传染病的早期发现有助于防止传播并实现早期干预。传统上，当生理障碍通常需要药物治疗并且疾病传播可能已经发生时，检测受限于症状发作。对于呼吸道病毒感染，症状通常在感染后数天至1周以后才出现，而无症状感染则根本不可能被检测到。当症状确实出现时，通常会进行口腔或体表温度测量，或更明确地进行生化检测，例如抗原检测或聚合酶链反应(PCR)。

近日，顶级医学期刊Nature Medicine上发表了一篇研究文章，在这项研究中，研究人员构建了一个基于实时智能手表的警报系统，该系统可检测与早期感染发作相关的异常生理和活动信号（心率和步数），并在一项前瞻性研究中采用了该系统。

在由3318名参与者组成的队列中，其中84名参与者感染了严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2(SARS-CoV-2)，该系统对67名(80%)参与者在症状前和无症状SARS-CoV-2感染前发出了受感染的警报。在症状出现前平均3天该系统观察到了症状前警报信号。

对参与者提供的详细调查答复进行评估的结果表明，其他呼吸道感染以及与感染无关的事件，例如生活压力、饮酒和旅行，也可能触发警报，尽管平均频率要低得多（每人每天1.15次警报，相比之下，2019年冠状病毒病病例每人每天有3.42次警报）。因此，通过在线检测算法对智能手表信号的分析可以为很高比例的病例提供SARS-CoV-2感染的预警。

由此可见，这项研究表明，实时警报系统可用于早期检测感染和其他应激源，且该警报系统可扩展到拥有数百万用户的开源平台上进行使用。

原始出处：

Arash Alavi,et al.Real-time alerting system for COVID-19 and other stress events using wearable data.Nature Medicine.2021.https://www.nature.com/articles/s41591-021-01593-2