In un articolo precedente abbiamo parlato delle potenzialità in ambito medico degli smartwatch e di come questi dispositivi forniscano utili informazioni a disposizione dei medici. Nell’attuale pandemia era dunque solo questione di tempo affinché gli smartwatch diventassero validi alleati nella lotta al SARS-CoV-2, come dimostrato da due recentissimi studi pubblicati su Nature.

Smartwatch e diagnosi precoce di COVID-19

Nel primo studio, pubblicato su Nature Biomedical Engineering, i ricercatori della Stafnord University hanno analizzato i dati provenienti dagli smartwatch di oltre 5000 partecipanti lungo un periodo di diversi mesi. Sono stati poi selezionati i dati dei pazienti che nel corso dello studio avevano sviluppato sintomi ed erano risultati positivi al SARS-COV-2. I ricercatori hanno dunque analizzato i dati di frequenza cardiaca, sonno e il numero di passi giornalieri, e hanno sviluppato due algoritmi di analisi: uno valutava la frequenza cardiaca a riposo (RHR) e uno invece valutava il rapporto tra frequenza cardiaca e passi effettuati (HROS).

Mishra T. et al., Nature Biomedical Engineering, 2020

Mediante questi due algoritmi è stato possibile identificare delle alterazioni di frequenza cardiaca, sonno e numero di passi nell’81% dei soggetti non solo al momento dell’insorgenza dei sintomi ma anche in fase pre-sintomatica, in alcuni casi oltre 9 giorni prima dell’esordio della sintomatologia.

I ricercatori hanno inoltre sviluppato un modello per il rilevamento in tempo reale degli stadi precoci della COVID-19 pre-sintomatica. Questo consisteva in un sistema di allarme a due step basato sull’aumento duraturo della frequenza cardiaca a riposo rispetto al baseline del soggetto. L’analisi retrospettiva di tale metodo ha dimostrato una capacità di rilevare in tempo reale oltre il 60% dei casi di COVID-19 prima dell’insorgenza dei sintomi.

Va comunque sottolineato che il numero ridotto di soggetti dello studio rappresenta un limite non trascurabile dello studio e che le alterazioni rilevate non sono specifiche di infezione da SARS-COV-2, pertanto tale algoritmo non è in grado di distinguere tra le infezioni da SARS-COV-2 e altre infezioni virali.

Smartwatch e accuratezza diagnostica

Nel secondo studio, pubblicato su Nature Medicine, i ricercatori dello Scripps Research Translational Institute hanno invece analizzato i dati degli smartwatch di oltre 30000 soggetti su un periodo di 2 mesi. Dall’analisi di tali dati è emerso che la combinazione della presenza di sintomi e dei dati estrapolati dagli smartwatch (sonno, attività, frequenza cardiaca)  risulta molto più affidabile dei due elementi valutati singolarmente nel definire la diagnosi di COVID, con una sensibilità e specificità superiore al 70% e con una AUC di 0.80.

“Questi risultati ci suggeriscono che i dati del sensore possono migliorare notevolmente l’accuratezza dei modelli basati unicamente sui sintomi nel differenziare i soggetti COVID+ dai soggetti COVID-, potenzialmente incrementando la nostra abilità nell’identificare un cluster prima che questo si diffonda.” – Quer G. et al.

Conclusioni

Nonostante i limiti di tali studi, essi hanno dimostrato come i dati ottenuti tramite comuni smartwatch possano essere di enorme aiuto al rilevamento pre-sintomatico delle infezioni respiratorie e da SARS-COV-2 e al riconoscimento precoce di cluster prima che il contagio si espanda. Ciò rappresenta un risultato di grande importanza, soprattutto se si pensa all’applicabilità su larga scala. Inoltre, l’implementazione di metodi di analisi dei dati mediante machine learning e l’utilizzo di pool di dati da popolazioni ancor più a ampie, potrebbe aumentare ulteriormente il potere diagnostico.

Autore: Edoardo Bianchini Revisore: Simone Salemme

Fonti | Studio Nature Medicine ; Studio Nature Biomedical Engineering

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Redazione | Nato il 30/01/1993. Frequento l’Università di Modena e Reggio Emilia, Laurea Magistrale in Medicina e Chirurgia. Il mio campo di interesse sono le neuroscienze. “Better is possible. It does not take genius. It takes intelligence. It takes moral clarity. It takes ingenuity. And above all, it takes a willingness to try" - Atul Gawande.