Данные по частоте сердечных сокращений в покое и продолжительности сна, собранные с помощью устройств Fitbit, могут улучшить своевременность и точность оценки заболеваемости гриппом в различных регионах страны. Эти показатели первыми реагируют на тяжелое инфекционное заболевание. Такой вывод был сделан на основании результатов исследования Scripps Research Translational Institute, опубликованных в Lancet Digital Health. Коэффициент корреляции Пирсона показал усиление взаимосвязи на 32,9% при сопоставлении данных 47 499 пользователей с трехнедельными показателями заболеваемости гриппом.
«В настоящее время данные о заболеваемости гриппом обычно сообщаются с опозданием (на одну-три) недели, а сообщаемые цифры часто пересматриваются спустя месяцы», — пишут исследователи. «Возможность использования данных носимых устройств в больших масштабах позволит улучшить объективные оценки уровня заболеваемости в реальном времени на местах, предоставляя респондентам общественного здравоохранения возможность быстро и точно реагировать на предполагаемые вспышки».
Поиски способов прогнозировать эпидемии велись уже давно, но пока не приносили успеха. Так, Google Flu Trends, сервис, запущенный в 2008 году, использовал поисковики Google в качестве раннего индикатора потенциального заболевания, но из-за ввода устаревших данных потерпел неудачу. Исследователи Scripps считают, что лучшим подходом может стать использование данных ИИ в реальном времени. По их мнению, подтверждением такому выводу может стать улучшение прогноза эпидемии гриппа в пяти штатах США, где использовались данные браслетов.
