COVID-19：COVID-19などのストレスイベントに対するウエアラブルデータを用いたリアルタイム警報システム

感染症の早期検出は、伝播を減らし早期介入を促進させるのに重要である。本研究で我々は、早期感染の始まりと関連する異常な生理的シグナルと活動シグナル（心拍数と歩数）を検出するスマートウォッチを使ったリアルタイム警報システムを構築し、前向き研究でこのシステムを実際に使用してみた。3318人の参加者からなるコホートでは、そのうちの84人が重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）に感染しており、このシステムは67人の感染者（80％）で、感染の発症前と無症候性のSARS-CoV-2感染についての警告を発した。発症前シグナルは、症状が始まる3日前（中央値）に見られた。参加者から提供された詳細な調査回答を調べたところ、他の呼吸器感染、さらにストレス、飲酒、旅行などの感染と関係のない事象でも、より少ない平均頻度ではあるが警告を発することがあると明らかとなった（コロナウイルス感染症例では1人当たり警告日数3.42であるのに比較して、1人当たり警告日数は1.15）。従って、オンライン検出アルゴリズムによるスマートウォッチシグナルの解析によって、症例の高い割合に対してSARS-CoV-2感染が前もって警告された。この研究は、リアルタイム警告システムは感染などのストレッサーの早期検出に使用でき、数百万人のユーザーに拡張可能なオープンソースプラットフォーム上で使えることが明らかになった。