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麦吉尔大学的研究团队近日宣布，他们成功开发了一种创新的人工智能平台，能够在人们出现不适症状之前预测其是否即将患上呼吸道感染。这项被研究人员称为“世界首次”的研究，通过可穿戴设备收集的生物特征数据，准确预测了急性全身性炎症——这是诸如 COVID-19 等呼吸道感染的早期迹象。
该研究发表在《柳叶刀数字健康》杂志上，研究表明，这种人工智能平台有朝一日可以帮助医生比通常更早地解决健康问题，特别是对于身体虚弱且新感染可能带来严重后果的患者。它还可能通过预防并发症和住院治疗，降低医疗系统的成本。
“我们非常感兴趣的是，使用可穿戴传感器测量的生理数据……是否可以用来训练一个能够检测由炎症引起的感染或疾病的人工智能系统，”该研究的主要作者、麦吉尔大学运动机能学和体育教育系的 Dennis Jensen 教授解释道。
“我们想知道是否能够检测到生理的早期变化，并从中预测某人即将生病。”
Jensen 表示，他的团队创建的人工智能模型是世界上第一个使用生理指标——包括心率、心率变异性、体温、呼吸频率、血压——而不是症状来检测问题的模型。
急性全身性炎症是身体的自然防御机制，通常会自行消退，但它可能导致严重的健康问题，特别是对于已有疾病的人群。
“整个想法有点像冰山，”Jensen 说。“当冰裂开表面时，就像你出现症状的时候，那时再治疗已经太晚了。”
在研究期间，麦吉尔大学的研究人员给 55 名健康成年人注射了减毒流感疫苗，以模拟他们体内的感染。受试者在接种前七天和接种后五天接受了监测。
在整个研究过程中，参与者同时佩戴了智能戒指、智能手表和智能 T 恤。此外，研究人员还通过血液样本收集了全身性炎症的生物标志物，使用 PCR 检测呼吸道病原体的存在，并通过移动应用程序收集参与者报告的症状。
总共收集了超过 20 亿个数据点来训练机器学习算法。开发了十种不同的人工智能模型，但研究人员选择了使用最少数据的模型用于项目的剩余部分。所选的模型正确检测了近 90% 的实际阳性病例，被认为更适合日常监测。
Jensen 表示，单独来看，从戒指、手表或 T 恤中收集的任何数据都不足以敏感地检测身体的反应。
“仅心率增加可能每分钟只对应两次心跳，这在临床上并不真正相关，”他解释道。“心率变异性的下降可能非常微小。体温的升高也可能非常微小。因此，我们的想法是通过观察……几个不同的测量值，我们能够识别生理上的微妙变化。”
该算法还成功检测了研究期间感染 COVID-19 的四名参与者的全身性炎症。在每种情况下，算法在症状出现或 PCR 检测确认感染前 72 小时就标记了免疫反应。
最终，研究人员希望开发一个系统，能够通知患者可能的炎症，以便他们可以联系医疗服务提供者。“在医学上，我们说必须在正确的时间给正确的人提供正确的治疗，”Jensen 说。
通过扩大医生可以干预的治疗窗口，他补充道，他们可以挽救生命，并通过避免住院治疗和实现慢性病甚至老龄化的家庭管理，实现显著的成本节约。
“在某种程度上，我们希望彻底改变个性化医疗。”
