生体認証ウェアラブルでCOVID-19の発生を予測できると研究で判明

米国の研究チームは最近、ウェアラブルデバイスから得られる生体認証データを分析することで、一見健康そうな人における新型コロナウイルス（COVID-19）の症状の発現を最大3日前までに検出できると考えていると発表した。

TechCrunchの報道によると、この研究はウェストバージニア大学（WVU）、ロックフェラー神経科学研究所（RNI）、Oura Medical（Oura Ringのメーカー）、およびWVU医学部の研究者によって実施された。

この研究では、体温、睡眠パターン、心拍数などの指標をバイオセンサーで追跡するスマートリング「Ouraリング」を装着した参加者から生体データを収集し、それを人体の生理学的、認知的、行動的生体データと比較した。データは、約600人の救急隊員と医療従事者から収集されたものです。

研究チームはデータセットを比較して組み合わせた後、それらを使用して、症状が発生する前に予測するように設計された人工知能ベースのモデルを開発しました。これらの結果はフェーズ 1 研究からのものであり、まだ査読は行われていませんが、症状 (咳、発熱、疲労) を予測するモデルの精度が 90% であることは期待できます。

症状を正確に予測し、COVID-19の感染者である可能性のある人を特定できれば、より早い検査が可能になり、ウイルスの拡散を大幅に遅らせることができる可能性がある。

この研究には、普通の金属製の指輪のように見えるが、体温、睡眠パターン、活動、心拍数など、さまざまな生理学的指標を監視するためのセンサーを内蔵した消費者向けウェアラブルデバイスであるOura Ringを使用して収集された生体認証データが使用された。 RNI と WVU メディカルの研究者は、このデータを約 600 人の医療従事者と救急隊員からの生理学的、認知的、行動学的生体認証情報と組み合わせました。

研究の参加者はOuraリングを装着して追加データを提供し、そのデータを使用して症状が実際に現れる前にその発症を予測するAIベースのモデルが開発された。

次に、この研究は複数の州の機関の最大 10,000 人の参加者を対象に拡大することを目指しており、拡大をサポートする追加の学術パートナーを募集しています。この研究は RNI とその支援者によって全面的に資金提供され、Oura は機能を促進し、ハードウェアの展開を支援するためだけに協力しました。

現在、症状が現れる前に、またはほとんどまたは完全に無症状の個人の一般的な観察に基づいて、予測モデルがCOVID-19の発症を予測するのに役立つかどうかを調べるために、多くの実験が行われています。 RNI の初期の結果は、これが確かに可能であることを示唆していますが、最終結果にはさらなる実験的検証が必要です。