在COVID-19大流行的早期，智能手表的倡導者和可穿戴技術公司認為這些設備可以幫助檢測疾病。他們想通過心率和氧氣水平等東西來標記可能患病的人。根據上周發表在《柳葉刀》上的一篇新評論，該策略仍可能是跟蹤疾病的一種合理方式，但兩年后，這一承諾并沒有得到證實--研究仍未得到發展。

該評論研究了2020年和2021年發表的12項研究和12項擬議的研究方案，這些研究試圖在蘋果手表、Fitbit和Whoop等設備收集的數據中找到模式。這些研究中的大多數集中在已經檢測出COVID-19陽性的人身上。研究人員從一個人生病前幾天的可穿戴數據中尋找模式，而不是跟蹤健康人并試圖預測誰會生病。這項新研究的作者指出，這些研究都不是嚴格的臨床試驗。現有的研究都沒有測試可穿戴設備是否真的能導致更早發現COVID-19。

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該研究發現，大多數從可穿戴數據中得出COVID-19的算法主要集中在有癥狀的疾病上。有四個試圖在一個人開始出現癥狀之前檢測出感染，取得了不同的成功--它們能夠檢測出20%到88%的感染。這些模型試圖預測疾病的天數越多，其準確性就越低。"評論作者寫道："積累的證據表明，在模型的準確性和它在癥狀出現之前識別SARS-CoV-2感染的能力之間有一個折衷。這也會使這些設備作為COVID-19檢測器的作用減弱--這種類型的策略的一些承諾是盡早標記出生病的人，使他們能夠在可能向其他人傳播疾病之前接受檢測和隔離。

他們試圖提前越多天預測疾病，模型就越不準確。

有很好的證據表明，體溫、心率變異性和其他指標的變化等生理信號與某人患病有關。但這包括其他疾病，而不僅僅是COVID-19，而且本評論中的大多數研究都沒有區分COVID-19和流感等疾病。Fitbit公司的研究主任Conor Heneghan去年告訴The Verge，Fitbit公司所做的研究發現流感的數據和COVID-19的數據之間有重疊。"他說："我的直覺是，將很難可靠地區分它們。

新評論的作者寫道，將可穿戴設備作為COVID-19或其他疾病檢測器也存在公平問題。分析中包括的研究的種族多樣性很差，所以不清楚這些模型在非白人群體中是否會有同樣好的表現。這甚至更令人擔憂，因為研究表明，可穿戴設備在深色膚色上的工作方式往往不同，也不那么準確。而且審查中評估的模型都沒有考慮到月經周期，盡管體溫和其他變量的變化與周期的不同階段有關。

盡管現有研究存在局限性，可穿戴設備仍有可能最終成為跟蹤和監測疾病的好方法。只是需要做更好的研究來證明這一點，并找出在這些情況下使用這些設備的最佳方法。專家們確實認為，即使有一個基本的工具，可以提醒人們他們可能正在生病，也是很有用的。

"斯克里普斯研究轉化研究所數字醫學部門的流行病學家詹妮弗-拉丁(Jennifer Radin)去年告訴The Verge，"這只是一個提醒，告訴你有些東西超出了你的正常范圍，這可能是需要注意的事情。

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