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2019年新冠大流行为公共卫生监测敲响了警钟,包括对公共卫生监测。个人可穿戴设备的普及为传染病的追踪和预防提供了一个新的渠道。
近期,Hindawi旗下期刊Discrete Dynamics in Nature and Society发表了一篇题为Learning from Large-Scale Wearable Device Data for Predicting Epidemics Trend of COVID-19的研究论文。该研究的作者提出了一个基于可穿戴设备采集的心率和睡眠数据的框架,以预测不同国家和城市COVID-19流行趋势。
除了基于可穿戴设备数据的生理异常检测算法基础外,研究人员还探索了结合检测到的生理异常率和COVID-19历史感染率的在线神经网络预测建模方法。
根据地理区域划得到了4种模型,即中国北部、中国中部、中国南部和欧洲中南部。该研究共收集了约130万可穿戴设备用户的匿名传感器数据,用于模型验证。实验结果表明,该预测模型可用于COVID-19疫情的提前预警。这表明利用可穿戴设备数据的健康监测系统是有潜力的。
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由查尔斯沃思集团(Charlesworth Group)统筹翻译。
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