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今年初めの調査によると米国成人の今や5人に1人(21%)がFitBit(フィットビット)等の活動量計や多機能腕時計(スマートウォッチ)を身に付けています1)。そのような体調記録ウェアラブル装置(wearable fitness devices)のデータを新型コロナウイルス感染(COVID-19)同定に役立てることを目的の1つとして今春3月に始まった米国での試験(DETECT)の最初の解析で有望な結果が得られました2,3)。試験は基本的に来る者拒まずで、それらの体調記録に加えて自覚症状と検査結果を収集するスマートフォンアプリMyDataHelpsをダウンロードした米国在住成人なら誰でも参加できます。6月7日までに試験に参加した今回の解析対象成人30,529人のうち3,811人(12.5%)にCOVID-19が疑われる症状が認められ、それら有症者のうち54人は検査で感染が確認されたと報告し、279人は感染していなかったと報告しました。データ解析の結果、睡眠や運動量はどうやらCOVID-19の影響を受けると示唆され、それらに加えて心拍数情報も加味した有症者のCOVID-19判定は8割が正解(80% prediction accuracy)でした。DETECT試験は進行中で、やがては10万人以上が参加する予定です。有症者のCOVID-19判定の精度改善に加え、無症状の人の感染同定も可能にすることをScripps Researchの研究チームは目指しています。COVID-19流行を食い止めるには感染者を早期に発見して必要な対策を早めに講じる必要がありますが、世に出回っている検査は発症前や無症状の感染者をしばしば見落とします。そのような現状を打破すべく、感染をむしろより拡げる恐れがある発症前や無症状の感染者をいち早く同定する予想法の開発を最終的な目標としていると今回の報告の筆頭著者Giorgio Quer博士は言っています。Quer博士はDETECT試験を立ち上げた米国研究所Scripps Researchの人工知能(AI)分野のリーダーです。DETECT試験への参加者は米国のどの州からも集まっており、感染集中地域を早期に突き止める広域の流行食い止め対策にも貢献すると研究者は考えています。試験は広がりを見せており、患者と直に接していて感染の恐れが大きい医療従事者や交通機関従業員のデータを集める取り組みも始まっています4)。参考1)About one-in-five Americans use a smart watch or fitness tracker/Pew Research Center2)Quer G, et al. Nat Med. 2020 Oct 29. [Epub ahead of print]3)Early results from DETECT study suggest fitness trackers and smartwatches can predict COVID-19 infection/Scripps Research4)Scientists partner with San Diego transit and health workers to study wearable devices for detecting COVID-19/Scripps Research