科学家已为智能手表开发出一种算法，能够在患者出现症状之前或出现症状时，检测出80%的确诊新冠肺炎病例。
然而，该算法无法区分饮过酒的人、感到压力的人和感染病毒的人。
人们希望，经过临床试验并纳入更多数据后，该算法最终能够用于判断某人是否需要自我隔离。
研究人员开发出一种算法，可提醒智能手表佩戴者注意压力，并能捕捉航空旅行、长时间运动和疾病等事件。
这一新算法以心率作为生理或心理压力的指标。它有可能在佩戴者出现症状之前，提醒其即将患病。
研究人员已招募数千名参与者开展一项研究，利用该算法寻找心率长时间高于正常水平的时段——这往往是身体可能出现异常的明显信号。
不过，要弄清究竟可能是什么问题，还需要一番排查。研究期间，许多压力源都触发了提醒。有些人在旅途中收到提醒，有些人在跑马拉松时收到，还有些人则是在酒吧里喝多之后收到。
斯坦福大学遗传学教授兼系主任迈克尔·斯奈德表示，最令人振奋的发现是，该算法能够在参与者出现症状之前或出现症状时，检测出80%的确诊新冠肺炎病例。
“这一想法是让人们最终利用这些信息来判断自己是否需要去做新冠肺炎检测或进行自我隔离。”斯奈德说，“我们还没有达到这一步——我们仍需在临床试验中对此进行测试，但这才是最终目标。”
该算法无法区分喝多了酒的人、因工作而感到压力的人，以及患有病毒性疾病的人。尽管它能够提醒确诊新冠肺炎的用户，但在人们能够依靠智能手表来预警即将感染严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）或其他病毒之前，仍需进一步完善。
该提醒系统是使用MyPHD构建的，这是一个可扩展、安全的健康数据平台。
详细介绍该研究的论文发表于《自然·医学》。
该研究于2020年至2021年间开展，历时约八个月，共有2155名参与者佩戴了智能手表，该手表通过心率追踪身心两方面的“压力事件”。收到压力事件提醒（提醒通过与手机应用程序配对的方式发送）后，参与者需记录自己当时的活动。提醒的触发条件是心率需持续升高数小时以上，因此快跑一圈或突然的巨大噪音不会触发提醒。
斯奈德表示：“这一功能的优势在于，人们可以结合具体情境来理解提醒。”他说：“如果你乘坐航班时收到提醒，你就知道很可能是航空旅行引起的。”
然而，如果你坐在沙发上，手里捧着一杯洋甘菊茶，却收到提醒，那可能说明有其他问题正在酝酿——或许是感染。斯奈德希望，佩戴者能够辨别提醒何时意味着他们应考虑进行检测。
研究期间，84名确诊新冠肺炎的人中，该算法标记出67人。大多数提醒则属于其他类别，例如旅行、大量进食、月经、心理压力、酒精中毒或非新冠肺炎感染。该算法还标记出许多参与者接种新冠疫苗后的一段压力期，这反映了疫苗接种所引发的免疫反应增强。新冠疫苗。
随着斯奈德及其团队为研究招募更多参与者，他们计划通过加入更多数据来提高提醒的准确性，这些数据包括步数、睡眠模式和体温。研究人员希望，数据模式能够与不同的压力事件相对应并将其标记出来。此外，研究人员还计划开展一项临床试验，以确定这些提醒能否可靠地检测出新冠肺炎感染，并用于指导医疗决策。
该研究由美国国立卫生研究院、亚马逊网络服务诊断开发计划、Flu Lab、谷歌教育以及施密特未来计划资助。
