Huami: Los dispositivos portátiles pueden detectar nuevas tendencias relativas al COVID-19

Huami: Los dispositivos portátiles pueden detectar nuevas tendencias relativas al COVID-19

PR Newswire

SHENZHEN, China, 19 de mayo de 2020

- Un estudio de Huami muestra que los big data de dispositivos portátiles inteligentes pueden ayudar a detectar nuevas tendencias relativas al COVID-19

Estudios académicos demostraron el papel de los dispositivos portátiles inteligentes en la detección temprana de brotes epidémicos y la gestión de la salud pública

SHENZHEN, China, 19 de mayo de 2020 /PRNewswire/ -- En el último documento titulado Learning from Large-Scale Wearable Device Data for Predicting Epidemics Trend of COVID-19 publicado en la edición especial[1] de una publicación científica[2], Huami demostró las capacidades de gestión de la salud de los dispositivos portátiles y su papel esencial en la detección temprana de brotes epidémicos y salud pública, ofreciendo nuevas claves para establecer un sistema de vigilancia epidémica a gran escala, y ayudando a mejorar la eficiencia del control y predicción de la salud pública[3].

Este estudio[4] fue respaldado por la Huami Corporation, un modelo predictivo se estableció utilizando algoritmos de big data e inteligencia artificial, lo cual proporciona un nuevo método para predecir tendencias epidémicas para el COVID-19.

Dentro de la Política de Privacidad de Huami y las protecciones de datos, los investigadores recogieron la frecuencia cardiaca, actividad física, sueño y otros datos fisiológicos relativos a los síntomas anteriores basándose en dispositivos portátiles inteligentes. Los datos de sensores no identificados de unos 1,3 millones de usuarios que llevaban dispositivos Huami desde el 1 de julio de 2017 al 8 de abril de 2020 se obtuvieron de acuerdo con los controles de seguridad apropiados. Todos los usuarios fueron notificados de que sus datos no identificados podrían ser utilizados potencialmente para la investigación académica[5].

El estudio descubrió que, por cada aumento de 1.ºC en la temperatura del cuerpo humano, la frecuencia cardiaca aumenta alrededor de 8,5 bpm[6]. Basándonos en esto, el aumento en la frecuencia cardiaca causado por las fiebres relativas al COVID-19 o enfermedades similares a la gripe puede utilizarse como punto de partida para un método para detectar la anormalidades fisiológicas.  

Los investigadores de Huami consideraron la frecuencia cardiaca en reposo de una persona en 1,5 desviaciones estándares superiores que la media personal durante cinco días consecutivos, y la duración del sueño no menos de 0,5 desviaciones estándares de la media personal como criterio para determinar una anormalidad.

Huami: COVID-19 Epidemic Trend Prediction Model

Los resultados del análisis del modelo de predicción  muestran que en las  ciudades citadas de Wuhan, Beijing, Shenzhen, Hefei y Nanjing, hubo un claro periodo de brote en la curva de predicción de la tasa de infección para cada ciudad que se correspondió con el brote de la epidemia en cada ciudad.  

Tomando Wuhan como ejemplo, la tasa de infección prevista por el modelo tuvo su máximo el 28 de enero, mientras los casos recientemente confirmados en Wuhan ascendieron a casi 2.000 personas el 7 de febrero. El pico de la tasa de infección prevista fue 10 días antes del momento del pico oficialmente notificado.

Dada la demora entre la infección por COVID-19 y la emergencia de síntomas y diagnóstico, los resultados derivados del modelo son también consistentes con los resultados de un estudio retrospectivo sobre el COVID-19 realizado por el Centro Chino para el Control de Enfermedades[7].

Más esfuerzos hacia el COVID-19 y la gestión de la salud

Además de la investigación académica de Huami, Huami continuó sus esfuerzos de conectar la salud con la tecnología. La compañía ha donado suministros y dispositivos médicos valorados en 11,5 millones de RMB durante el brote de coronavirus.

Amazfit, una marca propia de Huami, comenzó a trabajar en una mascarilla N95 transparente llamada Amazfit AERI para contribuir a una gestión de la salud global y a la prevención de la epidemia. El producto en concepto incluye una protección anti-vaho transparente y un marco traslúcido. Las expresiones faciales pueden verse incluso cuando llevan la mascarilla, facilitando el distanciamiento social y permitiendo a quienes las llevan desbloquear sus teléfonos con el ID facial. La innovadora Amazfit AERI puede autolimpiarse y dura varias semanas. En abril, el moderno Amazfit X Smartwatch con pantalla curva AMOLED y diseño sin botones salió a la venta por crowdfunding, ofreciendo la experiencia actualizada a los usuarios también.  

Para combatir el COVID-19, Huami también se asoció con el China National Clinical Research Center of Respiratory Disease (NCRCRD) y el Guangdong Nanshan Medical Innovation Institute que, dirigidos por el doctor Nanshan Zhong, crearon un laboratorio conjunto portátil inteligente. Basado en la tecnología portátil inteligente de Huami y en los eficaces algoritmos de computación, el laboratorio busca ayudar al seguimiento y tratamiento de los pacientes recuperados de COVID-19 mediante una plataforma NCRCRD de big data .

[1] Cognitive Modeling of Multimodal Data Intensive Systems for Applications in Nature and Society (COMDICS)

[2] Discrete Dynamics in Nature and Society https://www.hindawi.com/journals/ddns/2020/6152041

[3] Huami wearable devices are not a medical device and is not intended for use in the diagnosis or monitoring of any medical condition.

[4] Data Availability: The concerned sensor data cannot be shared due to user privacy. For academic purposes, de-identified region-level statistics can be shared under agreement.
Conflicts of Interest: The authors declare that there are no conflicts of interest regarding the publication of this paper.

[5] Quoted from https://www.hindawi.com/journals/ddns/2020/6152041

[6] According to the study on fever and cardiac rhythm, L. Faust, K. Feldman, S. M. Mattingly et al., "Deviations from normal bedtimes are associated with short-term increases in resting heart rate," Npj Digital Medicine, vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2020.

[7] The New England Journal of Medicine (NEJM): https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2001316

Foto - https://mma.prnewswire.com/media/1169895/1.jpg 

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