Forschung von Huami zeigt: Big Data aus intelligenten Wearables könnten dabei helfen, neue Trends im Zusammenhang mit COVID-19 zu erkennen

Shenzhen, China (ots/PRNewswire) - Akademische Studien zeigen die Rolle intelligenter Wearables bei der Frühwarnung vor Epidemieausbrüchen und beim Gesundheitsmanagement.

In der neuesten Studie (https://www.hindawi.com/journals/ddns/2020/6152041/) mit dem Titel "Learning from Large-Scale Wearable Device Data for Predicting Epidemics Trend of COVID-19" (Einsatz umfassender Daten aus Wearables für die Vorhersage von COVID-19-Epidemietrends), die in der Sonderausgabe[1] einer wissenschaftlichen Zeitschrift[2] veröffentlicht wurde, wies Huami die Fähigkeiten von Wearables für das Gesundheitsmanagement und ihre wesentliche Rolle bei der Frühwarnung vor Epidemieausbrüchen und für die öffentliche Gesundheit nach, indem sie neue Anhaltspunkte für die Einrichtung eines großangelegten Epidemieüberwachungssystems liefern und trug dazu beitragen, die Effizienz der Kontrolle und Vorhersage der öffentlichen Gesundheit zu verbessern[3].

Diese Studie[4] wurde von der Huami Corporation unterstützt, wobei ein Vorhersagemodell unter Verwendung großer Datenmengen (Big Data) und künstlicher Intelligenzalgorithmen erstellt wurde, das eine neue Methode zur Vorhersage von Epidemietrends für COVID-19 bietet.

In Übereinstimmung mit den Huami-Datenschutzrichtlinien und allgemeinen Datenschutzbestimmungen sammelten die Forscher mittels intelligenter Wearables Daten zu Herzfrequenz, körperlicher Aktivität, Schlaf und andere physiologische Daten im Zusammenhang mit COVID-19-Symptomen. Dazu wurden anonymisierte Sensordaten von etwa 1,3 Millionen Benutzern, die vom 1. Juli 2017 bis zum 8. April 2020 derartige Huami-Geräte trugen, nach entsprechender Sicherheitskontrolle gewonnen. Alle Benutzer wurden darüber informiert, dass ihre anonymisierten Daten potenziell für die akademische Forschung verwendet werden können[5].

Forschungen ergaben, dass bei einer Erhöhung der menschlichen Körpertemperatur um jeweils 1 °C die Herzfrequenz um jeweils etwa 8,5 Schläge pro Minute ansteigt[6]. Anhand dieser Erkenntnis kann der Anstieg der Herzfrequenz, der durch Fieber im Zusammenhang mit COVID-19 oder grippeähnlichen Erkrankungen verursacht wird, als Ausgangspunkt für ein Verfahren zur Erkennung physiologischer Anomalien verwendet werden.

Huami-Forscher betrachteten die Ruheherzfrequenz eines Probanden mit 1,5 Standardabweichungen über dem persönlichen Durchschnitt über 5 aufeinanderfolgende Tage und eine Schlafdauer von mindestens 0,5 Standardabweichungen vom persönlichen Durchschnitt als Kriterium zur Bestimmung einer Anomalie.

Die Analyseergebnisse des Prognosemodells zeigten, dass in den aufgeführten Städten Wuhan, Peking, Shenzhen, Hefei und Nanjing eine deutliche Ausbruchsperiode in der Infektionsraten-Vorhersagekurve für jede Stadt vorlag, die dem tatsächlichen Ausbruch der Epidemie in der jeweiligen Stadt entsprach.

Am Beispiel von Wuhan erreichte die durch das Modell vorhergesagte Infektionsrate am 28. Januar ihren Höhepunkt, während die neu bestätigten Fälle in Wuhan mit fast 2.000 Menschen am 7. Februar ihren Höhepunkt erreichten. Die vorhergesagte Spitze der Infektionsrate lag damit 10 Tage vor der offiziell gemeldeten Spitzenzeit.

Angesichts der Verzögerung zwischen der Infektion mit COVID-19 und dem Auftreten von Symptomen sowie der Diagnose stimmen die vom Modell abgeleiteten Ergebnisse auch mit den Ergebnissen einer retrospektiven Studie zu COVID-19 überein, die vom Chinesischen Zentrum für Krankheitskontrolle durchgeführt wurde[7].

Weitere Anstrengungen in Richtung COVID-19 und Gesundheitsmanagement

Neben der akademischen Forschung von Huami setzte das Unternehmen auch die Anstrengungen im Rahmen seines Programms "Connect Health with Technology" (Gesundheit mit Technologie verbinden) fort. So hat Huami während des Coronavirus-Ausbruchs medizinische Hilfsgüter und Geräte im Wert von 11,5 Millionen RMB gespendet.

Amazfit, eine Eigenmarke von Huami, begann mit der Arbeit an einer transparenten N95-Gesichtsmaske namens Amazfit AERI, um einen Beitrag zum globalen Gesundheitsmanagement und zur Epidemieprävention zu leisten. Das Produktkonzept zeichnet sich durch eine transparente Antibeschlag-Schutzabdeckung und einen durchsichtigen Rahmen aus. Dadurch ist der Gesichtsausdruck des Trägers auch mit Maske sichtbar, was die soziale Distanzierung erleichtert und es dem Träger ermöglicht, sein Smartphone mit Gesichtserkennung zu entsperren. Die innovative Amazfit AERI ist selbstreinigend und kann mehrere Wochen lang getragen werden. Im April ging die avantgardistische Amazfit X Smartwatch (https://en.amazfit.com/) mit gewölbtem AMOLED-Bildschirm und knopffreiem Design durch Crowdfunding in den Verkauf, sodass die Benutzer von dem verbesserten Erlebnis profitieren können.

Zur Bekämpfung von COVID-19 ging Huami auch eine Partnerschaft mit dem Chinesischen Forschungszentrum für Atemwegserkrankungen (China National Clinical Research Center of Respiratory Disease - NCRCRD) und dem Guangdong Nanshan Medical Innovation Institute ein, das unter der Leitung von Dr. Nanshan Zhong ein gemeinsames Labor für intelligente Wearables aufbaute. Mittels Huamis Technologie für intelligente Wearables und leistungsstarker Computeralgorithmen soll das Labor von COVID-19 genesenen Patienten über die NCRCRD-Big-Data-Plattform bei der Nachsorge helfen.

[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] Wearables von Huami sind kein Medizinprodukt und nicht zur Verwendung bei der Diagnose oder Überwachung einer Erkrankung bestimmt.

[4] Datenzugang: Die betreffenden Sensordaten können aus Gründen des Benutzerdatenschutzes nicht weitergegeben werden. Für akademische Zwecke können anonymisierte regionale Statistiken nach Absprache ausgetauscht werden. Interessenskonflikte: Die Autoren erklären, dass keinerlei Interessenskonflikte bezüglich der Veröffentlichung dieser Arbeit bestehen.

[5] Zitiert aus https://www.hindawi.com/journals/ddns/2020/6152041

[6] Laut der Studie über Fieber und Herzrhythmus, 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, Nr. 1, S. 1-9, 2020.

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

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