Ученые из Университета Аалто, Стэнфорда и Техасского университета A&M разработали модель, демонстрирующую, как носимые устройства могут сыграть ключевую роль в сдерживании распространения инфекционных заболеваний. Исследование подтверждает, что современные смарт-часы способны выявлять физиологические маркеры болезней задолго до появления первых симптомов, тем самым повышая эффективность профилактических мер.
Точность диагностики и влияние на социальное поведение
По данным исследования, смарт-часы могут с высокой точностью предсказывать заражение. Так, для COVID-19 точность прогнозирования достигает 88%, а для гриппа — 90%. Анализируются такие показатели, как частота дыхания, сердечного ритма и температура тела. Эти данные позволяют заранее оповещать пользователя о возможном заболевании, что снижает вероятность его дальнейшего распространения.
Исследователи также отмечают, что осознание болезни напрямую влияет на социальное поведение: заболевшие люди в среднем сокращают количество контактов на 66–90%, даже вне пандемий. Если же предупреждение поступает заранее, риск передачи инфекции может быть снижен еще сильнее.
Эпидемиологический эффект раннего выявления
Согласно расчетам, если человек ограничивает контакты на 66–75% сразу после появления первых признаков недомогания, уровень распространения инфекции может уменьшиться на 40–65%. Это доказывает значимость оперативного реагирования даже при низком уровне соблюдения рекомендаций.
Такие данные позволяют по-новому взглянуть на роль носимых устройств в борьбе с эпидемиями. Если технологии способны предсказывать инфицирование на ранних стадиях, это открывает возможность не только для индивидуальной защиты, но и для системного контроля над распространением заболеваний.
Перспективы использования в борьбе с будущими пандемиями
Результаты исследования поднимают вопрос о том, смогут ли носимые устройства помочь предотвратить вспышки новых эпидемий, таких как H5N1 (птичий грипп). По мнению ведущего автора исследования Мерта Весинурма, технологии носимых гаджетов в сочетании с методами машинного обучения могут использоваться для ранней диагностики не только гриппа и COVID-19, но и более сложных инфекций, включая ВИЧ.
Команда исследователей проанализировала данные из различных научных источников и разработала математическую модель, описывающую механизмы распространения инфекций в масштабах популяции. Это дает возможность прогнозировать динамику эпидемий и разрабатывать более точные стратегии их сдерживания.
Смарт-часы как инструмент государственной политики в области здравоохранения
Популярность носимых устройств растет, и многие пользователи уже доверяют им контроль за показателями своего здоровья. Хотя смарт-часы пока не обладают полноценными диагностическими возможностями, они предоставляют ценную информацию, позволяющую принимать обоснованные решения. Например, предупреждение об отклонениях в физиологических параметрах может побудить пользователя носить маску или избегать контактов с уязвимыми группами.
Кроме индивидуальной пользы, такие устройства могут стать инструментом для стратегического планирования в здравоохранении. Например, правительствам стоит рассмотреть возможность массового распространения смарт-часов среди населения как меры борьбы с эпидемиями. Однако этот шаг поднимает вопросы конфиденциальности данных и контроля за личной информацией пользователей.
Будущее носимых технологий в медицине
Потенциал носимых устройств в сфере здравоохранения уже активно исследуется ведущими технологическими компаниями. Например, Google недавно объединилась с индийским стартапом в области искусственного интеллекта для разработки биоакустической модели, способной выявлять заболевания по звукам, издаваемым человеком.
Все это указывает на то, что смарт-часы и другие носимые технологии могут стать неотъемлемой частью системы раннего предупреждения, предотвращая распространение опасных инфекций и повышая эффективность мер общественного здравоохранения.