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Un anneau intelligent pour détecter la fièvre avant qu'elle ne se déclare

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Les chercheurs ont publié leurs résultats dans un article intitulé "Faisabilité de la surveillance continue de la fièvre à l'aide de dispositifs portables" dans le numéro du 14 décembre de la revue Scientific Reports. Ils soulignent que l'étude est un effort de preuve de concept avec des données provenant de seulement 50 participants ayant déclaré avoir participé à l'étude COVID-19.

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L'article des Rapports scientifiques est le premier résultat publié de TemPredict, une étude portant sur plus de 65 000 personnes portant une bague fabriquée par la startup finlandaise Oura, qui enregistre la température, le rythme cardiaque, la fréquence respiratoire et les niveaux d'activité. Le but de l'étude est de développer un algorithme qui peut prédire l'apparition de symptômes tels que la fièvre, la toux et la fatigue, qui sont caractéristiques de la COVID-19. Les chercheurs disent espérer atteindre cet objectif d'ici la fin de l'année. Ils espèrent également que les algorithmes permettront aux responsables de la santé publique d'agir plus rapidement pour contenir la propagation du virus.

"Ce n'est pas seulement un problème scientifique, c'est un problème social", a déclaré Benjamin Smarr, auteur correspondant du document et professeur au département de bio-ingénierie et à l'Institut des sciences des données Halicioglu de l'Université de Californie à San Diego. "Avec des appareils portables qui peuvent mesurer la température, nous pouvons commencer à envisager un système public d'alerte précoce COVID"

Mais il faudrait que les utilisateurs de divers horizons se sentent en sécurité en partageant leurs données pour que de tels efforts fonctionnent vraiment, a ajouté M. Smarr. Les données sont dépouillées de toute information personnelle, y compris le lieu, et chaque sujet est connu par un numéro d'identification aléatoire.

Smarr est le responsable de l'analyse des données de TemPredict. Ashley Mason, professeur au département de psychiatrie et au Centre Osher de médecine intégrative de l'Université de Californie à San Francisco, est l'investigateur principal de l'étude.

"Si les vêtements nous permettent de détecter précocement la COVID-19, les gens peuvent commencer à pratiquer l'isolement physique et à obtenir des tests afin de réduire la propagation du virus", a déclaré M. Mason. De cette façon, une once de prévention peut valoir encore plus qu'une livre de remède"

Les vêtements comme la bague d'Oura peuvent recueillir des données de température en continu, de jour comme de nuit, ce qui permet aux chercheurs de mesurer la température de base réelle des gens et d'identifier les pics de fièvre avec plus de précision. "La température varie non seulement d'une personne à l'autre, mais aussi pour une même personne à différents moments de la journée", a déclaré M. Smarr.

L'étude, explique-t-il, souligne l'importance de la collecte continue de données sur de longues périodes. Soit dit en passant, le manque de données continues explique aussi pourquoi les contrôles ponctuels de la température ne sont pas efficaces pour détecter le COVID-19. Ces contrôles ponctuels équivalent à saisir une syllabe par minute dans une conversation, plutôt que des phrases entières, a déclaré M. Smarr.

Dans le document des Rapports scientifiques, Smarr et ses collègues ont remarqué que l'apparition de la fièvre se produisait souvent avant que les sujets ne signalent les symptômes, et même à ceux qui n'ont jamais signalé d'autres symptômes. "Cela soutient l'hypothèse selon laquelle certains événements ressemblant à de la fièvre peuvent passer inaperçus ou non signalés sans être vraiment asymptomatiques", écrivent les chercheurs. "Les vêtements peuvent donc contribuer à identifier les taux de maladies asymptomatiques par opposition aux maladies non déclarées, ce qui est particulièrement important dans la pandémie COVID-19"

Les données recueillies dans le cadre de l'étude TemPredict ultérieure ont porté sur 65 000 sujets. Ces données seront stockées au San Diego Supercomputer Center de l'Université de Californie à San Diego, où une équipe dirigée par Ilkay Altintas construit un portail permettant à d'autres chercheurs d'accéder à ces données pour d'autres analyses.

"Les données recueillies ont un grand potentiel pour être reliées à d'autres ensembles de données, ce qui permet de combiner des modèles à l'échelle individuelle et sociétale pour mieux comprendre la maladie", a déclaré Ilkay Altintas, responsable des données scientifiques au Centre de superinformatique de San Diego. "Plus il nous sera facile de partager les données et d'en optimiser l'utilisation grâce aux technologies numériques, plus vite les autres chercheurs s'en serviront dans leurs études"