COVID-19: Fitness Tracker können Erkrankung vorhersagen

Frühzeitige COVID-19-Diagnose durch Fitness Tracker?

Fitness Tracker könnten COVID-19 anhand Veränderungen der Herzfrequenz, des Schlafes, des Aktivitätsniveaus und selbstberichteter Symptomdaten feststellen.

COVID-19 lässt sich auch feststellen, indem die Daten von Fitness Trackern ausgewertet werden, so das Ergebnis einer Untersuchung unter Beteiligung von Forschenden des Scripps Research Translational Institute. Die Studie wurde in der englischsprachigen Fachzeitschrift „Nature Medicine“ publiziert.

App sammelte Daten von Fitness Trackern

Die sogenannte DETECT-Studie wurde am 25. März gestartet. Sie verwendet eine mobile App, um Smartwatch- und Activity-Tracker-Daten von Teilnehmenden zu sammeln und zusätzlich wurden auch selbstberichtete Symptome und diagnostischen Testergebnisse ausgewertet.

Schlaf und Aktivität können auf COVID-19 hinweisen

Bis zum 7. Juni hatten sich 30.529 Personen aus allen US-Bundesstaaten an der Studie beteiligt. Von diesen berichteten 3.811 Personen über Symptome. 54 wurden positiv auf das Coronavirus getestet und 279 negativ.

Mehr Schlaf und weniger Aktivität als die normalen Werte einer Person waren dabei signifikante Faktoren zur Vorhersage einer Coronavirus-Infektion, berichten die Forschenden. Die Analyse der Daten aus den ersten sechs Wochen der Untersuchung weise daruf hin, dass tragbare Fitnessgeräte die Bemühungen des öffentlichen Gesundheitswesens zur Kontrolle von COVID-19 deutlich verbessern können.

Welche Daten wurden ausgewertet?

Es stellte sich heraus, dass tragbare Geräte wie Fitbit in der Lage anhand von Veränderungen der Herzfrequenz, des Schlafes, des Aktivitätsniveaus und selbstberichteten Angaben zu Symptomen, Fälle von COVID-19 zu identifizieren, berichten die Forschenden. Dies sei wesentlich zuverlässiger, als die reine Betrachtung von Symptomen.

Anhand der Daten aus der App können die Forschenden erkennen, wann die Teilnehmenden aus ihrem normalen Bereich für Schlaf, Aktivitätsniveau oder Ruheherzfrequenz herausfallen. Abweichungen von den individuellen Normen sind ein Zeichen für eine Viruserkrankung oder -infektion, erläutern das Team.

Ergebnisse wurden durch Coronatests überprüft

Um zu ermitteln, ob diese Veränderungen durch COVID-19 verursacht werden, prüften die Fachleute Daten von Personen, welche über einsetzende Symptome berichteten und auf das Coronavirus getestet wurden. Die Kenntnis der Testergebnisse ermöglichte es den Forschenden spezifische Veränderungen festzustellen, die im Vergleich zu anderen Krankheiten auf COVID-19 hinweisen.

Kranke Menschen müssen schnell identifiziert werden

„Eine der größten Herausforderungen bei der Verhinderung der Ausbreitung von COVID-19 ist die Fähigkeit, infizierte Personen schnell zu identifizieren, zurückzuverfolgen und zu isolieren”, erklärt Studienautor Dr. Giorgio Quer in einer Pressemitteilung. „Eine frühe Identifizierung von Personen, die präsymptomatisch oder sogar asymptomatisch sind, wäre besonders wertvoll, da die Menschen in dieser Zeit möglicherweise noch infektiöser sind. Das ist das ultimative Ziel”, fügt der Experte hinzu.

Genauigkeit lag bei etwa 80 Prozent

Die Forschenden waren durch die Auswertung der Gesundheitsdaten von Fitness Trackern in der Lage mit einer Genauigkeit von etwa 80 Prozent vorherzusagen, ob eine über Symptome berichtende Person an COVID-19 erkrankt.

COVID-19 kann beim Screening übersehen werden

„Wir wissen, dass bei den üblichen Screening-Verfahren für das Coronavirus leicht präsymptomatische oder asymptomatische Fälle übersehen werden können”, erläutert Studienautorin Dr. Jennifer Radin. „Seltene Virustests mit oft verzögerten Ergebnissen bieten nicht die Echtzeit-Einsichten, die wir brauchen, um die Ausbreitung des Virus zu kontrollieren“, fügt die Expertin hinzu.

Das Team rekrutiert nun mehr Teilnehmende, mit dem Ziel auf mehr als 100.000 angemeldete Personen zu kommen, was den Forschenden helfen würde, die Vorhersagen zu den Erkrankungen zu verbessern, einschließlich Menschen, die asymptomatisch sind.

Vorteile eines zuverlässigen Prädiktionsmodells

Ein Prädiktionsmodell, welches im Rahmen der Studie entwickelt wird, könnte den Gesundheitsbehörden eines Tages helfen, Coronavirus-Hotspots frühzeitig zu erkennen. Es könnte auch potenziell infizierte Menschen dazu ermutigen, sich unverzüglich diagnostischen Tests zu unterziehen und gegebenenfalls selbst unter Quarantäne zu stellen, um eine Verbreitung des Virus zu vermeiden, hoffen die Forschenden. (as)