С помощью мобильного приложения, которое отслеживает, с кем и когда взаимодействуют студенты, эпидемиолог Эллисон Айелло из UNC и статистик Кэтрин Хеллер из Duke разработали модель, которая позволяет им прогнозировать распространение гриппа от одного человека к другому с течением времени.
По словам Хеллера, в отличие от большинства моделей инфекций, которые фокусируются на изменении доли людей, которые могут заболеть, на уровне популяции, этот подход дает индивидуальный ежедневный прогноз для каждого пациента.
Теоретически врачи могут использовать такие данные для выявления и предупреждения учащихся из групп риска до того, как они заболеют или начнут чувствовать симптомы, или для того, чтобы побудить их оставаться дома, чтобы не заразить других учащихся.
Исследователи представили свои выводы в августе. 12-е место на 21-й Международной конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных в Сиднее, Австралия.
Хотя сезон гриппа в этом году не достигнет своего пика до зимы, он начнет расти уже в октябре, и кампусы колледжей по всей стране готовятся. Близкие жилые помещения, низкий уровень вакцинации от гриппа и загруженный социальный календарь делают студентов колледжей особенно подверженными заражению вирусом.
Из 18 миллионов студентов бакалавриата более одного из пяти могут заразиться гриппом в этом году. Это может означать до двух недель лихорадки, озноба, мышечных болей, першения в горле, насморка, заложенности носа и чихания, не говоря уже о пропущенных занятиях и внеклассных занятиях.
Чтобы проверить модель, исследователи применили ее к исследованию примерно 100 студентов Мичиганского университета.
В течение 10 недель во время сезона гриппа 2013 года студенты носили с собой смартфоны Google Android со встроенным программным обеспечением iEpi, которое использовало Wi-Fi, Bluetooth и технологии GPS, чтобы отслеживать, куда они ходили и с кем контактировали время от времени.
Студенты также каждую неделю записывали свои симптомы в режиме онлайн. Студенты, сообщившие о кашле и лихорадке, ознобе или боли, сдали мазки из горла, чтобы определить, простуда они или грипп.
Затем модель вернула вероятность того, что каждый ученик заразит или заразится гриппом в определенный день, и определила личные привычки здоровья, такие как мытье рук или прививка от гриппа, которые могут помочь им преодолеть шансы или ускорить их восстановление.
Неудивительно, что когда студент заболел, его друзья тоже с большей вероятностью заболели.
Исследователи также обнаружили, что студентам, которые курили или пили, требовалось больше времени для восстановления.
«У нас не было таких персональных данных о здоровье еще несколько лет назад», — сказал Хеллер. «Но теперь смартфоны и носимые устройства для здоровья и фитнеса позволяют нам собирать такую информацию, как частота сердечных сокращений, артериальное давление, социальные взаимодействия и уровни активности, гораздо более регулярно и точнее, чем это было возможно раньше.
Вы можете вести непрерывный бортовой журнал."
«Мы хотим использовать эти данные, чтобы предсказать индивидуальные факторы риска людей, и дать им советы, которые помогут снизить их шансы заболеть», — сказал Хеллер.
Кай Фан из Герцога и Мариса Айзенберг и Элисон Уолш из Мичиганского университета также были авторами этого исследования. Работа поддержана U.S. Национальный научный фонд (грант №. 3331830) и U.S.
Центры по контролю и профилактике заболеваний (U01CK00018).