11월 29일(이하 현지시간) 《네이처 메디슨》에 발표된 미국 스탠포드대 의대의 마이클 P 스나이더 교수팀의 논문을 토대로 미국의 건강의학 포털 ‘웹엠디’가 30일 보도한 내용이다. 연구진은 스마트워치와 피트니스 트래커가 수집하는 데이터를 토대로 실시간 코로나19 감염 경보 시스템 앱을 개발해 3000명이 넘는 지원자가 8개월간 이용하게 한 결과 80%의 확률로 감염여부를 맞췄다고 밝혔다.
연구진은 18세에서 80세 사이의 성인 3318명의 웨어러블 기기에 MyPHD라고 불리는 앱을 설치했다. 이들의 웨어러블 기기는 핏비트, 애플워치, 가민(Garmin) 기기 및 애플의 헬스킷이나 구글 핏 플랫폼과 호환되는 다양한 종류였다. MyPHD는 이들 기기가 수집한 건강 데이터를 클라우드 서버로 보내 코로나19 의심 데이터를 판독하게 했다.
연구진은 참가자들의 걸음 수, 심박수, 그리고 수면 패턴의 변화를 찾기 위해 알고리즘을 사용했다. 알고리즘이 물리적 스트레스 요인을 시사하는 정상 범위를 벗어난 측정을 감지하면 착용자에게 경보를 보냈다. 경고를 받은 참가자는 코로나19 테스트의 실시 여부, 활동 수준, 증상, 약물 및 예방 접종 상태에 대한 설문에 답했다. 앱은 격리나 검사에 대한 의학적 권고를 하지 않았다.
2020년 11월부터 2021년 7월까지 시험기간 동안 2100명 이상의 참가자가 일일 실시간 경보를 받고 설문조사를 완료했다. 참가자 중에서 코로나19 양성 판정을 받았다고 보고한 사람은 84명. 이중 67명(80%)이 증상이 나타나기 3일 전 경고를 받았다. 심지어 경보를 받은 사람 중에는 전체 무증상 확진자 18명 중 14명이나 포함돼 있었다.
경보 시스템의 알고리즘은 코로나19 백신을 접종한 사람들의 물리적 변화까지도 감지했다. 하지만 감염과 연관되지 않은 잘못된 경보가 간 경우가 너무 많았다. 연구진은 이런 경고 중 상당수는 수면부족, 스트레스, 알코올 섭취, 격렬한 운동, 여행으로 촉발된 경우가 많았다고 설명했다. 이런 경우 해당 참가자가 경고가 울릴 만한 비정상적 상황이라는 걸 인지하고 있었기에 큰 경각심을 보이지 않았다는 것. 또 8개월의 기간 여러 차례 경고를 받은 참가자들도 이를 식상하게 받아들이지 않았다고 한다. 연구진은 경보를 발생시키는 판독의 민감도를 미세 조정해 정확도를 더 높일 계획이라고 밝혔다.
해당 논문은 다음 인터넷 주소( https://www.nature.com/articles/s41591-021-01593-2 )에서 확인할 수 있다.