De onderzoekers van het Duke University en het University of North Carolina-Chapel Hill hebben het model getest op honderd studenten van het University of Michigan. Volgens de wetenschappers lopen studenten namelijk de grootste risico’s om met een griepvirus besmet te worden. Dit komt omdat ze vaak dicht op elkaar wonen veel met elkaar in contact komen.
Op basis van dagelijkse sociale interacties berekent het model de kans dat studenten een griepvirus kunnen oplopen. Hiervoor wordt een mobiele app gebruikt. Deze app meet via medische wearables de gezondheidsdata en het aantal sociale interacties van de studenten.
Door de gezondheidsdata op een grootschalig niveau te verzamelen, moet het model griepepidemieën kunnen voorspellen. De data moet uiteindelijk gedeeld worden met huisartsen. Hierdoor krijgen studenten een passend advies wanneer ze risico lopen op besmetting.
Risicofactoren
In een interview met Phys.org vertellen de onderzoekers dat gezondheidsdata kan worden ingezet om risicofactoren voor ziektes in kaart te brengen. Doel is om individueel advies te kunnen bieden aan deelnemers om ziekte voorkomen.
Door gezondheidsdata actief en constant bij te houden met wearables, kunnen onderzoekers medische aandoeningen voorspellen voordat ze er zijn. Dit is al eerder mogelijk gemaakt door wearables als de Philips CareSage.
Bron: Phys.org | Foto: Nicola, Creative Commons (Cropped by DuurzaamBedrijfsleven)
schrijf je in voor de nieuwsbrief
Wil jij iedere ochtend rond 7 uur het laatste nieuws over duurzaamheid ontvangen? Dat kan!
Schrijf je nu in
