另類選擇 用智能手環快測新冠

近日寫過有關新冠快速測試的文章，明白到即使快測陰性不等於一定無「中招」的道理，體內病毒量低，有些靈敏度低的快測產品未必測得出。那麼，除了較為準確的核酸測試和坊間的快速測試，就沒法知道自己是否染上新冠嗎？不想經常撩鼻搞到痕癢不適，除了用口水測、深喉拭樣之類，就沒有其他方法嗎？有其他方法的，外國有人用戴在手的，像智能手環、智能手錶、運動穿戴手環之類的手腕電子裝置，測量身體一些表徵數據，以評估使用者有否染上新冠，聲稱準確率達到90%，只需2分鐘左右。

這款產品由美國普林斯頓大學（Princeton University）電子工程系人員研發，由負責其科學研究推向市場產銷的NeuTigers公司推出，名叫CovidDeep。據普林斯頓大學網站說，CovidDeep是快速篩查人體感染新冠病毒的應用程式（app）及其平台，利用可穿戴在手腕類似智能手環的傳感器，採集身體數據，再配合使用者回答問卷調查，以判斷有沒有「中招」新冠。

2分鐘知結果 聲稱90%準

當使用者戴上一款特別腕帶，傳感器就會收集身體一些數據，包括皮膚電反應（Galvanic Skin Response , GSR）、心跳之間的時間區隔（Inter-beat Interval, IBI）、以及皮膚溫度等，傳到手機中這個程式。除了這些數據，使用者亦需要用其他市面有售、現成的血壓計及血氧測量儀器，測量血壓和血氧飽和度（SpO2）等生理數據，並輸入CovidDeep程式，以便程序作出分析，用戶還需要回答一個有關徵狀、和健康史的調查評估問卷。該公司稱，CovidDeep在大約2分鐘，便得出分析數據，評估一個人是否確診新冠。

如何評估？新冠患者一般有其生物辨識資料及生理指標（physiological marker），這個產品採用人工神經網絡的深度學習（deep learning）資料演算法，來評估使用者是否與新冠確診的各種指標、生理模式脗合。NeuTigers公司聲稱，在早期臨床測試中，該工具評估一個人是新冠陽性還是陰性上，準確性達90%，即使他們沒有明顯徵狀。

這種基於人工智能（AI）算法的解決方案，目的在於提高各種醫療及保健效果，例如用於監測檢查糖尿病患者、和心理疾病患者健康狀況等，在對抗新冠方面，也是能夠有所作為。在2020年，歐洲新冠比較嚴重的日子裏，普林斯頓的研究人員把CovidDeep應用在意大利的醫院作臨床測試，法國、美國的養老院陸續也使用。

產品正式推出商業市場後，客戶主要是一些企業或機構，例如想要快速檢測眾多員工的企業，又或者醫療工作者，借助此應用程式平台，讓使用者在甚至還沒有不適前，初步知道自己有否感染新冠，然後考慮是否進行快速抗原測試，甚至核酸檢測以再核實。

CovidDeep是一種供下載的應用程式，但配合它用來感測身體數據例如皮膚電反應的穿戴腕帶，則價格不菲，售千多美元。另外人們會關心的是，收集到的個人身體數據私隱問題，NeuTigers公司強調，所有數據都只保留在設備上，不會被發送到雲端、不會被共享。公司亦在研究新的方案，希望CovidDeep能夠與蘋果、三星、Fitbit、Garmin之類的可量度健康數據穿戴設備互相銜接，讓更多消費者能夠運用，更方便快捷地知道自己有無「中招」。

也許將來，人們只要看一下手機或穿戴設備，就知道是否感染新冠，這樣對疫情的控制也有好處，即使一個地方在大規模疫苗接種，以及染疫高峰回落後，對捉「漏網之魚」感染者也有一定輔助作用，又不必經常撩鼻哥之類做快速抗原測試。

我沒有用過CovidDeep，不肯定它work唔work，但作為普林斯頓大學人員研發的新冠人工智能產品，相信它是今天大家關心的事物之一，不妨知多一點點，即使暫時用不着、或在坊間未有出現大規模應用。

毫無疑問，新冠將繼續影響我們的日常生活，意味我們對日後應付新冠的各種新科技，有很大需求，例如各種快速檢測方式，不同的人工智能隨身產品將會佔上一席位。例如有了這類隨身穿戴測量新冠產品，一綫醫護人員就可以更安全工作，公司僱員上班更安心，學童回校上學、大家去旅行坐飛機也較放心。

其他方面來說，利用人工神經網絡深度學習資料演算，發揮在生物資料及生理指標辨識上，也可以應用在其他疾病方面，例如抑鬱症、老人癡呆症等的檢測，讓我們及早發現及應對。