英国《柳叶刀》周刊发表的一篇研究报告显示，借助便携设备测量心跳和睡眠模式可以实时预测流感。

据了解，这项研究首次对便携设备的数据进行评估，由美国科学家完成。研究发现，与目前的监测方法相比，这种方式在实时预测美国五个州的流感疫情方面表现更好。

研究表明，从这类设备中提取的数据可用于改善对传染病的监测。当人患上传染性疾病时，其静息心率将上升，而这种变化可被“智能手表”等设备发现。

研究指出，依靠传统的流感疫情监测系统，无法在疾病暴发时迅速采取预防措施，例如让患者待在家里或洗手。研究作者、美国斯克里普斯研究所研究员珍妮弗·雷丁说：“对流感暴发作出更迅速的反应可以防止进一步的传播和感染，而我们对传感器数据能否改善全国范围的实时监测效果感到好奇。”她认为，此次实验证明了这类设备能够“加强流感监测，从而改善公共卫生应对措施”。

研究人员也发现了其中的不足之处。例如，每周静息心率平均值可能将设备佩戴者生病时的数据计入，而人为降低数据可能导致流感疫情被低估。压力和其他疾病也会提高静息心率。

美国国家卫生研究院福格蒂国际中心科学家塞茜尔·维布认为，这项研究在预测传染病模型的相关措施上跨出了充满希望的一步。