UKHSA: Hoestgegevens uit slaapapp geven een week eerder griep en COVID-19 aan

Het UK Health Security Agency en het Zweedse slaaptechnologiebedrijf Sleep Cycle hebben op 3 september 2026 de resultaten gepubliceerd van een gezamenlijk onderzoek waarin werd geëvalueerd of hoestgegevens, passief verzameld via een consumenten‑slaapapp, kunnen dienen als vroegtijdig waarschuwingssignaal voor luchtwegaandoeningen in Engeland. De studie toonde aan dat stijgingen in nachtelijk hoesten vaak werden waargenomen ongeveer een week vóór de toename van influenza‑ en COVID‑19‑activiteit.

Volgens de UKHSA‑mededeling leverde de passief verzamelde data een robuuste en regionaal consistente indicator van luchtwegaandoeningen in de gemeenschap, waarbij hoestactiviteit nauwkeurig de via de NHS 111‑telefoonservice gerapporteerde niveaus van luchtwegaandoeningen weergaf. UKHSA stelde dat de bevindingen de rol van digitale gezondheidsdata in de publieke‑gezondheidsmonitoring ondersteunen naast gevestigde systemen.

Onderzoeksopzet en Bevindingen

Het onderzoek, gepubliceerd als een medRxiv‑preprint en geschreven door zeven UKHSA‑onderzoekers en twee Sleep Cycle‑onderzoekers, vergeleek wekelijkse nachtelijke hoestmetingen van januari 2023 tot januari 2026 met de UKHSA‑surveillantie‑indicatoren: NHS 111‑triage‑oproepen voor acute luchtweginfecties, PCR‑positiviteit voor influenza en COVID‑19, en ziekenhuisopnamecijfers voor influenza, COVID‑19 en respiratoir syncytieel virus.

De studie testte drie hoestmetriek: totale hoesttelling, hoesten per gebruiker en hoesten per uur slaap. De sterkste associaties werden gevonden met NHS 111‑triage‑oproepen voor acute luchtweginfecties, waarbij de populatie‑genormaliseerde metriek ruwe nationale correlaties van ongeveer 0,95 vertoonde en voor‑gewhitende correlaties boven 0,55 behield bij lag nul, wat betekent dat hoestactiviteit kortetermijnvariaties in een gevestigde syndromische indicator volgde, los van gedeelde seizoensinvloeden en langetermijntrends. De preprint meldt dat hoesten per uur slaap één week vóór PCR‑positiviteit voor influenza piekte, terwijl zowel hoesten per gebruiker als hoesten per uur slaap één week vóór PCR‑positiviteit voor COVID‑19 hun piek bereikten. Op ziekenhuisbasis getoonde indicatoren zwakkere relaties, hoewel de genormaliseerde metriek gelijktijdig aansloot bij influenza‑opnames en korte leidende associaties vertoonde met COVID‑19‑opnames.

Niet-genormaliseerde totale hoesttelling leverde minder stabiele en vaak niet‑interpreteerbare lag‑structuren op, wat de auteurs toeschrijven aan de gevoeligheid voor veranderingen in observatie‑volume, zoals schommelingen in het aantal actieve gebruikers en de geregistreerde slaapduur. De preprint beveelt populatie‑genormaliseerde metriek aan boven ruwe tellingen voor elke surveillantie‑toepassing.

AI op het apparaat en privacybescherming

Sleep Cycle is een smartphone‑app die AI‑aangedreven geluidsanalyse gebruikt om gebruikers te helpen hun slaap te begrijpen en te verbeteren. Hoestgebeurtenissen worden geïdentificeerd door een machine‑learning‑geluidsdetectiemodel dat lokaal op het apparaat van de gebruiker draait en inferentie uitvoert op overlappende audio‑fragmenten van 10 seconden tijdens door de gebruiker gestartte slaapsessies. Er wordt geen ruwe audio naar de servers van Sleep Cycle verzonden. Volgens de preprint worden gegevens geanonimiseerd vóór verzending door persoonlijke identificatoren te verwijderen en geografische coördinaten te verstoren, en deelt Sleep Cycle alleen geaggregeerde data die beschermd wordt met differentiële privacy.

De dataset omvatte gemiddeld 3.482 dagelijkse gebruikers in de regio South West van Engeland tot 11.427 in Londen. Onder de gebruikers die vrijwillig demografische informatie verstrekten, was de gemiddelde leeftijd 37,9 jaar, met 59,3 % mannen en 40,2 % vrouwen.

Ontstaan van de samenwerking

UKHSA en Sleep Cycle kondigden de onderzoeks‑samenwerking aan op 28 januari 2026, waarbij zij een 12‑weekse project beschreven dat volgens het agentschap de eerste keer was dat slaap‑app‑data systematisch werden geëvalueerd als potentieel instrument voor nationale epidemiologische monitoring. Volgens de overeenkomst werd er geen UKHSA‑data gedeeld met Sleep Cycle; de analyse werd uitgevoerd op de beveiligde systemen van UKHSA door een toegewijd onderzoeksteam van het agentschap, terwijl Sleep Cycle alleen geanonimiseerde, privacy‑beschermde en geaggregeerde inzichten leverde uit haar bibliotheek met door gebruikers goedgekeurde data.

Bestaande surveillantie‑systemen zijn afhankelijk van mensen die via de NHS zorg zoeken, wat volgens UKHSA kan worden beïnvloed door publieke bewustwording, beschikbaarheid van diensten en demografische of sociaaleconomische verschillen, evenals rapportage‑ en laboratoriumverwerkingstijden. Het hoestsignaal wordt daarentegen automatisch gegenereerd tijdens normale slaap en dagelijks bijgewerkt. De preprint meldt dat de hoestdata een rapportage‑vertraging van minder dan één dag heeft, vergeleken met een normale vertraging van enkele dagen voor bestaande UKHSA‑bronnen.

“Geen enkel surveillantie‑systeem biedt een volledig beeld van de activiteit van luchtwegaandoeningen, maar dit toont aan dat passieve nachtelijke hoestmonitoring andere surveillantie‑systemen kan aanvullen om een tijdig signaal op populatieniveau te geven van aankomende ziektetrends, zonder beïnvloed te worden door zorgzoekgedrag, laboratoriumdoorlooptijden, terugvulling en rapportage‑vertragingen,” zei professor Steven Riley, Chief Data Officer van UKHSA.

Vermelde beperkingen en vervolgstappen

De auteurs benoemen verschillende beperkingen. De gebruikerspopulatie van Sleep Cycle is jonger en geconcentreerd in stedelijke gebieden, met name Londen en Zuid‑Engeland. De studie evalueerde retrospectieve temporele associaties in plaats van prospectieve voorspellende prestaties, en de auteurs stellen dat het aantonen van operationele bruikbaarheid een prospectieve evaluatie vereist tegen voorspellings‑baselines in een realtime‑omgeving. De resultaten voor respiratoir syncytieel virus waren onduidelijk, wat de auteurs toeschrijven aan een kortere beschikbare tijdreeks en verschillen tussen de app‑gebruikerspopulatie en de groepen die het meest getroffen zijn door ernstige RSV‑ziekte.

De preprint identificeert prospectieve evaluatie van nachtelijke hoestactiviteit binnen een operationele surveillantie‑omgeving, inclusief integratie in bestaande surveillantie‑dashboards en evaluatie over toekomstige luchtwegaandachtsseizoenen, als de volgende stappen voor het onderzoek.