UKHSA: Dane o kaszlach z aplikacji do snu sygnalizują grypę i COVID‑19 tydzień wcześniej

Brytyjska Agencja Bezpieczeństwa Zdrowotnego (UK Health Security Agency) oraz szwedzka firma technologiczna Sleep Cycle opublikowały 3 września 2026 r. wyniki wspólnego badania oceniającego, czy dane o kaszlach zbierane pasywnie za pośrednictwem konsumenckiej aplikacji do snu mogą służyć jako wczesny sygnał ostrzegawczy przed chorobami układu oddechowego w Anglii. Badanie wykazało, że wzrosty kaszlu nocnego często obserwowano około tydzień przed wzrostem zachorowań na grypę i COVID‑19.

Zgodnie z ogłoszeniem UKHSA, pasywnie zbierane dane stanowiły solidny i regionalnie spójny wskaźnik chorób układu oddechowego w społeczności, przy czym aktywność kaszlu ściśle odzwierciedlała poziomy zachorowań zgłaszane przez telefoniczną usługę NHS 111. UKHSA stwierdziła, że wyniki potwierdzają rolę danych cyfrowych w nadzorze zdrowia publicznego obok istniejących systemów.

Projekt badania i wyniki

Badanie, opublikowane jako preprint w serwisie medRxiv i autorstwa siedmiu naukowców z UKHSA oraz dwóch badaczy z Sleep Cycle, porównywało tygodniowe metryki nocnego kaszlu z okresu od stycznia 2023 do stycznia 2026 z wskaźnikami nadzoru UKHSA: połączeniami triage w ramach ostrej infekcji dróg oddechowych w NHS 111, dodatnimi wynikami PCR na grypę i COVID‑19 oraz wskaźnikami hospitalizacji z powodu grypy, COVID‑19 i wirusa syncytialnego (RSV).

W badaniu przetestowano trzy metryki kaszlu: łączną liczbę kaszli, liczbę kaszli na użytkownika oraz liczbę kaszli na godzinę snu. Najsilniejsze powiązania występowały w odniesieniu do połączeń triage w ramach ostrej infekcji dróg oddechowych w NHS 111, gdzie metryki znormalizowane względem populacji wykazywały surowe krajowe korelacje na poziomie około 0,95 oraz utrzymywały wstępnie odszumione korelacje powyżej 0,55 przy zerowym opóźnieniu, co oznacza, że aktywność kaszlu odzwierciedlała krótkoterminowe wahania ustalonego wskaźnika syndromicznego, wykraczając poza wspólną sezonowość i długoterminowe trendy. Preprint informuje, że liczba kaszli na godzinę snu osiągała szczyt tydzień przed dodatnim wynikiem PCR na grypę, natomiast zarówno liczba kaszli na użytkownika, jak i liczba kaszli na godzinę snu szczytowały tydzień przed dodatnim wynikiem PCR na COVID‑19. Wskaźniki oparte na danych szpitalnych wykazywały słabsze zależności, choć znormalizowane metryki pokrywały się czasowo z hospitalizacjami z powodu grypy i wykazywały krótkotrwałe wiodące powiązania z hospitalizacjami z powodu COVID‑19.

Nieznormalizowane łączne liczby kaszli wykazywały mniej stabilne i często nieinterpretowalne struktury opóźnień, co autorzy przypisują wrażliwości na zmiany w wolumenie obserwacji, takie jak zmiany liczby aktywnych użytkowników i zarejestrowanego czasu snu. Preprint zaleca stosowanie metryk znormalizowanych względem populacji zamiast surowych liczników w każdej aplikacji nadzoru.

AI na urządzeniu i zabezpieczenia prywatności

Sleep Cycle to aplikacja na smartfon, która wykorzystuje analizę dźwięku opartą na sztucznej inteligencji, aby pomóc użytkownikom zrozumieć i poprawić jakość snu. Zdarzenia kaszlowe są wykrywane przez model uczenia maszynowego do detekcji dźwięku, działający lokalnie na urządzeniu użytkownika i przeprowadzający wnioskowanie na nakładających się 10‑sekundowych fragmentach audio podczas sesji snu inicjowanych przez użytkownika. Żadne surowe nagrania audio nie są przesyłane na serwery Sleep Cycle. Zgodnie z preprintem, rekordy są anonimizowane przed transmisją poprzez usunięcie danych osobowych i zakłócenie współrzędnych geograficznych, a Sleep Cycle udostępnia jedynie zagregowane dane chronione przy użyciu prywatności różnicowej.

Zbiór danych obejmował średnio od 3 482 codziennych użytkowników w regionie South West w Anglii do 11 427 w Londynie. Wśród użytkowników, którzy dobrowolnie podali informacje demograficzne, średni wiek wynosił 37,9 lat, przy czym 59,3 % stanowili mężczyźni i 40,2 % kobiety.

Początki współpracy

UKHSA i Sleep Cycle ogłoszono współpracę badawczą 28 stycznia 2026 r., opisując 12‑tygodniowy projekt, który agencja określiła jako pierwszy raz, kiedy systematycznie oceni dane z aplikacji do snu jako potencjalne narzędzie do krajowego monitorowania epidemiologicznego. Zgodnie z umową, żadne dane UKHSA nie zostały udostępnione Sleep Cycle; analiza została przeprowadzona na bezpiecznych systemach UKHSA przez dedykowany zespół badawczy agencji, podczas gdy Sleep Cycle przyczyniło się jedynie anonimowymi, zabezpieczonymi pod względem prywatności i zagregowanymi wnioskami z biblioteki danych uzyskanych za zgodą użytkowników.

Istniejące systemy nadzoru opierają się na osobach zgłaszających się po pomoc medyczną przez NHS, co, według UKHSA, może być kształtowane przez świadomość społeczną, dostępność usług oraz różnice demograficzne lub społeczno‑ekonomiczne, a także czasy raportowania i przetwarzania laboratoryjnego. Sygnał kaszlu, w przeciwieństwie do tego, jest generowany automatycznie podczas normalnego snu i aktualizowany codziennie. Preprint informuje, że dane o kaszlu mają opóźnienie raportowania krótsze niż jeden dzień, w porównaniu z typowym opóźnieniem kilku dni w istniejących źródłach UKHSA.

“Żaden pojedynczy system nadzoru nie zapewnia pełnego obrazu aktywności chorób układu oddechowego, ale to pokazuje, że pasywne monitorowanie nocnego kaszlu może uzupełniać inne systemy nadzoru, dostarczając terminowy sygnał na poziomie populacji o nadchodzących trendach chorobowych, bez wpływu zachowań poszukujących opieki zdrowotnej, czasów przetwarzania laboratoryjnego, uzupełniania danych i opóźnień w raportowaniu,” powiedział profesor Steven Riley, dyrektor ds. danych w UKHSA.

Wymienione ograniczenia i kolejne kroki

Autorzy wskazują na kilka ograniczeń. Populacja użytkowników Sleep Cycle jest młodsza i skoncentrowana w obszarach miejskich, szczególnie w Londynie i południowej Anglii. Badanie oceniało retrospektywne powiązania czasowe, a nie prognozującą wydajność w perspektywie, i autorzy podkreślają, że wykazanie praktycznej użyteczności wymagałoby prospektywnej oceny w porównaniu z bazowymi prognozami w warunkach rzeczywistych. Wyniki dotyczące wirusa syncytialnego były niejednoznaczne, co autorzy przypisują krótszej dostępnej serii czasowej oraz różnicom między populacją użytkowników aplikacji a grupami najbardziej dotkniętymi ciężką postacią RSV.

Preprint wskazuje, że kolejnymi krokami badań jest prospektywna ocena aktywności nocnego kaszlu w ramach operacyjnego systemu nadzoru, w tym integracja z istniejącymi pulpitami nadzoru oraz ocena w kolejnych sezonach oddechowych.