В предыдущих исследованиях, посвященных изучению физиологических изменений менструального цикла, рассматривались биологические реакции на смещение гормонов в изоляции. Например, клинические исследования показали, что ночная базальная температура тела у женщин повышается с 0,28 до 0,56 ° C после постовуляционной выработки прогестерона. Тем не менее, в прошлом исследования изучали только 1 или 2 из этих физиологических особенностей в данном исследовании, что требовало от участников приходить в лабораторию или больницу несколько раз на протяжении всего цикла.
 - Читать далее: OMRON HEARTGUIDE. ПЕРВЫЙ ВЗГЛЯД |
В рамках нового исследования ученые решили выяснить, как носимый браслет может определять температуру кожи запястья (WST), частоту сердечных сокращений, ВСР, частоту дыхания и перфузию кожи. Используя ИИ и машинное обучение, команда стремилась разработать алгоритм, который мог бы идентифицировать плодородное окно в режиме реального времени.
Для их проспективного лонгитюдного исследования команда привлекла 237 швейцарских женщин. Все участники получили браслет Ava для ношения по ночам во время сна в течение года или до наступления беременности. Устройства были синхронизированы с приложениями для смартфонов, и женщины должны были заполнить электронный дневник о своей деятельности за последние 24 часа. Наконец, участники провели анализ мочи на лютеинизирующий гормон в нескольких точках данного цикла, чтобы определить закрытие фертильного окна. Результаты показали, что браслет Ava может обнаруживать значительные одновременные сдвиги в фазе WST, частоты сердечных сокращений и частоты дыхания.
 - Читать далее: ИССЛЕДОВАНИЯ СНА ОТ FITBIT - НАСКОЛЬКО ХОРОШО МЫ ПОНИМАЕМ ПРОЦЕСС СНА? |
Исследователи говорят, что их результаты были устойчивы к ежедневным, индивидуальным и циклическим ковариатам. Кроме того, их алгоритм машинного обучения теперь может определять плодородное окно с точностью до 90%.
«Наш вклад подчеркивает влияние интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в здравоохранение. Благодаря одновременному мониторингу многочисленных физиологических параметров, носимые технологии уникальным образом улучшают ретроспективные методы определения фертильности и дают первую прогнозирующую модель овуляции в реальном времени », - пишут исследователи.
_________________
- Еще больше новостей
- Наш канал в Telegram
- мы в Instagram