Браслет Ava - мониторинг физиологии и прогноз фертильности

Браслет Ava - мониторинг физиологии и прогноз фертильности 

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. 


Первый взгляд: Omron HeartGuide. Тонометр в корпусе часов - 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.

Браслет Ava - мониторинг физиологии и прогноз фертильности 

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. 


ИССЛЕДОВАНИЯ СНА ОТ FITBIT - НАСКОЛЬКО ХОРОШО МЫ ПОНИМАЕМ ПРОЦЕСС СНА? - 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.


Источник

_________________

http://wear-gadget.ru/posts - Еще больше новостей

https://www.facebook.com/weargadget/ - присоединяйся к нам на Facebook

 - Наш канал в Telegram

https://www.instagram.com/weargadget/ - мы в Instagram


Нет комментариев
Добавить комментарий