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Ärzte Zeitung online, 22.05.2019

Fertilitäts-App

Fruchtbare Tage zu 89 Prozent richtig bestimmt

ZÜRICH / SAN FRANCISCO. Das Start-up-Unternehmen Ava hat eine App entwickelt, mit deren Sensortechnologie sich die fruchtbaren Tage genauer identifizieren lassen als mit bisherigen Apps, wie das Unternehmen mitteilt. Die Genauigkeit der App „Ava“ liege bei 89 Prozent.

Ava misst dabei nicht nur die Basaltemperatur, die ja durch den Eisprung beeinflusst wird, sondern auch weitere physiologische Parameter wie Ruhepuls, Herzfrequenzvariabilität, Atemfrequenz und Durchblutung.

In einer Studie des Universitätsspitals Zürich mit über 200 Probandinnen, deren Zyklus über einen Zeitraum von 12 Monaten beobachtet wurde, sei die Wirksamkeit von Ava belegt worden, so das Start-up (J Med Internet Res 2019; online 18. April).

Die Studie gebe zudem neue Einblicke in den Menstruationszyklus: „Die Studie zeigt erstmals auf, dass der Menstruationszyklus weitreichendere Auswirkung auf die Parameter Ruhepuls, Herzfrequenzvariabilität, Atemfrequenz und Durchblutung hat als bisher angenommen.“

Konzentriere man sich allein auf die Temperatur, erkenne man zwar den Eisprung, die fruchtbaren Tage sind dann jedoch vorbei. Ava hingegen gewähre in Echtzeit Einblick in Zyklus und Fruchtbarkeit.

Derzeit führen die Forscher um Dr. Brianna Mae Goodale weitere Untersuchungen durch, die sich mit unregelmäßigen Zyklen und Schwangerschaftskomplikationen befassen. Zudem sind Studien geplant, die die assistierte Reproduktion sowie hypertensiven Schwangerschaftserkrankungen untersuchen. (eb)

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[25.05.2019, 11:46:34]
Dr. Thomas Georg Schätzler 
Mindestens 10 Prozent Unsicherheit bleiben!
"Wearable Sensors Reveal Menses-Driven Changes in Physiology and Enable Prediction of the Fertile Window: Observational Study" von Brianna Mae Goodalewe et al., publiziert im Journal of Medical Internet Research
J Med Internet Res 2019;21(4):e13404
doi:10.2196/13404
hält sich nicht lange mit essenziellen Standards von Sensitivität und Spezifität in wissenschaftlichen Publikationen auf:

"We developed a machine learning algorithm that can detect the fertile window with 90% accuracy (95% CI 0.89 to 0.92)" belegt allein bei der Sensitivität eine primäre Versagerquote von 10 Prozent.

Die Schlussfolgerungen "Conclusions - Our contributions highlight the impact of artificial intelligence and machine learning’s integration into
health care. By monitoring numerous physiological parameters simultaneously, wearable technology uniquely improves upon retrospective methods for fertility awareness and enables the first real-time predictive model of ovulation" belegt bestenfalls nur eine Eisprung-Vorhersage-Wahrscheinlichkeit von 90 Prozent bezogen auf die Sensitivität des maschinellen Deep-Learning-Erkenntnis .

Systematisch wurden Spezifitätsangaben weggelassen: Die Sensitivität des diagnostischen App-Testverfahrens gab an, bei welchem Prozentsatz der Probandinnen der jeweilige Eisprung durch die Anwendung des Tests tatsächlich erkannt wurde, d. h. ein positives Testresultat auftrat. Die Spezifität des diagnostischen App-Testverfahrens hätte die Wahrscheinlichkeit angegeben, bei welchem Prozentsatz der Probandinnen der nicht stattgefundene Eisprung bzw. die Ovulations-freien Zyklus-Zeiträume erkannt wurden.

Doch dann hätte das Start-up-Unternehmen Ava mit seiner App, deren Sensortechnologie die fruchtbaren Tage angeblich zu 90% identifizieren könnte, wesentlich schlechter abgeschnitten.

Mf + kG, Dr. med. Thomas G. Schätzler, FAfAM Dortmund  zum Beitrag »

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