Das Start-up-Unternehmen Ava hat eine Sensortechnologie zur Identifikation der fruchtbaren Tage entwickelt. Sie sei angeblich genauer als bisherige Apps. Die Genauigkeit der App „Ava“ liege bei 90 Prozent, wird behauptet.
Es werden dabei die vom Eisprung beeinflusste Basaltemperatur, der Ruhepuls, Herzfrequenzvariabilität, Atemfrequenz und Durchblutung gemessen.
Die Studie des Universitätsspitals Zürich mit über 200 Probandinnen, deren Zyklen über einen Zeitraum von 12 Monaten beobachtet wurden, habe angeblich die Wirksamkeit von Ava belegt, so das Start-up-Unternehmen (J Med Internet Res 2019; online 18. April).
Doch "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 ResearchJ Med Internet Res 2019;21(4):e13404doi:10.2196/13404hält 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 intohealth 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" belegen bestenfalls nur eine Eisprung-Vorhersage-Wahrscheinlichkeit von 90 Prozent bezogen auf die Sensitivität der maschinellen Deep-Learning-Erkenntnisse.Systematisch wurden Spezifitätsangaben weggelassen: Die Sensitivität des diagnostischen App-Testverfahrens, hier "accuracy" genannt, 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. Doch die diesbezüglichen Spezifitätsangaben wurden vorsichtshalber gar nicht erst publiziert.