偏头痛是一种中度或严重的头痛，因为头部的一侧疼痛。它是一种慢性，无能力的神经血管疾病。在美国，在美国高峰时期（18至54岁）中，大约有7名成年人中有1个，其中五分之一的人在3个月内报告了严重的头痛或偏头痛。美国托管杂志。2016年，医疗保健成本和生产率下降估计为该国的年度总成本为360亿美元。
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芬兰Oulu分校的仿生和智能系统小组的研究人员进行了一项研究，以查看可穿戴的传感器是否可以事先检测出偏头痛的攻击。团队的研究人员是：Pekka Siirtola，HeliKoskimäki，HennaMönttinen和JuhaRöning。
目的他们的研究是为了基于使用可穿戴传感器收集的睡眠时间数据来构建可靠的识别模型，以早日检测偏头痛攻击。该研究基于两个假设：（1）可穿戴传感器数据可用于事先检测疾病的攻击，（2）睡眠时间数据包含有关即将发生的偏头痛攻击的信息。相关工作支持这两个假设。
研究人员招募了7位参与者。在参与者中，有5名是女性，有2名是男性。他们年龄在30至60岁之间。他们每个人都有一个empatica e4腕带。在本研究中仅使用睡眠时间数据。收集数据27天。
结果表明，可穿戴设备无法事先准确检测到偏头痛攻击。
研究人员写道：“根据我们的初步结果，无法事先使用用户独立的模型可靠地可靠地检测到偏头痛的攻击。”“但是，由于研究对象数量有限，使用的数据集很可能不足以构建可靠的用户独立模型。另一方面，当识别基于个人模型而不是用户独立的模型时，少数研究主题并不是问题。实际上，使用个人模型实现的结果表明，可以尽早发现偏头痛攻击。当使用基于QDA分类器的个人早期检测模型时，平均平衡精度超过84％。但是，研究对象之间存在很大差异。实际上，当研究结果从研究对象进行研究时，可以看出平衡精度在60.4％和95.2％之间变化。”
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他们说，少数参与者可能是该研究未产生准确结果的原因。
“借助较大的数据集，可以尝试使用所有偏头痛类型的个人模型的准确性。如果可以在较大的人群中确认本文的发现，则可能有可能有助于早期诊断偏头痛攻击。”研究人员总结道。
