WO2020104363A1 - Vorhersage von menstruationsblutungen - Google Patents

Vorhersage von menstruationsblutungen

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Publication number
WO2020104363A1
WO2020104363A1 PCT/EP2019/081623 EP2019081623W WO2020104363A1 WO 2020104363 A1 WO2020104363 A1 WO 2020104363A1 EP 2019081623 W EP2019081623 W EP 2019081623W WO 2020104363 A1 WO2020104363 A1 WO 2020104363A1
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WO
WIPO (PCT)
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prediction
woman
receptor modulator
progesterone receptor
menstrual bleeding
Prior art date
Application number
PCT/EP2019/081623
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English (en)
French (fr)
Inventor
Scott BEEMAN
Ouelid OUYEDER
Aida ASHRAF-NOBARI
Carla Patricia SOUSA GONCALVES
Original Assignee
Bayer Aktiengesellschaft
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders

Definitions

  • the present invention is concerned with predicting menstrual bleeding in women who take a progesterone receptor modulator in recurring cycles over a period of ingestion.
  • the subject of the present invention is a method, a system, a computer program product and a kit for prediction.
  • Uterine fibroids also known as leiomyomas or fibroids
  • Fibroids consist of muscle cells and other tissue that grows in and around the uterus. They are often characterized by heavy menstrual bleeding, pain and typical pressure symptoms in the lower abdomen and are one of the main causes of a hysterectomy (removal of the uterus). The extent of the symptoms can vary from mild to severe and thus adversely affect the daily life of women.
  • a significant proportion of women with symptomatic uterine fibroids experience heavy menstrual bleeding and / or prolonged bleeding, which can lead to anemia.
  • Uterine fibroids are one of the main reasons for hospitalization for gynecological diseases and the main indication for hysterectomy.
  • Vilaprisan is a novel oral, selective progesterone receptor modulator (SPRM) that is designed to provide long-term treatment for uterine fibroids.
  • SPRM selective progesterone receptor modulator
  • the modulation of the progesterone receptor compensates for the cycle-dependent, natural hormone fluctuations on the progesterone receptor and inhibits the activation of the receptor by progesterone.
  • menstrual bleeding is interrupted and therapeutic amenorrhea occurs (no bleeding), which can be reversed by stopping treatment.
  • a progesterone receptor modulator is usually taken for a defined period of intake and the intake is interrupted after the intake period in order to trigger menstrual bleeding. Then a new intake period starts.
  • Taking a progesterone receptor modulator changes the woman's original control behavior; the time at which menstrual bleeding occurs after you stop taking it varies from woman to woman. However, the woman usually has an interest in knowing in advance when she can expect to have menstrual bleeding.
  • the technical task is therefore to provide means that produce a prediction of menstrual bleeding in women who take a progesterone receptor modulator in recurring cycles over a period of ingestion.
  • a first object of the present invention is a system comprising
  • the input unit is configured to receive treatment data from a woman, the woman taking a progesterone receptor modulator according to a treatment regimen, the treatment regimen comprising a plurality of cycles,
  • a cycle comprises a period of intake during which the woman takes defined amounts of the progesterone receptor modulator and an interruption period during which the woman does not take a progesterone receptor modulator
  • the treatment data include at least the following information:
  • the prediction unit is configured to make a first prediction based on the treatment data on which days the woman will experience menstrual bleeding if she adheres to the treatment regime
  • the input unit is configured to receive feedback information, the feedback information indicating to what extent the first prediction has actually occurred, the prediction unit being configured, the feedback information is a self-learning algorithm for predicting menstrual bleeding in women who have a progesterone Take the receptor modulator according to the treatment data,
  • the prediction unit is configured to use the self-learning algorithm to make a second prediction on which days the woman will experience menstrual bleeding if she adheres to the treatment regime
  • the output unit is configured to preferably display days for which menstrual bleeding has been predicted according to the first and second predictions in a virtual calendar.
  • Another object of the present invention is a method comprising the steps:
  • the present invention further provides a computer program product comprising program code which can be loaded into a working memory of a computer and which causes the computer to carry out the following steps:
  • Another object of the present invention is a kit comprising the computer program product according to the invention and a progesterone receptor modulator.
  • the present invention is used to predict menstrual bleeding in women who take a progesterone receptor modulator in recurring cycles over a period of ingestion.
  • a progesterone receptor modulator is a chemical compound that exerts an agonistic and / or antagonistic effect on a person's progesterone receptors. Usually, they are synthetic steroids which, due to their structural similarity to the progesterone, occupy its receptors.
  • the progesterone receptor modulator is vilaprisan (17 ⁇ -hydroxy-1 ⁇ - [4- (methylsulfonyl) phenyl] -17a (1,1,2,2,2-pentafluoroethyl) estra-4,9-diene-3-one).
  • the progesterone receptor modulator is taken by a woman according to a treatment regimen.
  • the treatment regimen defines in particular the amounts of the active ingredient (the progesterone receptor modulator) and the times or periods at / in which the respective amounts are to be taken, and the periods in which no active ingredient is to be taken.
  • the progesterone receptor modulator is usually taken in recurring cycles.
  • a cycle comprises a period of time in which defined amounts of the progesterone receptor modulator (usually regularly, for example a defined amount once a day) are taken (intake period) and a subsequent period in which the intake is interrupted (interruption period). Due to the action of the progesterone receptor modulator, menstrual bleeding usually does not occur during the intake period.
  • the interruption period is used to break down the uterine lining that has formed during the intake period and to expel it through the vagina via the cervical canal (which is perceived as menstrual bleeding).
  • a cycle consisting of the intake period and the interruption period is usually followed by further cycles (a second, a third, etc.) consisting of the intake period and the interruption period - until the therapy with the progesterone receptor modulator is ended.
  • the lengths of the ingestion period and the interruption period usually depend on the progesterone receptor modulator and the treatment regimen.
  • the treatment regimen can be determined by a doctor, for example, or can be found on an instruction leaflet for the medication that contains the progesterone receptor modulator.
  • a specific progesterone receptor modulator e.g. Vilaprisan
  • a specific progesterone receptor modulator is taken in a daily dose of 2 milligrams (based on the active ingredient) over a period of 12 weeks or 24 weeks.
  • Such an intake period is followed by an interruption period in which no active ingredient is taken.
  • the concentration of the progesterone receptor modulator taken in the body drops.
  • the progesterone receptor modulator ingested loses its effect and menstrual bleeding begins during the interruption period.
  • the time period between the last dose of the progesterone receptor modulator and the occurrence of menstrual bleeding is also referred to here as the pre-menstrual phase.
  • the period from the beginning of the menstrual period to the end of the menstrual period is also referred to here as the menstrual phase. All periods are preferably given in days.
  • the pre-menstrual phase can be, for example, 25 to 30 days, the menstrual phase can be, for example, 2 to 7 days.
  • the next period of ingestion usually begins immediately after the end of the menstrual phase. This means that on the day on which menstruation stops, the progesterone receptor modulator is taken again. It is also conceivable that the period of ingestion begins on the day that follows the day on which menstruation no longer occurs. It is also conceivable that after a fixed period of time after the start of the menstrual phase, a new period of ingestion begins, for example 7 or 8 days after the start of the menstrual phase. Other options are conceivable.
  • menstrual bleeding is predicted based on treatment data; in a second section, the predictions are made on the basis of a prediction model that includes a self-learning algorithm that is continuously optimized by feedback on the extent to which the predictions have occurred in order to improve the quality (accuracy) of the predictions.
  • a prediction model is used for both the first section and the second section.
  • a prediction model is an algorithm that accepts input data and, based on the input data, determines and / or determines the probability with which a defined event occurs. Both sections can be the same prediction model, with the second section changing parameters of the prediction model on the basis of feedback on the quality of the predictions in order to make improved predictions.
  • the prediction models used in the first section and in the second section can also be different prediction models.
  • prediction of menstrual bleeding means a statement about how the bleeding behavior will be based on calculations in the future. The statement is therefore uncertain. The size of the probability that the predicted behavior will actually occur can be determined and stated.
  • the predictions made on the basis of the present invention meet the requirements of a reliable forecast: non-triviality, objectivity and validity.
  • a definition is required of when a menstrual bleeding is present and, if necessary, a defined gradation of bleeding intensities.
  • communication between the system according to the invention and the woman who uses this system to predict her bleeding days requires an understanding of the definitions used.
  • Hygiene product such as a bandage or a tampon is required
  • Bleeding day a day on which bleeding has occurred
  • Spotting day a day on which spotting has occurred
  • Menstrual bleeding is predicted on the basis of predictors.
  • a "predictor” is generally understood to be a variable that is used to predict or model the values of another variable. In the present case, predictors are used to predict the times when menstrual bleeding occurs in women who take a progesterone receptor modulator in recurring cycles over a period of ingestion.
  • a predictor in the sense of the present invention can be a (physically) measurable quantity, such as, for example, the number of days within a period of observation on which bleeding has occurred. But it can also be a subjective size, such as the intensity of bleeding estimated by the woman herself.
  • a predictor can generally have several values, also referred to here as predictor values (input data). Values can be numbers with a unit of measure, such as the age of a woman (e.g. 32 years). Values can also be numbers without a unit of measure, such as the number of pregnancies before starting therapy with a progesterone receptor modulator. Values can also be expressed in terms of terms; for example, the self-estimated intensity of bleeding can be expressed using one of the terms: "very weak", “weak”, “strong”, “very heavy”.
  • the (regular) intake of tablets and / or addictive substances e.g. cigarettes
  • information about bleeding behavior in a defined period e.g. three months
  • the progesterone receptor modulator e.g. times when Bleeding occurred within the observation period, periods in which the bleeding continued, intensity of the bleeding, total number of bleeding days, total number of spotting days, regularity of the bleeding (with regard to duration and intensity), number of bleeding or spotting episodes, etc.
  • Suitable predictors can be determined, for example, in studies or identified by analyzing ongoing / completed studies.
  • a first prediction is made based on treatment data as predictor values.
  • Treatment data are data that describe treatment of women with the progesterone receptor modulator.
  • the treatment data include the treatment regimen related to the progesterone receptor modulator and the start of the last intake period.
  • the treatment regimen includes an indication of the length of the intake period (e.g. 12 weeks or 24 weeks or the like) and an indication of the dosage of the progesterone receptor modulator (e.g. 2 mg once a day based on the active ingredient).
  • the prediction model calculates the days on which the next menstruation is most likely to occur in the woman if she follows the treatment with the progesterone receptor modulator according to the treatment data.
  • the next menstruation is the one that occurs when the period of intake and the subsequent pre-menstrual phase have ended.
  • the first prediction not only predicts the next menstruation, but also the one after the next and possibly the one after the next, and so on.
  • the first prediction in particular predicts the length of the pre-menstrual phase (and thus the start of the menstrual phase, because the menstrual phase starts after the pre-menstrual phase, which in turn begins after the end of the intake period, and the start of the intake period and its length are off known from the treatment data).
  • This length can be predicted based on the treatment data. It is conceivable that the length of the pre-menstrual phase is equated to a statistical mean, which is determined in a study.
  • the lengths of the pre-menstrual phases are determined empirically and, for example, the arithmetic mean is formed and the expected length of the pre-menstrual phase in the first prediction is used. It is also conceivable that in a clinical study, a large amount of data will be collected from a large number of women who are taking a progesterone receptor modulator. The data can then be analyzed using data analysis tools to identify the parameters (predictors) that have the greatest impact on the bleeding behavior of women. It is conceivable to create a classification model that sorts women into defined classes that show similar bleeding behavior. The classification model can then be used to generate predictions for other women.
  • a classification model is generated which assigns women to defined classes on the basis of predictors, each class being characterized by a specific number of days for the length of the pre-menstrual phase.
  • the generation and use of a regression model is also conceivable, in which each woman is assigned a length of the pre-menstrual phase on the basis of predictors.
  • It is also conceivable to set up an artificial neural network Generate the basis of the study results, which calculates a length of the pre-menstrual phase for each woman based on predictors.
  • the prediction model not only generates a prediction with regard to the days on which menstrual bleeding will occur with a defined probability, but also predicts the intensity of bleeding.
  • the predicted days on which menstrual bleeding will occur with a defined probability are preferably entered in a virtual calendar and / or marked in the calendar.
  • the entry / marking can be done, for example, by text, characters, pictograms, colors, patterns and / or the like.
  • days for which menstrual bleeding is predicted are marked in color in the virtual calendar (for example with the color red or the color gray).
  • the intensity of the color reflects the probability that menstrual bleeding will occur on the day.
  • the probability that menstrual bleeding occurs on a day is entered as a numerical value in the virtual calendar for the corresponding day.
  • the first prediction was made on the basis of comparatively few predictors and the first prediction can therefore be more inaccurate
  • information on the actual bleeding behavior of the woman is used in the second section in order to preferably continuously improve the prediction .
  • the feedback information is preferably entered into the system according to the invention by the woman using input means (keyboard, touch-sensitive screen, microphone, mouse and / or the like).
  • the feedback information specifically indicates whether menstrual bleeding has actually occurred on a day for which menstrual bleeding has been predicted and / or whether menstrual bleeding has occurred on a day for which menstrual bleeding has not been predicted.
  • a woman preferably uses the feedback information to indicate the days on which menstrual bleeding has occurred.
  • the system according to the invention can then identify the correctly and incorrectly predicted days by comparison. It is also conceivable that the woman enters information about the actual bleeding intensity as feedback information.
  • the feedback information is preferably entered on the basis of the virtual calendar, in which the days for which menstrual bleeding is predicted are also marked / entered.
  • the virtual calendar preferably contains fields in which the woman can enter or mark whether a menstrual bleeding has occurred on a day and, if necessary, how heavy the bleeding was.
  • the feedback information is fed to a prediction model that includes a self-learning algorithm.
  • the self-learning algorithm uses the feedback Information to improve forecast quality. This can be done, for example, using a back propagation method or a comparable method.
  • the algorithm preferably learns on the basis of each individual feedback information and generates a new (first a second, then a third, then a fourth, etc.) prediction that is adapted to reality.
  • the algorithm only goes through a learning phase after entering a plurality of feedback information and / or after the occurrence of a defined event (e.g. after the completion of an actual menstrual phase) and generates a new prediction that is adapted to reality.
  • an artificial neural network or another known machine learning system can be used for the prediction in the second section.
  • the result of each new forecast is entered accordingly in the virtual calendar.
  • the calendar which the woman uses to manage her personal and / or business appointments is preferably used as the virtual calendar in which the predictions according to the invention regarding the bleeding behavior of the woman are entered. It is also conceivable that the system according to the invention and / or the computer program product according to the invention provide a synchronization function with which different calendars are synchronized by transferring the entries of one calendar to another calendar. In such a case, the predictions of the bleeding behavior in the diary of the woman or the entries from the diary of the woman in the diary of the bleeding behavior can be transferred so that the woman only has to keep a single calendar.
  • the woman is shown all entries in the calendar that take place in the period for which menstrual bleeding is predicted. This enables the woman to check the extent to which the entries represent events that could be an obstacle to menstrual bleeding. For example, it is conceivable that the woman is planning a trip or sporting activity for a period of time that is within the predicted menstrual period.
  • the system and / or the computer program product according to the invention is preferably configured in such a way that it analyzes entries in a calendar in order to identify specific events such as, for example, a trip or a sporting activity or another event for which an onset or continuous menstrual bleeding could be an obstacle detect.
  • This detection of specific events can take place, for example, on the basis of terms that are usually associated with such an event (travel, sport). City names, hotel names or terms such as airport, train station, ferry etc. are usually associated with travel; Sports such as tennis, swimming, riding, etc. are usually associated with sporting events.
  • the woman may take measures such as postponing the event. It is also conceivable that the woman should consult her doctor about whether an extension or reduction in the intake period is possible in order to postpone the start of the menstrual phase so that the event no longer falls into the menstrual phase.
  • the system according to the invention and / or the computer program product according to the invention is / are configured such that changes can be made to the treatment regime.
  • a change in treatment regimen such as one (One-time) extension or shortening of the intake period preferably leads automatically to a new prediction based on the new data.
  • the virtual calendar preferably includes those days on which the woman is to take one or more medicament portions of a progesterone receptor modulator (according to the treatment regimen) and / or those days on which the woman is not supposed to take a progesterone receptor modulator (according to the treatment regimen), registered and / or marked.
  • the intake days and / or non-intake days can also be entered and / or marked in the virtual calendar in the form of text, characters, pictograms, colors, patterns or the like.
  • An intake phase can be extended and / or shortened, for example, in such a way that the woman inserts or deletes corresponding markings / entries on the corresponding days.
  • the system according to the invention and / or the computer program product according to the invention is / are configured in such a way that it reminds the woman of the start of an intake period and / or of the start of an interruption period.
  • a reminder can take place, for example, by an acoustic signal and / or by vibrating and / or an SMS message (SMS: Short Message Service, English for short message service) and / or an e-mail and / or a pop-up window.
  • SMS Short Message Service, English for short message service
  • the system according to the invention and / or the computer program product according to the invention is / are configured such that it reminds the woman of the intake on each day of the intake period on which the intake of a medicament portion of a progesterone receptor modulator is to take place according to the treatment regimen.
  • the method according to the invention is preferably carried out with the aid of the system according to the invention.
  • the system according to the invention is usually a computer; it is also conceivable that the system according to the invention comprises several computers.
  • a "computer” is a device for electronic data processing that processes data using programmable calculation rules. Such a device usually comprises a motherboard, the unit that comprises a processor for performing logical operations, and a peripheral device.
  • peripheral refers to all devices that are connected to the computer and are used to control the computer and / or as input and output devices. Examples of this include a monitor (screen), printer, scanner, mouse, keyboard, drives, camera, microphone, loudspeaker etc. Internal connections and expansion cards are also considered peripherals in computer technology.
  • Today's computers are often divided into desktop PCs, portable PCs, laptops, notebooks, netbooks and tablet PCs and so-called Handheids (e.g. smartphones).
  • the invention can be carried out with all of these computers.
  • a mobile computer such as a smartphone, a laptop, a tablet computer or a smartwatch is preferably used to record and / or determine and / or collect predictive values.
  • a stationary computer for example a desktop computer or a terminal or the like
  • the computer that is used to record / determine / collect predictive values is also referred to in this description as "the first computer”. It is also conceivable to use several first computers to record / determine / collect predictive values.
  • the system according to the invention is used by a woman, who is also referred to as a user in this description. It is preferably the woman for whom predictions about the bleeding behavior are made.
  • the predictor values are recorded via a graphical user interface (GUI).
  • GUI graphical user interface
  • the predictor values can be entered, for example, using a (virtual) keyboard in the form of text / numbers. It is also conceivable to select predictor values from one or more virtual lists that are displayed on a screen. It is also conceivable to enter predictor values via a microphone using voice input.
  • query values are queried.
  • the computer program product according to the invention has an “alarm function” which emits a signal when an event occurs and / or when a point in time is reached and / or transmits a message to the user.
  • the computer program product is configured so that when a menstrual period is expected to be reached or approached, at a point in time when probability calculations are likely to occur, it sends a message to the user and asks the user whether menstrual bleeding occured.
  • the user can confirm or deny the occurrence of menstrual bleeding by pressing a (virtual) button on the graphical user interface. She can also give information about the severity of the bleeding.
  • the detection of all predictor values or part of the predictor values is supported by one or more sensors.
  • a sensor detects the occurrence and / or disappearance of menstrual bleeding and / or its intensity.
  • a sensor that a user operates when she uses feminine hygiene products (e.g. sanitary napkin, tampon) due to the menstrual bleeding that occurs (an example of such a sensor is the Dash button sold by Amazon). It is also conceivable for a sensor to be attached to the feminine hygiene product or in the vicinity thereof, which the user actuates when she removes a product unit from a packaging. It is also conceivable that a sensor is attached to a packaging, which automatically detects when the packaging is opened. The signal transmitted from the sensor to the (first) computer then means that menstrual bleeding has occurred and as such information is recorded by the (first) computer.
  • feminine hygiene products e.g. sanitary napkin, tampon
  • Dash button sold by Amazon an example of such a sensor is the Dash button sold by Amazon.
  • a sensor can be designed in such a way that when it is operated and / or when a signal is detected, it transmits a message to a receiving device via a short-range connection (e.g. by radio via a transmission standard such as Bluetooth or Zigbee or the like).
  • the receiving device can be connected to a network (e.g. Internet) and thus forward the message to other units connected to the network (e.g. the (first) computer).
  • the receiving device can also be part of the (first) computer.
  • the input unit is part of the (first) computer.
  • This can be one or more means for entering and / or receiving information and / or data in / by the (first) computer.
  • Means for inputting information preferably by the user are, for example: keyboard, mouse, touch-sensitive screen (touchscreen), microphone and / or the like.
  • Means for receiving information / data are, for example: network connection (LAN, WLAN), Bluetooth receiver and / or the like.
  • the virtual calendar is preferably part of the (first) computer.
  • the virtual calendar is a software application that is installed and executed on the (first) computer.
  • Such calendars are generally known and commercially available in various forms (see e.g. Outlook from Microsoft or LotusNotes from IBM).
  • the output unit is preferably part of the (first) computer. With it, the virtual calendar, predictions, reminders, messages and the like can be displayed to the user. It can be used to send signals to the user.
  • the output unit has one or more output means such as a screen, a printer, a loudspeaker, a data memory, a transmission unit, a network access and the like.
  • the prediction unit can be part of the first computer. It is also conceivable that it is part of a second computer that can exchange data with the first computer over a network.
  • the input unit (10), the prediction unit (20) and the output unit (30) are components of a single computer (1).
  • the system comprises two computers, a first computer (1) and a second computer (2).
  • the first computer (1) is preferably designed as a smartphone, tablet computer, handheld computer or smart watch.
  • Components of the first computer (1) are an input unit (10), an output unit (30) and a first transmitting and receiving unit (40).
  • Components of the second computer (2) are a prediction unit (20) and a second transmission and reception unit (50).
  • the input unit (10) accepts treatment data and feedback information and forwards them to the first transmitting and receiving unit (40).
  • the first transmitting and receiving unit (40) transmits the treatment data and feedback information to the second computer (2).
  • the second transmitting and receiving unit (50) receives the treatment data and feedback information and forwards them to the prediction unit (20).
  • the prediction unit (20) generates one or more predictions on the bleeding behavior based on the treatment data alone or on the basis of the treatment data and the feedback information.
  • the results of at least one prediction are from the Prediction unit (20) transmitted to the second transmitting and receiving unit (50).
  • the second transmitting and receiving unit (50) transmits the results of the at least one prediction to the first transmitting and receiving unit (40).
  • the first transmitting and receiving unit (40) transmits the results of the at least one prediction to the output unit (30).
  • the output unit (30) displays the results of the at least one prediction.
  • the communication between the first transmitting and receiving unit (40) and the second transmitting and receiving unit (50) takes place via one or more networks such as, for example, LAN, WLAN, mobile radio network, Internet and / or the like.
  • the system according to the invention comprises a computer (1) and a sensor (60).
  • the computer comprises an input unit (10), a prediction unit (20) and an output unit (30).
  • the input unit (10) accepts treatment data and / or first feedback information and forwards this to the prediction unit (20).
  • the sensor (60) determines second feedback information and transmits this to the prediction unit (20).
  • the prediction unit (20) generates one or more predictions on the bleeding behavior on the basis of the treatment data and / or on the basis of the first feedback information and or the second feedback information.
  • the results of the at least one prediction are transmitted from the prediction unit (20) to the output unit (30) (represented by the arrow between the prediction unit and the output unit).
  • the output unit (30) displays the results of the at least one prediction.
  • the communication between the first transmitting and receiving unit (40) and the second transmitting and receiving unit (50) takes place directly or indirectly (with the aid of transmitting and receiving units as in the example in FIG. 2) via one or more networks and / or one or several short-range radio connections such as Bluetooth, ZigBee, WLAN and / or the like.
  • Fig. 4 shows schematically and by way of example an intake scheme for a progesterone receptor modulator.
  • the intake schedule according to the invention provides that a woman takes a progesterone receptor modulator in recurring cycles over an intake period.
  • three cycles (I, II, III) along a time axis (t) are shown.
  • Each of the cycles (I, II, III) includes an intake period (Ei, En, Em) and an interruption period (Ui, Un, Um).
  • a progesterone receptor modulator according to a specific treatment regimen (e.g.
  • the length of the interruption periods can vary; the length of time of the intake periods is usually constant.
  • FIG. 5 schematically shows cycle I from FIG. 4 in an enlarged view.
  • Cycle I comprises an egg intake period during which a woman takes a progesterone receptor modulator according to a specific treatment regimen (for example, a daily portion of medicament containing a specific amount of the progesterone receptor modulator).
  • the egg intake period is immediately followed by an interruption period Ui in which the woman does not take a progesterone receptor modulator.
  • the interruption period Ui comprises a pre-menstrual phase PMi, in which no menstrual bleeding occurs in the woman, and a menstrual phase Mi, in which menstrual bleeding occurs in the woman.
  • the menstrual phase Mi ends with the interruption period Ui, but this is not necessarily the case.
  • 6 shows schematically and by way of example an inventive virtual calendar.
  • 6 shows the months of March (03) and April (04).
  • the individual days of the months are represented by squares with rounded corners; the respective current date is entered in the upper left corner of the squares (days 1 to 31 in the case of March and days 1 to 30 in the case of April).
  • the same hatching was used for the respective markings as in FIG.
  • Day 6 of month 03 is the first day of the interruption phase and the pre-menstrual phase.
  • Menstrual bleeding is predicted for days 30 and 31 of month 03 and for days 1, 2, 3, 4 and 5 of month 04, but with a varying probability.
  • the size of the probability is represented by the size of the area hatched with a checkerboard pattern.
  • Menstrual bleeding occurs. This can be seen from the fact that the area with the hatching for the pre-menstrual phase is less than the area with the hatching for the menstrual phase.
  • Menstrual bleeding is predicted for days 1, 2 and 3 of month 04.
  • Menstrual bleeding may have ended, but that menstrual bleeding is more likely to continue.
  • the chances that menstrual bleeding will occur and that no menstrual bleeding will occur are approximately the same.
  • No menstrual bleeding is predicted for day 6 of month 04.
  • On day 7 of month 04 a new period of ingestion begins.
  • Small boxes are shown in the lower left corners of the rounded squares for days 27, 28, 29, 30 and 31 of month 03 and for days 1, 2, 3, 4, 5, 6 and 7 of month 04.
  • the user can enter whether menstrual bleeding occurred on the relevant day or whether no menstrual bleeding occurred on the corresponding day.
  • This feedback information is used by the prediction model to optimize the prediction.
  • FIG. 7 schematically shows an embodiment of the method according to the invention in the form of a flow chart.
  • the process includes the steps:
  • FIG. 8 schematically shows a further embodiment of the method according to the invention in the form of a flow chart.
  • the method is characterized in that steps (D) to (G) are repeated continuously in order to produce a continuously improved prediction.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron-Rezeptormodulator einnehmen. Gegenstände der vorliegenden Erfindung sind ein Verfahren, ein System, ein Computerprogrammprodukt und ein Kit zur Vorhersage.

Description

Vorhersage von Menstruationsblutungen
Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron- Rezeptormodulator einnehmen. Gegenstände der vorliegenden Erfindung sind ein Verfahren, ein System, ein Computerprogrammprodukt und ein Kit zur Vorhersage.
Gebärmuttermyome (auch bekannt als Leiomyome oder Myome) sind die häufigsten gutartigen gynäkologischen Tumore bei Frauen im reproduktiven Alter; etwa 5 - 10 % der Frauen im reproduktiven Alter haben Symptome für Gebärmuttermyome und benötigen eine Behandlung. Myome bestehen aus Muskelzellen und anderem Gewebe, welches in und um den Uterus wächst. Sie werden häufig durch starke Regelblutungen, Schmerzen und typische Druckbeschwerden im Unterbauch gekennzeichnet und sind eine der Hauptursachen für eine Hysterektomie (Entfernung des Uterus). Das Ausmaß der Beschwerden kann von leicht bis schwer variieren und so das tägliche Leben der Frau nachteilig beeinflussen. Ein erheblicher Anteil der Frauen mit symptomatischen Gebärmuttermyomen erlebt starke Regelblutungen und/oder länger anhaltende Blutungen, die bis zur Anämie führen können. Darüber hinaus bestehen oft Druckgefühl und Schmerzen im Beckenbereich sowie Funktionsstörungen der Blase und des Fortpflanzungssystems. Gebärmuttermyome sind einer der Hauptgründe für einen Krankenhausaufenthalt bei gynäkologischen Erkrankungen und Hauptindikation für eine Hysterektomie.
Vilaprisan ist ein neuartiger oral einzunehmender und selektiver Progesteron-Rezeptormodulator (SPRM), der eine Langzeitbehandlung von Gebärmuttermyomen ermöglichen soll.
Die Modulation des Progesteronrezeptors gleicht die zyklusabhängigen, natürlichen Hormonschwankungen an dem Progesteronrezeptor aus und hemmt die Aktivierung des Rezeptors durch Progesteron. Als Ergebnis wird die Menstruationsblutung unterbrochen und es kommt zu einer therapeutischen Amenorrhö (Ausbleiben der Blutung), die durch Absetzen der Behandlung wieder rückgängig gemacht werden kann.
Üblicherweise wird ein Progesteron-Rezeptormodulator über eine definierten Einnahmezeitraum eingenommen, und die Einnahme nach dem Einnahmezeitraum unterbrochen, um Menstruationsblutungen auszulösen. Anschließend startet ein neuer Einnahmezeitraum.
Durch die Einnahme eines Progesteron-Rezeptormodulators ändert sich das ursprüngliche Regelverhalten der Frau; der Zeitpunkt, an dem die Menstruationsblutungen nach Unterbrechung der Einnahme auftreten, variiert von Frau zu Frau. Üblicherweise hat die Frau jedoch ein Interesse daran, vorab zu wissen, wann sie mit Menstruationsblutungen rechnen muss.
Im Stand der Technik sind Lösungen zur Vorhersage von Menstruationsblutungen beschrieben (siehe z.B. US2016/0196383A1). Keine der im Stand der Technik beschriebenen Lösungen ist für Frauen geeignet, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron- Rezeptormodulator einnehmen.
Ausgehend vom Stand der Technik besteht daher die technische Aufgabe darin, Mittel bereitzustellen, die eine Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen erzeugen, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron-Rezeptormodulator einnehmen.
Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen finden sich in den abhängigen Patentansprüchen sowie in der vorliegenden Beschreibung und den Zeichnungen. Ein erster Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein System umfassend
- eine Eingabeeinheit,
- eine Vorhersageeinheit und
- eine Ausgabeeinheit,
wobei die Eingabeeinheit konfiguriert ist, Behandlungsdaten einer Frau entgegenzunehmen, wobei die Frau einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst,
wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt,
wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Beginn des letzten Einnahmezeitraums,
wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, auf Basis der Behandlungsdaten eine erste Vorhersage zu treffen, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
wobei die Eingabeeinheit konfiguriert ist, Rückmelde-Informationen zu empfangen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist, wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, die Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen, zuzuführen,
wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, mittels des selbstlernenden Algorithmus eine zweite Vorhersage zu treffen, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
wobei die Ausgabeeinheit konfiguriert ist, Tage, für die eine Menstruationsblutung gemäß der ersten und der zweiten Vorhersage vorhergesagt worden ist, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender anzuzeigen.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren umfassend die Schritte:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen: - Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, wobei die Vorhersage angibt, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zufuhren der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen,
(F) Erzeugen einer zweiten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt umfassend Programmcode, der in einen Arbeitsspeicher eines Computers geladen werden kann und den Computer veranlasst, die folgenden Schritte auszuführen:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen gemäß der ersten Vorhersage vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zuführen der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen, (F) Erzeugen einer zweiten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Kit umfassend das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt und einen Progesteron-Rezeptormodulator.
Die Erfindung wird nachstehend näher erläutert, ohne zwischen den Erfindungsgegenständen zu unterscheiden. Die nachfolgenden Erläuterungen sollen vielmehr für alle Erfindungsgegenstände in analoger Weise gelten, unabhängig davon, in welchem Kontext sie erfolgen.
Wenn in der vorliegenden Beschreibung oder in den Patentansprüchen Schritte in einer Reihenfolge genannt werden, bedeutet dies nicht zwingend, dass die Erfindung auf die genannte Reihenfolge beschränkt ist. Vielmehr ist denkbar, dass die Schritte auch in einer anderen Reihenfolge oder auch parallel zueinander ausgeführt werden können; es sei denn, ein Schritt baut auf einem anderen Schritt auf, was zwingend erforderlich macht, dass der aufbauende Schritt nachfolgend ausgeführt wird (was im Einzelfall aber deutlich wird). Die genannten Reihenfolgen stellen damit bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung dar.
Die vorliegende Erfindung dient der Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron-Rezeptormodulator einnehmen.
Ein Progesteron-Rezeptormodulator ist eine chemische Verbindung, die einen agonistischen und/oder antagonistischen Effekt an den Progesteron-Rezeptoren eines Menschen ausübt. Meistens handelt es sich um synthetische Steroide, die aufgrund einer Strukturähnlichkeit zum Progesteron dessen Rezeptoren besetzten ln einer bevorzugten Ausführungsform handelt es sich bei dem Progestron-Rezeptormodulator um Vilaprisan (17ß-Hydroxy-l lß-[4-(methylsulfonyl)phenyl]-17a- (1,1 ,2,2,2-pentafluoroethyl)estra-4,9-dien-3-one).
Der Progestron-Rezeptormodulator wird von einer Frau gemäß einem Behandlungsregime eingenommen. Das Behandlungsregime definiert insbesondere die Mengen des Wirkstoffs (des Progestron-Rezeptormodulators) und die Zeitpunkte oder Zeiträume zu/in denen die jeweiligen Mengen einzunehmen sind, sowie die Zeiträume, in denen kein Wirkstoff eingenommen werden soll.
Üblicherweise wird der Progestron-Rezeptormodulator in wiederkehrenden Zyklen genommen. Ein Zyklus umfasst eine Zeitspanne, in der definierte Mengen des Progestron-Rezeptormodulators (meistens regelmäßig, zum Beispiel eine definierte Menge einmal am Tag) eingenommen werden (Einnahmezeitspanne) und eine anschließende Zeitspanne, in der die Einnahme unterbrochen wird (Unterbrechungszeitspanne). Während der Einnahmezeitspanne bleibt die Menstruationsblutung aufgrund der Wirkung des Progestron-Rezeptormodulators üblicherweise aus. Die Unterbrechungszeitspanne dient dazu, die Gebärmutterschleimhaut, die sich während der Einnahmezeitspanne gebildet hat, abzubauen und über den Zervikalkanal durch die Vagina auszuscheiden (was als Menstruationsblutung wahrgenommen wird). An einen Zyklus aus Einnahmezeitspanne und Unterbrechungszeitspanne schließen sich üblicherweise weitere Zyklen (ein zweiter, ein dritter usw.) aus Einnahmezeitspanne und Unterbrechungszeitspanne an - bis die Therapie mit dem Progestron-Rezeptormodulator beendet wird. Die Längen der Einnahmezeitspanne und der Unterbrechungszeitspanne richten sich üblicherweise nach dem Progestron-Rezeptormodulator und dem Behandlungsregime. Das Behandlungsregime kann beispielsweise von einem Arzt festgelegt oder einem Beipackzettel des Medikaments, das den Progestron-Rezeptormodulator enthält, entnommen werden.
Es ist beispielsweise denkbar, dass ein spezifischer Progestron-Rezeptormodulator (z.B. Vilaprisan) in einer täglichen Dosis von 2 Milligramm (bezogen auf den Wirkstoff) über einen Zeitraum von 12 Wochen oder 24 Wochen eingenommen wird. An eine solche Einnahmezeitspanne schließt sich eine Unterbrechungszeitspanne an, in der kein Wirkstoff eingenommen wird. In dieser Zeit sinkt die Konzentration des eingenommenen Progestron- Rezeptormodulators im Körper. Der eingenommene Progestron-Rezeptormodulator verliert seine Wirkung und es setzen während der Unterbrechungszeitspanne Menstruationsblutungen ein. Die Zeitspanne zwischen der letzten Einnahme einer Dosis des Progestron-Rezeptormodulators und dem Auftreten der Menstruationsblutung wird vorliegend auch als Prä-Menstruationsphase bezeichnet. Die Zeitspanne vom Beginn der Menstruationsblutung bis zur Beendigung der Menstruationsblutung wird vorliegend auch als Menstruationsphase bezeichnet. Vorzugsweise werden alle Zeitspannen in Tagen angegeben. Die Prä-Menstruationsphase kann beispielsweise 25 bis 30 Tage betragen, die Menstruationsphase kann beispielsweise 2 bis 7 Tage betragen. Üblicherweise beginnt eine nächste Einnahmezeitspanne unmittelbar nach der Beendigung der Menstruationsphase. Das heißt, an dem Tag, an dem keine Menstruation mehr auftritt, wird wiederum der Progestron-Rezeptormodulator eingenommen. Denkbar ist auch, dass die Einnahmezeitspanne an dem Tag beginnt, der auf den Tag folgt, an dem keine Menstruation mehr auftritt. Denkbar ist auch, dass nach Ablauf einer festen Zeitspanne nach Beginn der Menstruationsphase eine neue Einnahmezeitspanne beginnt, zum Beispiel 7 oder 8 Tage nach Beginn der Menstruationsphase. Weitere Möglichkeiten sind denkbar.
Die erfindungsgemäße Vorhersage von Menstruationsblutungen lässt sich in zwei Abschnitte unterteilen. In einem ersten Abschnitt werden Menstruationsblutungen auf der Basis von Behandlungsdaten vorhergesagt; in einem zweiten Abschnitt werden die Vorhersagen auf Basis eines Vorhersagemodells getroffen, das einen selbstlernenden Algorithmus umfasst, der fortwährend durch Rückmeldungen, inwieweit die getroffenen Vorhersagen eingetreten sind, optimiert wird, um die Qualität (Genauigkeit) der Vorhersagen zu verbessern.
Sowohl für den ersten Abschnitt als auch für den zweiten Abschnitt wird ein Vorhersagemodell verwendet. Ein Vorhersagemodell ist ein Algorithmus, der Eingangsdaten entgegennimmt, und auf Basis der Eingangsdaten eine Vorhersage für das Eintreffen eines Ereignisses ermittelt und/oder ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein definiertes Ereignis eintritt. Es kann sich in beiden Abschnitten um das gleiche Vorhersagemodell handeln, wobei im zweiten Abschnitt Parameter des Vorhersagemodells auf Basis von Rückmeldungen zur Qualität der Vorhersagen verändert werden, um verbesserte Vorhersagen zu treffen. Es kann sich aber bei den im ersten Abschnitt und im zweiten Abschnitt verwendeten Vorhersagemodellen auch um verschiedene Vorhersagemodelle handeln.
Unter dem Begriff "Vorhersage von Menstruationsblutungen" wird eine Aussage darüber verstanden, wie das Blutungsverhalten in der Zukunft aufgrund von Berechnungen sein wird. Die Aussage ist somit mit einer Unsicherheit behaftet. Die Größe der Wahrscheinlichkeit, dass das vorhergesagte Verhalten tatsächlich eintreten wird, kann ermittelt und angegeben werden.
Die Vorhersagen, die auf Basis der vorliegenden Erfindung getroffen werden, erfüllen die Erfordernisse einer triftigen Prognose: Nichttrivialität, Objektivität und Validität. Zur Vorhersage, ob eine Menstruationsblutung auftritt und ggf. wie stark die Blutung sein wird, sowie zur Einschätzung, ob die Vorhersage eingetreten ist, bedarf es einer Definition, wann eine Menstruationsblutung vorliegt sowie ggf einer definierten Abstufung von Blutungsintensitäten. Insbesondere in der Kommunikation zwischen dem erfindungsgemäßen System und der Frau, die dieses System zur Vorhersage ihrer Blutungstage benutzt, bedarf es einer Verständigung hinsichtlich der verwendeten Definitionen.
Vorzugsweise werden die Definitionen der World Health Organisation (WHO) verwendet (Belsey E.M. et al.: The analysis of vaginal bleeding patterns induced by fertility regulating methods, Contraception 1986, 34, 253-260):
(Menstruations-)Blutung: vaginaler Blutverlust, der des Einsatzes eines
Hygieneerzeugnisses wie beispielsweise einer Binde oder eines Tampons bedarf
Schmierblutung (Spotting): vaginaler Blutverlust, für den kein Einsatz eines Hygieneerzeugnisses notwendig ist
Blutungstag: ein Tag, an dem eine Blutung aufgetreten ist
Schmierblutungstag: ein Tag, an dem eine Schmierblutung aufgetreten ist
Andere Definitionen sind denkbar.
Die Vorhersage von Menstruationsblutungen erfolgt auf Basis von Prädiktoren. Unter einem "Prädiktor" wird allgemein eine Variable verstanden, die benutzt wird, um die Werte einer anderen Variable vorherzusagen oder zu modellieren. Im vorliegenden Fall werden Prädiktoren verwendet, um diejenigen Zeiten vorherzusagen, zu denen Menstruationsblutungen bei Frauen auftreten, die in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron-Rezeptormodulator einnehmen.
Ein Prädiktor im Sinne der vorliegenden Erfindung kann eine (physikalisch) messbare Größe sein, wie zum Beispiel die Anzahl von Tagen innerhalb eines Beobachtungszeitraum, an denen Blutungen aufgetreten sind. Es kann sich aber auch um eine subjektive Größe handeln, wie zum Beispiel die durch die Frau selbst eingeschätzte Intensität einer Blutung.
Ein Prädiktor kann in der Regel mehrere Werte, hier auch als Prädiktorwerte (Eingangsdaten) bezeichnet, aufweisen. Werte können Zahlen mit einer Maßeinheit sein, wie zum Beispiel das Alter einer Frau (z.B. 32 Jahre). Werte können auch Zahlen ohne Maßeinheit sein, wie zum Beispiel die Zahl der Schwangerschaften vor Beginn der Therapie mit einem Progesteron-Rezeptormodulator. Werte können auch in Form von Begriffen ausgedrückt werden; zum Beispiel kann die selbst eingeschätzte Intensität einer Blutung mit einem der Begriffe: "sehr schwach", "schwach", "stark", "sehr stark" ausgedrückt werden.
Beispiele für Prädiktoren sind:
das Alter der Frau,
die Verhütungsmethode, die die Frau vor dem Beginn der Therapie mit dem Progesteron- Rezeptormodulator verwendet hat,
die Zahl der bisherigen Schwangerschaften/Geburten der Frau,
die (regelmäßige) Einnahme von Tabletten und/oder Suchtmitteln (z.B. Zigaretten), Angaben zum Blutungsverhalten in einem definierten Zeitraum (z.B. drei Monate) vor Beginn der Therapie mit dem Progesteron-Rezeptormodulator (z.B. Zeitpunkte, an denen Blutungen innerhalb des Beobachtungszeitraumes aufgetreten sind, Zeitspannen, in denen die Blutungen andauerten, Intensitäten der Blutungen, Gesamtzahl der Blutungstage, Gesamtzahl der Spottingtage, Regularität der Blutung (bzgl. Dauer und Intensität), Anzahl von Blutungs- oder Spottingepisoden u.a.)
Auch genetische Informationen, Informationen über die aufgenommene Nahrung, die körperliche Fitness, und andere Informationen über den Gesundheitszustand einer Frau sind als Prädiktoren denkbar.
Geeignete Prädiktoren lassen sich beispielsweise in Studien ermitteln oder durch Analyse von laufenden/abgeschlossenen Studien identifizieren.
Im ersten Abschnitt erfolgt eine erste Vorhersage auf Basis von Behandlungsdaten als Prädiktorenwerte. Behandlungsdaten sind Daten, die die Behandlung der Frau mit dem Progesteron-Rezeptormodulator beschreiben. Die Behandlungsdaten umfassen das Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator und den Start des letzten Einnahmezeitraums. Das Behandlungsregime umfasst eine Angabe über die Länge der Einnahmezeitspanne (z.B. 12 Wochen oder 24 Wochen oder dergleichen) und eine Angabe über die Dosierung des Progesteron-Rezeptormodulators (z.B. täglich einmal 2 mg bezogen auf den Wirkstoff). Anhand der Behandlungsdaten berechnet das Vorhersagemodell die Tage, an denen die nächste Menstruation bei der Frau mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eintreten wird, wenn sie die Behandlung mit dem Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einhält. Die nächste Menstruation ist diejenige, die eintritt, wenn der Einnahmezeitraum und die daran anschließende Prä-Menstruationsphase abgeschlossen sind.
Es ist denkbar, dass die erste Vorhersage nicht nur die nächste Menstruation vorhersagt, sondern auch die übernächste und ggf. die überübemächste und so fort.
Bei der ersten Vorhersage wird insbesondere die Länge der Prä-Menstruationsphase vorhergesagt (und damit der Start der Menstruationsphase, denn die Menstruationsphase startet nach Ablauf der Prä-Menstruationsphase, die ihrerseits nach Ablauf des Einnahmezeitraums beginnt, und der Start des Einnahmezeitraums und dessen Länge sind aus den Behandlungsdaten bekannt). Diese Länge kann auf Basis der Behandlungsdaten vorhergesagt werden. Es ist denkbar, dass die Länge der Prä- Menstruationsphase einem statistischen Mittelwert gleichgesetzt wird, der in einer Studie ermittelt wird. Es ist denkbar, dass für eine Mehrzahl an Frauen, die mit einem Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem spezifischen Behandlungsregime behandelt werden, die Längen der Prä-Menstruationsphasen empirisch ermittelt werden und z.B. der arithmetische Mittelwert gebildet und als zu erwartende Länge der Prä-Menstruationsphase in der ersten Vorhersage verwendet wird. Denkbar ist auch, dass in einer klinischen Studie eine Vielzahl von Daten von einer Vielzahl von Frauen gesammelt wird, die einen Progesteron-Rezeptormodulator einnehmen. Die Daten können anschließend mit Datenanalysewerkzeugen analysiert werden, um diejenigen Parameter (Prädiktoren) zu identifizieren, die den größten Einfluss auf das Blutungsverhalten der Frauen haben. Es ist denkbar ein Klassifikationsmodell zu erzeugen, dass Frauen in definierte Klassen einsortiert, die ein ähnliches Blutungsverhalten zeigen. Das Klassifikationsmodell kann dann genutzt werden, um Vorhersagen für andere Frauen zu erzeugen. Denkbar ist, dass ein Klassifikationsmodell erzeugt wird, das Frauen aufgrund von Prädiktoren definierten Klassen zuordnet, wobei jede Klasse durch eine spezifische Anzahl an Tagen für die Länge der Prä- Menstruationsphase charakterisiert ist. Auch die Erzeugung und Verwendung eines Regressionsmodells ist denkbar, bei dem jeder Frau auf Basis von Prädiktoren eine Länge der Prä- Menstruationsphase zugeordnet wird. Es ist ferner denkbar, ein künstliches neuronales Netz auf Basis der Studienergebnisse zu erzeugen, das auf Basis von Prädiktoren für jede Frau eine Länge der Prä-Menstruationsphase berechnet.
Es ist denkbar, dass das Vorhersagemodell nicht nur eine Vorhersage in Bezug auf die Tage, an denen mit einer definierten Wahrscheinlichkeit Menstruationsblutungen auftreten werden, erzeugt, sondern auch die Intensitäten von Blutungen vorhersagt.
Die vorhergesagten Tage, an denen Menstruationsblutungen mit einer definierten Wahrscheinlichkeit auftreten werden, werden vorzugsweise in einen virtuellen Kalender eingetragen und/oder in dem Kalender markiert. Die Eintragung/Markierung kann beispielsweise durch Text, Zeichen, Piktrogramme, Farben, Muster und/oder dergleichen erfolgen. Es ist beispielsweise denkbar, dass Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, in dem virtuellen Kalender farblich (zum Beispiel mit der Farbe Rot oder der Farbe Grau) markiert werden. Dabei ist es denkbar, dass die Intensität der Farbe die Wahrscheinlichkeit wiederspiegelt, dass an dem Tag eine Menstruationsblutung auftritt. Denkbar ist auch, dass die Wahrscheinlichkeit, dass an einem Tag eine Menstruationsblutung auftritt, als Zahlenwert in dem virtuellen Kalender für den entsprechenden Tag eingetragen wird.
Es ist denkbar, dass nicht nur die Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, in dem Kalender eingetragen sind sondern auch eine Angabe zu der erwarteten Blutungsintensität. Auch die Blutungsintensität kann in Form von Text, Zeichen, Piktrogrammen, Farben, Muster und/oder dergleichen in dem virtuellen Kalender eingetragen werden.
Während in dem ersten Abschnitt der erfindungsgemäßen Vorhersage die erste Vorhersage auf Basis von vergleichsweise wenigen Prädiktoren erfolgt ist und die erste Vorhersage damit eine höhere Ungenauigkeit aufweisen kann, werden in dem zweiten Abschnitt Informationen zum tatsächlichen Blutungsverhalten der Frau verwendet, um die Vorhersage vorzugsweise stetig zu verbessern. Dies erfolgt durch Rückmelde-Informationen, die angeben, inwieweit eine getroffene Vorhersage tatsächlich eingetreten ist. Die Rückmelde-Informationen werden vorzugsweise durch die Frau über Eingabemittel (Tastatur, berührungsempfindlicher Bildschirm, Mikrofon, Maus und/oder dergleichen) in das erfindungsgemäße System eingegeben.
Die Rückmelde-Informationen geben insbesondere an, ob an einem Tag, für den eine Menstruationsblutung vorhergesagt worden ist, tatsächlich eine Menstruationsblutung eingetreten ist, und/oder, ob an einem Tag, für den keine Menstruationsblutung vorhergesagt worden ist, eine Menstruationsblutung eingetreten ist.
Vorzugsweise zeigt eine Frau mit den Rückmelde-Informationen diejenigen Tage an, an denen eine Menstruationsblutung aufgetreten ist. Das erfindungsgemäße System kann dann durch Vergleich die korrekt und unkorrekt vorhergesehenen Tage identifizieren. Denkbar ist auch, dass die Frau Informationen zur tatsächlichen Blutungsintensität als Rückmelde-Informationen eingibt.
Vorzugsweise erfolgt die Eingabe der Rückmelde-Informationen anhand des virtuellen Kalenders, in dem auch die Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, markiert/eingetragen sind. Vorzugsweise sind in dem virtuelle Kalender Felder enthalten, in denen die Frau eintragen oder markieren kann, ob an einem Tag eine Menstruationsblutung aufgetreten ist und ggf. wie stark die Blutung gewesen ist.
Die Rückmelde-Informationen werden einem Vorhersagemodell zugeführt, das einen selbstlernenden Algorithmus umfasst. Der selbstlernende Algorithmus verwendet die Rückmelde- Informationen, um die Vorhersagequalität zu verbessern. Dies kann beispielsweise über ein Backpropagations- Verfahren oder ein vergleichbares Verfahren erfolgen.
Vorzugsweise lernt der Algorithmus auf Basis jeder einzelnen Rückmelde-Information und erzeugt eine neue (zunächst eine zweite, dann eine dritte, dann eine vierte usw.), an die Realität angepasste Vorhersage. Denkbar ist aber auch, dass der Algorithmus erst nach Eingabe einer Mehrzahl an Rückmelde-Informationen und/oder nach Eintritt eines definierten Ereignisses (z.B. nach Abschluss einer tatsächlichen Menstruationsphase) eine Lemphase durchläuft und eine neue, an die Realität angepasste Vorhersage erzeugt.
Für die Vorhersage in dem zweiten Abschnitt kann beispielsweise ein künstliches neuronales Netz oder ein anderes bekanntes System zum maschinellen Lernen verwendet werden.
Das Ergebnis jeder neuen Vorhersage wird entsprechend in dem virtuellen Kalender eingepflegt.
Vorzugsweise wird als virtueller Kalender, in dem die erfindungsgemäßen Vorhersagen zum Blutungsverhalten der Frau eingetragen werden, derjenige Kalender verwendet, den die Frau zur Verwaltung ihrer persönlichen und/oder geschäftlichen Termine verwendet. Es ist auch denkbar, dass das erfindungsgemäße System und/oder das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt eine Synchronisationsfunktion bereitstellen, mit der verschiedene Kalender synchronisiert werden, in dem die Einträge eines Kalenders in einen anderen Kalender übertragen werden. In einem solchen Fall können die Vorhersagen zum Blutungsverhalten in den Terminkalender der Frau oder die Einträge aus dem Terminkalender der Frau in den Kalender zum Blutungsverhalten übernommen werden, damit die Frau nur einen einzigen Kalender führen muss.
Es ist denkbar, dass der Frau alle Einträge in dem Kalender angezeigt werden, die in demjenigen Zeitraum stattfinden, für den Menstruationsblutungen vorhergesagt sind. Damit kann die Frau prüfen, inwieweit die Einträge Ereignisse repräsentieren, für die Menstruationsblutungen hinderlich sein könnten. Es ist zum Beispiel denkbar, dass die Frau eine Reise oder eine sportliche Aktivität für eine Zeitspanne plant, die innerhalb der vorhergesagten Menstruationsphase liegt.
Vorzugsweise ist das erfindungsgemäße System und/oder das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt so konfiguriert, dass es Einträge in einem Kalender analysiert, um spezifische Ereignisse wie beispielsweise eine Reise oder eine sportliche Aktivität oder ein anderes Ereignis, für das eine einsetzende oder andauernde Menstruationsblutung hinderlich sein könnte, zu erkennen. Diese Erkennung von spezifischen Ereignissen kann beispielsweise anhand von Begriffen erfolgen, die üblicherweise mit einem solchen Ereignis (Reise, Sport) in Verbindung stehen. Städtenamen, Hotelnamen oder Begriffe wie Flughafen, Bahnhof, Fähre etc. stehen üblicherweise mit Reisen in Verbindung; Sportarten wie Tennis, Schwimmen, Reiten etc. stehen üblicherweise mit Sportereignissen in Verbindung.
Falls ein Ereignis für eine Zeit geplant ist, für die auch eine Menstruationsblutung vorhergesagt worden ist, und falls für das Ereignis eine Menstruationsblutung hinderlich sein könnte, kann die Frau Maßnahmen ergreifen, wie beispielsweise das Verschieben des Ereignisses. Denkbar ist auch, dass die Frau Rücksprache mit ihrem Arzt hält, ob eine Verlängerung oder Verkürzung des Einnahmezeitraums möglich ist, um den Beginn der Menstruationsphase zu verschieben, damit das Ereignis nicht mehr in die Menstruationsphase fällt.
Vorzugsweise ist/sind das erfindungsgemäße System und/oder das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt so konfiguriert, dass Änderungen an dem Behandlungsregime vorgenommen werden können. Eine Änderung des Behandlungsregimes wie beispielsweise eine (einmalige) Verlängerung oder Verkürzung der Einnahmezeitspanne führt vorzugsweise automatisch zu einer neuen Vorhersage auf Basis der neuen Daten.
Vorzugsweise sind in den virtuellen Kalender diejenigen Tage, an denen die Frau eine oder mehrere Arzneimittelportionen eines Progesteron-Rezeptormodulators (gemäß dem Behandlungsregime) einnehmen soll und/oder diejenigen Tage, an denen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator (gemäß dem Behandlungsregime) einnehmen soll, eingetragen und/oder markiert. Auch die Einnahmetage und/oder Nicht-Einnahmetage können in Form von Text, Zeichen, Piktrogrammen, Farben, Muster oder dergleichen in dem virtuellen Kalender eingetragen und/oder markiert sein. Eine Verlängerung und/oder Verkürzung einer Einnahmephase kann beispielsweise so erfolgen, dass die Frau entsprechende Markierungen / Einträge an den entsprechenden Tagen einfügt bzw. löscht.
Vorzugsweise ist/sind das erfindungsgemäße System und/oder das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt so konfiguriert, dass es die Frau an den Beginn einer Einnahmezeitspanne und/oder an den Beginn einer Unterbrechungszeitspanne erinnert. Eine Erinnerung kann beispielsweise durch ein akustisches Signal und/oder durch Vibrieren und/oder eine SMS-Nachricht (SMS: Short Message Service, englisch für Kurznachrichtendienst) und/oder eine E-Mail und/oder ein Pop-up-Fenster erfolgen. Vorzugsweise ist/sind das erfindungsgemäße System und/oder das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt so konfiguriert, dass es die Frau an jedem Tag der Einnahmezeitspanne, an dem gemäß Behandlungsregime die Einnahme einer Arzneimittelportion eines Progesteron-Rezeptormodulators erfolgen soll, an die Einnahme erinnert.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird vorzugsweise mit Hilfe des erfindungsgemäßen Systems ausgeführt. Das erfindungsgemäße System ist üblicherweise ein Computer; es ist auch denkbar, dass das erfindungsgemäße System mehrere Computer umfasst.
Ein "Computer" ist ein Gerät zur elektronischen Datenverarbeitung, das mittels programmierbarer Rechenvorschriften Daten verarbeitet. Ein solches Gerät umfasst üblicherweise eine Hauptplatine (engl.: motherboard), diejenige Einheit, die einen Prozessor zur Durchführung logischer Operationen umfasst, sowie eine Peripherie.
Als "Peripherie" bezeichnet man in der Computertechnik alle Geräte, die an den Computer angeschlossen sind, und zur Steuerung des Computers und/oder als Ein- und Ausgabegeräte dienen. Beispiele hierfür sind Monitor (Bildschirm), Drucker, Scanner, Maus, Tastatur, Laufwerke, Kamera, Mikrofon, Lautsprecher etc. Auch interne Anschlüsse und Erweiterungskarten gelten in der Computertechnik als Peripherie.
Computer von heute werden häufig in Desktop-PCs, Portable PCs, Laptops, Notebooks, Netbooks und Tablet-PCs und so genannte Handheids (z.B. Smartphone) unterteilt. Die Erfindung kann mit allen diesen Computern ausgeführt werden.
Vorzugsweise wird ein mobiler Computer wie ein Smartphone, ein Laptop, ein Tablet-Computer oder eine Smartwatch zur Erfassung und/oder Ermittlung und/oder Sammlung von Prädiktorenwerten verwendet. Es kann jedoch auch ein stationärer Computer (z.B. ein Desktop- Computer oder ein Terminal oder dergleichen) verwendet werden. Der Computer, der zur Erfassung/Ermittlung/Sammlung von Prädiktorenwerten eingesetzt wird, wird in dieser Beschreibung auch als "der erste Computer" bezeichnet. Auch die Verwendung von mehreren ersten Computern zur Erfassung/Ermittlung/Sammlung von Prädiktorenwerten ist denkbar. Das erfindungsgemäße System wird durch eine Frau benutzt, die in dieser Beschreibung auch als Nutzerin bezeichnet wird. Vorzugsweise handelt es sich um diejenige Frau, für die Vorhersagen zum Blutungsverhalten getroffen werden.
In einer bevorzugten Ausführungsform werden die Prädiktorenwerte über eine grafische Benutzerschnittstelle (engl graphical user interface, GUI) erfasst. Die Prädiktorenwerte können zum Beispiel mittels einer (virtuellen) Tastatur in Form von Text/Zahlen eingegeben werden. Denkbar ist auch die Auswahl von Prädiktorenwerten aus einer oder mehreren virtuellen Listen, die auf einem Bildschirm angezeigt werden. Auch eine Eingabe von Prädiktorenwerten über ein Mikrofon mittels Spracheingabe ist denkbar.
Es ist auch denkbar, dass Prädiktorenwerte abgefragt werden. Es ist zum Beispiel denkbar, dass das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt über eine "Alarmfünktion" verfügt, die bei Eintritt eines Ereignisses und/oder bei Erreichen eines Zeitpunktes ein Signal abgibt und/oder eine Mitteilung an die Nutzerin übermittelt. Es ist zum Beispiel denkbar, dass das Computerprogrammprodukt so konfiguriert ist, dass es bei Erreichen oder Annähem eines Zeitpunktes, bei dem aufgrund von Wahrscheinlichkeitsberechnungen mit dem Auftreten einer Menstruationsblutung zu rechnen ist, eine Mitteilung an die Nutzerin übermittelt und die Nutzerin befragt, ob eine Menstruationsblutung aufgetreten ist. Die Nutzerin kann das Auftreten der Menstruationsblutung durch Drücken eines (virtuellen) Knopfes auf der grafischen Benutzeroberfläche bestätigen oder verneinen. Sie kann ferner Angaben zur Stärke der Blutung machen.
Es ist ferner denkbar, dass das Erfassen von allen Prädiktorenwerten oder einem Teil der Prädiktorenwerte durch einen oder mehrere Sensoren unterstützt wird. Es ist zum Beispiel denkbar, dass ein Sensor das Auftreten und/oder Verschwinden von Menstruationsblutungen und/oder ihre Intensität erfasst.
Es ist auch denkbar, einen Sensor oder mehrere Sensoren zu verwenden, die durch die Nutzerin bedient werden. Als Beispiel sei hier ein Sensor aufgeführt, den eine Nutzerin betätigt, wenn sie aufgrund der eintretenden Menstruationsblutung Produkte der Damenhygiene (z.B. Binde, Tampon) nutzt (ein Beispiel eines solchen Sensors ist der von Amazon vertriebene Dash-Button). Es ist auch denkbar, dass an dem Produkt der Damenhygiene oder in dessen Nähe ein Sensor angebracht ist, den die Nutzerin betätigt, wenn sie eine Produkteinheit einer Verpackung entnimmt. Denkbar ist auch, dass ein Sensor an einer Verpackung angebracht ist, der automatisch erfasst, wenn die Verpackung geöffnet wird. Das vom Sensor an den (ersten) Computer übertragene Signal bedeutet dann, dass eine Menstruationsblutung aufgetreten ist und wird als solche Information vom (ersten) Computer erfasst.
Ein Sensor kann so ausgestaltet sein, dass er bei Bedienung und/oder bei der Erfassung eines Signals eine Mitteilung über eine kurzreichweitige Verbindung (z.B. mittels Funk über einen Übertragungsstandard wie Bluetooth oder Zigbee oder dergleichen) an eine Empfangseinrichtung übermittelt. Die Empfangseinrichtung kann an ein Netzwerk (z.B. Internet) angeschlossen sein und so die Mitteilung an weitere an das Netzwerk angeschlossene Einheiten (z.B. den (ersten) Computer) weiterleiten. Die Empfangseinrichtung kann aber auch Bestandteil des (ersten) Computers sein.
Die Eingabeeinheit ist ein Bestandteil des (ersten) Computers. Es kann sich dabei um ein Mittel oder um mehrere Mittel zur Eingabe und/oder zum Empfang von Informationen und/oder Daten in/durch den (ersten) Computer handeln. Mittel zur Eingabe von Informationen vorzugsweise durch die Nutzerin sind zum Beispiel: Tastatur, Maus, berührungsempfindlicher Bildschirm (touchscreen), Mikrofon und/oder dergleichen. Mittel zum Empfang von Informationen/Daten sind beispielsweise: Netzwerkverbindung (LAN, WLAN), Bluetooth-Empfänger und/oder dergleichen.
Der virtuelle Kalender ist vorzugsweise Bestandteil des (ersten) Computers. Es handelt sich bei dem virtuellen Kalender um eine Softwareapplikation, die auf dem (ersten) Computer installiert ist und ausgeführt wird. Solche Kalender sind allgemein bekannt und in vielfältiger Form kommerziell erhältlich (siehe z.B. Outlook von Microsoft oder LotusNotes von IBM).
Die Ausgabeeinheit ist vorzugsweise Bestandteil des (ersten) Computers. Mit ihr können der virtuelle Kalender, Vorhersagen, Erinnerungen, Mitteilungen und dergleichen gegenüber der Nutzerin angezeigt werden. Mit ihr können Signale gegenüber der Nutzerin abgegeben werden. Die Ausgabeeinheit verfügt über ein oder mehrere Ausgabemittel wie beispielsweise einen Bildschirm, einen Drucker, einen Lautsprecher, einen Datenspeicher, eine Sendeeinheit, einen Netzwerkzugang und dergleichen.
Die Vorhersageeinheit kann ein Bestandteil des ersten Computers sein. Denkbar ist aber auch, dass sie ein Bestandteil eines zweiten Computers ist, der mit dem ersten Computer Daten über ein Netzwerk austauschen kann.
Die Erfindung wird nachstehend anhand von Figuren und Beispielen näher erläutert, ohne die Erfindung auf die in den Figuren und Beispielen gezeigten Merkmale oder Merkmalskombinationen beschränken zu wollen.
Es zeigen:
Fig. 1 zeigt schematisch eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems. Es umfasst eine Eingabeeinheit (10), eine Vorhersageeinheit (20) und eine Ausgabeeinheit (30). Die Eingabeeinheit (10) nimmt Behandlungsdaten und Rückmelde-Informationen entgegen und leitet diese an die Vorhersageeinheit (20) weiter (dargestellt durch den Pfeil zwischen der Eingabeeinheit und der Vorhersageeinheit). Die Vorhersageeinheit (20) erzeugt auf Basis der Behandlungsdaten allein oder auf Basis der Behandlungsdaten und der Rückmelde-Informationen eine oder mehrere Vorhersagen zum Blutungsverhalten. Die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage werden von der Vorhersageeinheit (20) an die Ausgabeeinheit (30) übermittelt (dargestellt durch den Pfeil zwischen der Vorhersageeinheit und der Ausgabeeinheit). Die Ausgabeeinheit (30) zeigt die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an. Die Eingabeeinheit (10), die Vorhersageeinheit (20) und die Ausgabeeinheit (30) sind Bestandteile eines einzigen Computers (1).
Fig. 2 zeigt schematisch eine weitere Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems. Das System umfasst zwei Computer, einen ersten Computer (1) und einen zweiten Computer (2). Der erste Computer (1) ist vorzugsweise als Smartphone, Tablet-Computer, Handheld-Computer oder Smartwatch ausgeführt. Bestandteile des ersten Computers (1) sind eine Eingabeeinheit (10), eine Ausgabeeinheit (30) und eine erste Sende- und Empfangseinheit (40). Bestandteile des zweiten Computers (2) sind eine Vorhersageeinheit (20) und eine zweite Sende- und Empfangseinheit (50). Die Eingabeeinheit (10) nimmt Behandlungsdaten und Rückmelde-Informationen entgegen und leitet diese an die erste Sende- und Empfangseinheit (40) weiter. Die erste Sende- und Empfangseinheit (40) übermittelt die Behandlungsdaten und Rückmelde-Informationen an den zweiten Computer (2). Die zweite Sende- und Empfangseinheit (50) empfängt die Behandlungsdaten und Rückmelde-Informationen und leitet diese an die Vorhersageeinheit (20) weiter. Die Vorhersageeinheit (20) erzeugt auf Basis der Behandlungsdaten allein oder auf Basis der Behandlungsdaten und der Rückmelde-Informationen eine oder mehrere Vorhersagen zum Blutungsverhalten. Die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage werden von der Vorhersageeinheit (20) an die zweite Sende- und Empfangseinheit (50) übermittelt. Die zweite Sende- und Empfangseinheit (50) übermittelt die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an die erste Sende- und Empfangseinheit (40). Die erste Sende- und Empfangseinheit (40) übermittelt die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an die Ausgabeeinheit (30). Die Ausgabeeinheit (30) zeigt die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an. Die Kommunikation zwischen der ersten Sende- und Empfangseinheit (40) und der zweiten Sende- und Empfangseinheit (50) erfolgt über ein oder mehrere Netzwerke wie beispielsweise LAN, WLAN, Mobilfunknetz, Internet und/oder dergleichen.
Fig. 3 zeigt schematisch eine weitere Ausführungsform des erfindungsgemäßen Systems. Das erfindungsgemäße System umfasst einen Computer (1) und einen Sensor (60). Der Computer umfasst eine Eingabeeinheit (10), eine Vorhersageeinheit (20) und eine Ausgabeeinheit (30). Die Eingabeeinheit (10) nimmt Behandlungsdaten und/oder erste Rückmelde-Informationen entgegen und leitet diese an die Vorhersageeinheit (20) weiter. Der Sensor (60) ermittelt zweite Rückmelde- Informationen und übermittelt diese an die Vorhersageeinheit (20). Die Vorhersageeinheit (20) erzeugt auf Basis der Behandlungsdaten und/oder auf Basis der ersten Rückmelde-Informationen und oder der zweiten Rückmelde-Informationen eine oder mehrere Vorhersagen zum Blutungsverhalten. Die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage werden von der Vorhersageeinheit (20) an die Ausgabeeinheit (30) übermittelt (dargestellt durch den Pfeil zwischen der Vorhersageeinheit und der Ausgabeeinheit). Die Ausgabeeinheit (30) zeigt die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an. Die Kommunikation zwischen der ersten Sende - und Empfangseinheit (40) und der zweiten Sende- und Empfangseinheit (50) erfolgt unmittelbar oder mittelbar (mit Hilfe von Sende- und Empfangseinheiten wie im Beispiel der Figur 2) über ein oder mehrere Netzwerke und/oder eine oder mehrere kurzreichweitige Funkverbindungen wie beispielsweise Bluetooth, ZigBee, WLAN und/oder dergleichen.
Fig. 4 zeigt schematisch und beispielhaft ein Einnahmeschema für einen Progesteron- Rezeptormodulator. Das erfindungsgemäße Einnahmeschema sieht vor, dass eine Frau in wiederkehrenden Zyklen über einen Einnahmezeitraum einen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt. Im vorliegenden Beispiel sind drei Zyklen (I, II, III) entlang einer Zeitachse (t) gezeigt. Jeder der Zyklen (I, II, III) umfasst eine Einnahmezeitspanne (Ei, En, Em) und eine Unterbrechungszeitspanne (Ui, Un, Um). Während der Einnahmezeitspanne nimmt die Frau gemäß einem spezifischen Behandlungsregime (z.B. täglich eine Arzneimittelportion enthaltend eine spezifische Menge des Progesteron-Rezeptormodulators) einen Progesteron-Rezeptormodulator ein; während der Unterbrechungszeitspanne nimmt die Frau keinen Progesteron- Rezeptormodulator ein. Die zeitliche Länge der Unterbrechungszeitspannen kann variieren; die zeitliche Länge der Einnahmezeitspannen ist üblicherweise konstant.
Fig. 5 zeigt schematisch den Zyklus I aus Figur 4 in einer vergrößerten Darstellung. Der Zyklus I umfasst eine Einnahmezeitspanne Ei, während der eine Frau gemäß einem spezifischen Behandlungsregime (z.B. täglich eine Arzneimittelportion enthaltend eine spezifische Menge des Progesteron-Rezeptormodulators) einen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt. An die Einnahmezeitspanne Ei schließt sich unmittelbar eine Unterbrechungszeitspanne Ui an, in der die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt. Die Unterbrechungszeitspanne Ui umfasst eine Prä-Menstruationsphase PMi, in der noch keine Menstruationsblutungen bei der Frau auftreten, und eine Menstruationsphase Mi, in der Menstruationsblutungen bei der Frau auftreten. Im vorliegenden Beispiel endet die Menstruationsphase Mi mit der Unterbrechungszeitspanne Ui, dies ist jedoch nicht zwingend der Fall. Fig. 6 zeigt schematisch und beispielhaft einen erfindungsgemäßen virtuellen Kalender. In Fig. 6 sind die Monate März (03) und April (04) gezeigt. Die einzelnen Tage der Monate werden durch Quadrate mit abgerundeten Ecken repräsentiert; in den Quadraten ist in der linken oberen Ecke das jeweilige Tagesdatum eingetragen (die Tage 1 bis 31 im Fall des Monats März und die Tage 1 bis 30 im Fall des Monats April). In den rechten unteren Ecken jedes Quadrats befindet sich eine Markierung. Für die jeweiligen Markierungen wurden die gleichen Schraffuren verwendet wie in Fig. 5. An den Tagen 1 bis 5 des Monats 03 hält die Einnahmezeitspanne noch an. Tag 6 des Monats 03 ist der erste Tag der Unterbrechungsphase und der Prä-Menstruationsphase. Für die Tage 30 und 31 des Monats 03 und für die Tage 1, 2, 3, 4 und 5 des Monats 04 sind Menstruationsblutungen vorhergesagt, allerdings mit variierender Wahrscheinlichkeit. Die Höhe der Wahrscheinlichkeit wird durch die Größe der mit einem Schachbrettmuster schraffierten Fläche wiedergegeben. Am Tag 30 des Monats 03 ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine
Menstruationsblutung auftritt, am geringsten. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine
Menstruationsblutung auftritt, ist kleiner als die Wahrscheinlichkeit, dass keine
Menstruationsblutung auftritt. Dies ist daran erkennbar, dass die Fläche mit der Schraffur für die Prä-Menstruationsphase geringer ist als die Fläche der Schraffur für die Menstruationsphase. Am Tag 31 des Monats 03 sind die Wahrscheinlichkeiten, dass eine Menstruationsblutung auftritt und dass keine Menstruationsblutung auftritt in etwa gleich groß. Für die Tage 1, 2 und 3 des Monats 04 sind Menstruationsblutungen vorhergesagt. Für Tag 4 des Monats 04 ist vorhergesagt, dass die Menstruationsblutungen bereits beendet sein können, dass es jedoch wahrscheinlicher ist, dass die Menstruationsblutungen anhalten. Am Tag 5 des Monats 04 sind die Wahrscheinlichkeiten, dass eine Menstruationsblutung auftritt und dass keine Menstruationsblutung auftritt in etwa gleich groß. Für Tag 6 des Monats 04 ist keine Menstruationsblutung vorhergesagt. Am Tag 7 des Monats 04 startet eine neue Einnahmezeitspanne. In den linken unteren Ecken der abgerundeten Quadrate sind für die Tage 27, 28, 29, 30 und 31 des Monats 03 und für die Tage 1, 2, 3, 4, 5, 6 und 7 des Monats 04 kleine Kästchen dargestellt. In diesen Kästchen kann die Nutzerin eintragen, ob an dem entsprechenden Tag eine Menstruationsblutung aufgetreten ist oder ob an dem entsprechenden Tag keine Menstruationsblutung aufgetreten ist. Diese Rückmelde-Informationen werden von dem Vorhersagemodell zur Optimierung der Vorhersage genutzt.
Fig. 7 zeigt schematisch in Form eines Ablaufdiagramms eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Das Verfahren umfasst die Schritte:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, wobei die Vorhersage angibt, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält, (C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zuführen der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen,
(F) Erzeugen einer zweiten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält, (G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage.
Fig. 8 zeigt schematisch in Form eines Ablaufdiagramms eine weitere Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte (D) bis (G) fortwährend wiederholt werden, um eine fortwährend verbesserte Vorhersage zu erzeugen.

Claims

Patentansprüche
1. System umfassend
- eine Eingabeeinheit,
- eine Vorhersageeinheit und
- eine Ausgabeeinheit,
wobei die Eingabeeinheit konfiguriert ist, Behandlungsdaten einer Frau entgegenzunehmen, wobei die Frau einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron- Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt,
wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Beginn des letzten Einnahmezeitraums,
wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, auf Basis der Behandlungsdaten eine erste Vorhersage zu treffen, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
wobei die Eingabeeinheit konfiguriert ist, Rückmelde-Informationen zu empfangen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist, wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, die Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen, zuzuführen,
wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, mittels des selbstlernenden Algorithmus eine zweite Vorhersage zu treffen, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
wobei die Ausgabeeinheit konfiguriert ist, Tage, für die eine Menstruationsblutung gemäß der ersten und der zweiten Vorhersage vorhergesagt worden ist, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender anzuzeigen.
2. System gemäß Anspruch 1, wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, die Intensität von Menstruationsblutungen vorherzusagen.
3. System gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, für jede Vorhersage eine Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass diese Vorhersage eintritt und die Ausgabeeinheit konfiguriert ist, die Wahrscheinlichkeit anzuzeigen.
4. System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, ferner umfassend einen Sensor, der so konfiguriert ist, dass er eine Information zum Eintreten einer Menstruationsblutung erfasst und diese Information an die Eingabeeinheit übermittelt,
5. System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Ausgabeeinheit so konfiguriert ist, dass sie die Vorhersagen in einem virtuellen Kalender anzeigt.
6. System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das System so konfiguriert ist, dass die Frau Rückmelde-Informationen eingibt, indem sie für einzelne Tage in dem virtuellen Kalender einträgt, inwieweit an dem jeweiligen Tag Menstruationsblutungen aufgetreten sind.
7. System gemäß einem der Ansprüche 5 oder 6, wobei das System konfiguriert ist, den virtuellen Kalender mit einem T erminkalender der Frau zu synchronisieren.
8. System gemäß Anspruch 7, wobei das System konfiguriert ist,
- den Kalender der Frau zu analysieren,
- diejenigen Tage zu identifizieren, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind und an denen Ereignisse stattfinden, für die Menstruationsblutungen hinderlich sein können,
- der Frau die identifizierten Tage anzuzeigen.
9. System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei das System als Smartphone, Smartwatch, Handheld-Computer oder Tablet-Computer ausgeführt ist.
10. System gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, umfassend
- einen ersten Computer umfassend
- eine Eingabeeinheit,
- eine erste Sende- und Empfangseinheit und
- eine Ausgabeeinheit,
- und einen zweiten Computer umfassend
- eine Vorhersageeinheit und
- eine zweite Sende- und Empfangseinheit
wobei die Eingabeeinheit konfiguriert ist, die Behandlungsdaten und die Rückmelde-Informationen an die erste Sende- und Empfangseinheit zu übermitteln, wobei die erste Sende- und Empfangseinheit konfiguriert ist, die Behandlungsdaten und die Rückmelde-Informationen über ein Netzwerk an die zweite Sende- und Empfangseinheit zu übermitteln,
wobei die zweite Sende- und Empfangseinheit konfiguriert ist, die Behandlungsdaten und die Rückmelde-Informationen an die Vorhersageeinheit zu übermitteln,
wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, auf Basis der Behandlungsdaten und der Rückmelde- Informationen eine oder mehrere Vorhersagen zum Blutungsverhalten der Frau zu treffen, wobei die Vorhersageeinheit konfiguriert ist, die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an die zweite Sende- und Empfangseinheit zu übermitteln,
wobei die zweite Sende- und Empfangseinheit konfiguriert ist, die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage über ein Netzwerk an die erste Sende- und Empfangseinheit zu übermitteln, wobei die erste Sende- und Empfangseinheit konfiguriert ist, die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage an die Ausgabeeinheit zu übermitteln,
wobei die Ausgabeeinheit konfiguriert ist, die Ergebnisse der mindestens einen Vorhersage anzuzeigen.
11. Verfahren umfassend die Schritte:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, wobei die Vorhersage angibt, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zuführen der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen,
(F) Erzeugen einer zweiten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält, (G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage.
12. Verfahren gemäß Anspruch 11, umfassend die Schritte:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator,
- Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zuführen der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen,
(F) Erzeugen einer weiteren, aktualisierten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage,
(H) Wiederholen der Schritte (D) bis (G) solange Rückmelde-Informationen bereitgestellt werden.
13. Computerprogrammprodukt umfassend Programmcode, der in einen Arbeitsspeicher eines Computers geladen werden kann und den Computer veranlasst, die folgenden Schritte auszuführen:
(A) Empfangen von Behandlungsdaten einer Frau, wobei die Frau einen Progesteron- Rezeptormodulator gemäß einem Behandlungsregime einnimmt, wobei das Behandlungsregime eine Mehrzahl von Zyklen umfasst, wobei ein Zyklus einen Einnahmezeitraum umfasst, während dessen die Frau definierte Mengen des Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, und einen Unterbrechungszeitraum umfasst, während dessen die Frau keinen Progesteron-Rezeptormodulator einnimmt, wobei die Behandlungsdaten mindestens folgende Informationen umfassen:
- Behandlungsregime in Bezug auf den Progesteron-Rezeptormodulator, - Start des letzten Einnahmezeitraums,
(B) Erzeugen einer ersten Vorhersage auf Basis der Behandlungsdaten, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(C) Anzeigen der Tage, für die Menstruationsblutungen gemäß der ersten Vorhersage vorhergesagt sind, vorzugsweise in einem virtuellen Kalender,
(D) Empfangen von Rückmelde-Informationen, wobei die Rückmelde-Informationen angeben, inwieweit die erste Vorhersage tatsächlich eingetreten ist,
(E) Zuführen der Rückmelde-Informationen einem selbstlernenden Algorithmus zur Vorhersage von Menstruationsblutungen bei Frauen, die einen Progesteron-Rezeptormodulator gemäß den Behandlungsdaten einnehmen,
(F) Erzeugen einer zweiten Vorhersage mittels des selbstlernenden Algorithmus, an welchen Tagen bei der Frau Menstruationsblutungen auftreten werden, wenn sie das Behandlungsregime einhält,
(G) Aktualisieren der Anzeige der Tage, für die Menstruationsblutungen vorhergesagt sind, mittels der zweiten Vorhersage.
14. Kit umfassend das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt und ein Medikament, das einen Progesteron-Rezeptormodulator umfasst.
15. Kit gemäß Anspruch 14, wobei es sich bei dem Progesteron-Rezeptormodulator um 17ß- Hydroxy-l lß-[4-(methylsulfonyl)phenyl]-17a-(l,l,2,2,2-pentafluoroethyl)estra-4,9-dien-3-one handelt.
PCT/EP2019/081623 2018-11-20 2019-11-18 Vorhersage von menstruationsblutungen WO2020104363A1 (de)

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