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来自马德里政治大学和马德里康普顿斯大学的研究人员已经开发出一种方法，可以早期预测偏头痛等慢性疾病的危机。

在研究期间，研究人员设法使用非侵入式无线身体传感器网络将早期检测偏头痛的时间缩短至40分钟。这足够快以预测药物摄入，从而预防或减轻疼痛。该方法也可用于其他慢性病。

偏头痛是一种主要的头痛症，影响了约15%的欧洲人口，并为公共和私人医疗保健系统带来高成本。对此类事件的预测将允许医生根据当前治疗的药代动力学起作用并减轻疼痛。

该试点研究旨在使用非侵入式无线人体传感器网络(WBSN)早期发现偏头痛的发病。研究人员使用商业动态监测设备来控制皮肤表面温度，出汗，心率和血氧饱和度的生物特征变量。初步研究表明这些预测建模技术在偏头痛中的可行性。研究人员与马德里公主大学的头痛部门一起工作，开发出的技术可以比现有模型更早地预测偏头痛发作时间长达10分钟。

传感器网络的使用越来越频繁，但它们仍然可能存在错误。动态监测受传感器损失，数据故障，断开等因素的影响。研究人员写道，“通过使用所提出的方法，可以将预测调整为保守(质量预测)和大胆(优先考虑提前时间和增加不确定性)之间的折衷，所有这些都取决于传感器的可行性在每一刻。“ 该试验研究的结果表明，这些模型可以适应每个患者的特征。

这种新的方法可以应用于其他具有症状性危机的慢性病，​​其中对事件的预测将允许医生做出减轻其影响的决定，例如，对有卒中患者的门诊监测有可能患有另一种一。