使用MyIUS移动应用程序对左炔诺孕酮宫内节育器使用者中出血预测算法的实际情况进行验证

《Obstetrics & Gynecology》：Real-World Validation of a Bleeding Prediction Algorithm in Levonorgestrel Intrauterine Device Users Using the MyIUS Mobile App

LNG-IUD出血强度预测算法在真实世界中表现良好（AUC 0.81），但对周期规律性预测准确性较低（AUC 0.66），需改进算法并扩展人群研究。

　　```section>

摘要 通俗语言总结

---

宫内节育器（IUD）是一种非常安全且有效的避孕方法。含左炔诺孕酮的宫内节育器（LNG-IUD）通常能提高使用者的满意度和持续使用率，但可能在放置后导致月经出血情况难以预测，表现为出血量、持续时间、频率和规律性的显著变化。据估计，超过一半使用LNG-IUD的女性在放置后的3个月内会出现持续或频繁的出血现象。为了帮助患者了解可能的情况并提供更个性化的指导，研究人员将人工智能预测算法整合到了MyIUS应用程序中。本研究旨在验证该模型在预测LNG-IUD放置后出血强度和规律性方面的实际效果。

这是一项在德国、丹麦、瑞典、西班牙、墨西哥和巴西进行的前瞻性队列研究。纳入标准是那些使用该应用程序并提供了连续90天出血数据的女性，并且在研究开始后继续跟踪出血情况达180天。本研究的主要评估指标是出血强度预测算法将参与者分为三组的准确性；次要评估指标是月经周期规律性预测算法在三种不同剂量LNG-IUD情况下对参与者分类为“不规律周期”或“规律周期”的准确性。

最终分析共纳入了1734名女性的数据。其中，188名女性的主要出血类型为闭经，712名为点滴出血，834名为持续出血。该算法的曲线下面积（AUC）为0.81（95%置信区间：0.79-0.83），表明其在实际应用中的准确性较高。在持续出血类别中，预测准确性最高，三种剂量LNG-IUD的总体准确率为80.2%。在排除主要表现为闭经的女性后（共1,620例），月经周期规律性预测的AUC为0.66（95%置信区间：0.63-0.68），规律周期女性的预测效果优于不规律周期女性。敏感性分析显示结果相似，且研究对象的退出并不会对最终结果产生显著影响。

这些结果表明，MyIUS应用程序中的出血模式预测算法在实际应用中的效果是可靠的。出血强度的AUC较高，与之前的临床试验结果一致。未来研究应重点改进周期规律性预测算法，并在其改进后在实际环境中进行验证。此外，还应比较该算法在其他应用程序及不同亚群体（如哺乳与否的女性或不同年龄组的女性）中的表现。

（摘自《Contraception》杂志，2025年12月，第152卷，第111201页。doi: 10.1016/j.contraception.2025.111201）

```