大資料又見奇功：支援懷孕期追蹤

Ovuline是一個通過基於資料分析的孕期追蹤器。 它之前得到了Lightbank、Launch Capital和其它公司共140萬美元的投資。 今天，他們升級了他們的智慧孕期產品，使排卵期的預測更加準確，並整合了 Fitbit 和 Withings 這樣的自助量化設備以提供即時回饋。

公司的創始人兼首席執行官 Paris Wallace 之前在哈佛商學院上學的時候創立了 Good Start Genetics。 這個在波士頓的公司剛剛宣佈他們獲得2千8百萬的投資。 在 4 年發展公司的過程中，Wallace 接觸到了大量有關生育的東西，讓他有能力解決這個被他認為是美國最不被討論的公共健康問題。 光在美國，男女加起來就有 730 萬人有不孕問題的困擾，通常他們都只能默默承受。

Ovuline 的目標是讓女性通過非傳統的方式提高受孕的幾率，如基礎體溫製圖法。

現在大多數的服務或移動應用利用非常基本的工具來監測、追蹤女性的受孕能力，但這些要麼是用演算法來進行基於女性生理週期的估算，要麼是提供試算表讓女性手動輸入如基礎體溫等資料。 但是 Ovuline 更進了一步。

它不但允許與女性受孕相關的各種資料的手動輸入，如基礎體溫、子宮頸液分析、排卵測試結果、生理症狀、情緒狀況，以及睡眠、體重、營養攝入和日常活動等因素，它還支援像 FitBit 這樣的自助量化設備。 它可以自動收集資料，如睡眠週期等。

從 2012 年六月份推出以來，使用者數已經增長到 5 萬人，與服務相關的資料量已經達到 250 萬份之多。 這些資料對 Ovuline 的正確預測是至關重要的。 它利用了機器學習方法和大量資料，建立了專門的演算法來更精確地預測女性的排卵期——最佳的懷孕時間。

既然掌握了資料，Ovuline 就能在女性輸入資料並提交的時候進行即時預測。 這意味著，這項服務（網頁上或移動端）可以立刻告訴終端使用者今天所處的狀態，以及下一步應該怎麼做。

當然，更重要的問題是這方法到底管不管用。 Wallace 說，公司已經收到上千封使用者的感謝郵件，她們在使用這項服務後都成功懷孕了。 有時候一天可以收到 10 到 15 封郵件。 事實上，公司最成功的案例並不是來自使用者，反而是來自公司內部：公司首席技術官和機器學習專家Alex Baron。

「絕大多數家庭開始于——你懂得，OOXX——但這小子居然開始建立演算法來預測自己妻子的排卵期。 」Wallace 笑著說。 （他們的孩子 Michael 現在 4 個月大了。 ）

一個與成功受孕率相關的有趣資料是，懷孕的使用者平均在成為 Ovuline 會員 60 天內受孕。 Wallace 說，全國平均速度是 4 到 6 個月，我們是平均速度的 3 倍。

很快，Ovuline 將為那些剛剛懷孕的會員提供服務。 今年晚些時候，他們將開發一個懷孕期追蹤應用，同樣也會整合自助量化設備來監測各種關鍵的健康指數，如日常活動水準和血壓，以説明女性度過一段健康的懷孕期。 另外，這個應用和前面提到的孕期追蹤器未來將支援更多的設備。

(責任編輯：蒙遺善)