Forecasting migraine with machine learning based on mobile phone diary and wearable data

INTRODUCTION: Triggers, premonitory symptoms and physiological changes occur in the preictal migraine phase and may be used in models for forecasting attacks. Machine learning is a promising option for such predictive analytics. The objective of this study was to explore the utility of machine learning to forecast migraine attacks based on preictal headache diary entries and simple physiological measurements. METHODS: In a prospective development and usability study 18 patients with migraine completed 388 headache diary entries and self-administered app-based biofeedback sessions wirelessly measuring heart rate, peripheral skin temperature and muscle tension. Several standard machine learning architectures were constructed to forecast headache the subsequent day. Models were scored with area under the receiver operating characteristics curve. RESULTS: Two-hundred-and-ninety-five days were included in the predictive modelling. The top performing model, based on random forest classification, achieved an area under the receiver operating characteristics curve of 0.62 in a hold-out partition of the dataset. DISCUSSION: In this study we demonstrate the utility of using mobile health apps and wearables combined with machine learning to forecast headache. We argue that high-dimensional modelling may greatly improve forecasting and discuss important considerations for future design of forecasting models using machine learning and mobile health data

Анализ академической успеваемости студентов с использованием журналов событий электронной образовательной среды

Modern educational process involves the use of electronic educational environments. These are special information systems that are both a means for storing educational materials and a tool for conducting tests, collecting homework, keeping a grade book, and working together. Such environments produce a large amount of data containing the recorded behavior of students and teachers within the educational process. This paper proposes an approach that allows one to analyze such data and discover typical student trajectories that lead to successful or unsuccessful learning outcomes. It is shown how process mining can be used to build models of the educational process based on the available data. We also show how you can evaluate the extent to which the synthesized model reflects the actual behavior of the system recorded in event logs. The paper contains not only a description of the proposed approach, but also a case study with its application to a real data set for an undergraduate educational program. It is clearly shown how, using our approach, it is possible to find out what factors lead to the formation of successful and unsuccessful student trajectories. The bottlenecks of the educational process were identified, as well as errors in the data, indicating the incorrect operation of the system. As a result of the analysis, points of special attention for administrators of the educational program were identified, as well as some signal events, the appearance of which in a student’s individual trajectory can be an alarm. The application of the approach involves the use of free open source software, which further facilitates its deployment in a variety of educational organizations.Современный образовательный процесс предполагает использование электронных образовательных сред. Это специальные информационные системы, которые являются как средством для хранения учебных материалов, так и инструментом для проведения проверочных работ, сбора домашних заданий, ведения журнала оценок, совместной работы. Такие среды производят большое количество данных о поведении учащихся и преподавателей в рамках учебного процесса. В данной работе предлагается подход, позволяющий анализировать такие данные, извлекать из них типичные траектории учащихся, которые ведут к успешным или неудачным результатам обучения. Показано, как для построения моделей образовательного процесса на основе имеющихся данных могут быть использованы алгоритмы process mining. Также показано, как можно оценить, насколько синтезированная модель отражает реальное поведение системы, записанное в журналах событий. Работа содержит не только описание предлагаемого подхода, но и пример его применения к реальному набору данных для образовательной программы бакалавриата. Наглядно показано, как с использованием нашего подхода можно выяснить, какие факторы приводят к формированию успешных и неудачных траекторий студентов. Выявлены узкие места образовательного процесса, а также ошибки в данных, свидетельствующие о некорректной работе системы. В результате анализа выявлены точки особого внимания для администраторов образовательной программы, а также определены некоторые сигнальные события, появление которых в индивидуальной траектории студента может быть тревожным сигналом. Применение подхода предполагает использование только свободных программных инструментов с открытым исходным кодом, что дополнительно облегчает его внедрение в самых разных образовательных организациях