title: Digital Health in Pregnancy Care: Potential and Application of Mobile Health in Research and Medical Practice
title: Digitale Gesundheit in der Schwangerenversorgung: Potenzial und Anwendung von Mobile Health in Forschung und medizinischer Praxis
Creators: name: Nissen, Michael
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2025
Subjects: subject: digital health
subject: pregnancy care
subject: mobile health
subject: smartphone app
subject: health app
subject: digital maternity record
subject: electronic maternal record
subject: prenatal care

description: An estimated 4.5 million pregnancy-related deaths occur globally every year. The majority of deaths happen in lower and lower-middle income countries. In low- and high-income countries alike, the majority of pregnancy-related maternal deaths are preventable. Challenges also remain in high-income countries: Pregnancy care is not attended by all pregnant women, guidelines are not based on the latest evidence, healthcare spendings are an issue, and open questions such as on medication evidence exist. Digital health technology such as mobile health applications, wearable devices, and the use of big data and machine learning may be able to assist in solving some of these challenges. Although this potential has been recognized, missing links for the use in clinical and research practice exist. In light of these challenges, this work aims to assess how digital health can be best used in the field of pregnancy care. For this purpose, I address four objectives as part of this cumulative dissertation: The first objective is the assessment of the features, scientific guidance, commercialization, and user perception of smartphone pregnancy apps. As part of a systematic analysis of applications, we identified 49 distinct functionalities, out of which 6 were previously unreported [P1]. All analyzed apps were of commercial nature. The validation of the accuracy of heart rate recording of two wrist-worn wearables is the second objective [P2]. We showed that two previously unvalidated wearable devices were able to accurately perform heart rate recordings in pregnancy-related activities. The results of both works lead to the third objective, the development of a smartphone application that unifies a digital health concept for pregnancy care, including wearable device integration and medical trial functionality [P3]. This app was subsequently evaluated regarding usability and user perception, in line with user-centered design. The fourth objective is the assessment of the potential of big data in pregnancy care. For this purpose, a large data set consisting of 1,549,186 tracked symptoms from a smartphone pregnancy app symptom tracker was analyzed [P4]. The work revealed several previously disputed or unknown symptom trajectories. It showed that data of single-time app users is comparable to those using the app for longer time periods. Furthermore, it provided a new methodological approach to the analysis of symptom reports. The contributions are accompanied by a review of the current state of the art of digital health in pregnancy care. This includes the topics of digitalization in pregnancy care, pregnancy apps, health apps, digital maternity records, ubiquitous computing and smart sensing, effectiveness, and the use of big data and machine learning. In conclusion, digital health offers a high potential in pregnancy care. This especially applies to pregnancy research. Here, digital health can collect data in a resource-efficient manner, in unprecedented quantities, detail, and from real-world conditions. In the context of health apps, future works should investigate frameworks and concepts for user engagement theory. Regarding general digital health in pregnancy care, while feasibility has been shown, more evidence regarding the effectiveness with respect to costs and the improvement of maternal-fetal outcomes (such as preterm birth) is needed. The designated aims of digital health tools (e.g. apps) should be clearly communicated and evaluated (e.g., user education or treatment effectiveness). In lower and lower-middle income countries, digital health efforts must be implemented with care to ensure that limited resources are not diverted from more effective traditional measures.
description: Circa 4,5 Millionen schwangerschaftsbedingte Todesfälle ereignen sich jährlich weltweit. Die meisten finden in Ländern mit niedrigem und niedrigem bis mittlerem Einkommen statt und sind vermeidbar. Ungelöste Probleme bestehen auch in Industrieländern: Vorsorgeangebote werden teils nicht in Anspruch genommen, Leitlinien beruhen nicht auf neuesten Erkenntnissen und hohe Kosten sind ein Problem. Darüber hinaus bestehen offene Forschungsfragen, etwa bezüglich der Evidenz von Medikamenten bei schwangeren Frauen. Digitale Gesundheitstechnologien (Digital Health) wie mobile Gesundheits-Apps, tragbare Geräte (Wearables) und die Nutzung von Big Data und maschinellem Lernen könnten bei der Lösung einiger dieser Herausforderungen helfen. Obwohl dieses Potenzial erkannt wurde, gibt es noch Lücken für den Einsatz in der klinischen Praxis und Forschung. Angesichts der Herausforderungen soll in dieser Arbeit untersucht werden, wie Digital Health im Bereich der Schwangerenversorgung am besten genutzt werden kann. Zu diesem Zweck verfolge ich im Rahmen dieser kumulativen Dissertation vier Ziele: Das erste Ziel ist die Bewertung der Funktionen, der wissenschaftlichen Evidenz, der Kommerzialisierung und der Nutzerwahrnehmung von Smartphone-Schwangerschafts-Apps. Im Rahmen einer systematischen Analyse von Apps wurden 49 verschiedene Funktionen identifiziert, von denen 6 bisher nicht in der Literatur berichtet wurden [P1]. Alle analysierten Apps waren kommerzieller Natur. Die Validierung der Genauigkeit der Herzfrequenzaufzeichnung von zwei am Handgelenk getragenen Wearables ist das zweite Ziel [P2]. Wir zeigten, dass zwei bisher unvalidierte Wearables in der Lage waren, die Herzfrequenz bei schwangerschaftsbezogenen Aktivitäten aufzuzeichnen. Die Ergebnisse beider Arbeiten führten zum dritten Ziel, der Entwicklung einer Smartphone-App, die ein Digital Health-Konzept für die Schwangerschaftsvorsorge umsetzt [P3]. Dazu gehörte die Einbeziehung ausgewählter Funktionen von Schwangerschafts-Apps und Wearables. Die App wurde anschließend im Sinne des User-centered Design hinsichtlich Usability und Nutzerwahrnehmung evaluiert. Das vierte Ziel ist die Bewertung des Potenzials von Big Data in der Schwangerenversorgung. Zu diesem Zweck wurde ein Big Data-Datensatz bestehend aus 1.549.186 aufgezeichneten Schwangerschaftssymptomen aus einem Symptom-Tracker einer Schwangerschafts-App analysiert [P4]. Die Arbeit berichtet mehrere zuvor umstrittene oder unbekannte Symptomverläufe. Sie zeigt, dass die Daten von einmaligen App-Nutzern mit Daten von Nutzern vergleichbar sind, die die App über einen längeren Zeitraum hinweg verwenden. Darüber hinaus lieferte sie einen neuen methodischen Ansatz für die Analyse von Symptomberichten. Die Beiträge werden von einem Überblick über den aktuellen Stand der Forschung begleitet. Dazu gehören die Themen Digital Health in der Schwangerenversorgung, Schwangerschafts-Apps, Gesundheits-Apps, digitaler Mutterpass, Ubiquitous Computing und Smart Sensing, Wirksamkeit sowie Nutzung von Big Data und Machine Learning. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die digitale Gesundheit ein großes Potenzial in der Schwangerschaftsbetreuung bietet. Dies gilt insbesondere für die Schwangerschaftsforschung. Hier kann Digital Health Daten ressourceneffizient, in großer Menge, Genauigkeit und unter realen Bedingungen erheben. Im Zusammenhang mit Gesundheits-Apps sollten künftige Arbeiten Konzepte für die Theorie des User Engagement untersuchen. Hinsichtlich Digital Health in der Schwangerenversorgung allgemein wurde zwar die Machbarkeit nachgewiesen, allerdings sind weitere Belege für die Wirksamkeit im Hinblick auf Kosten und die Verbesserung der mütterlich-fetalen Outcomes (z. B. Frühgeburt) erforderlich. Die Ziele von Digital Health-Werkzeugen (z. B. Apps) sollten klar kommuniziert und entsprechend ausgewertet werden (z. B. Edukation oder Wirksamkeit). In Ländern mit niedrigem und niedrigem bis mittlerem Einkommen müssen Digital Health-Tools mit gebotener Vorsicht betrachtet werden, um vorhandene, begrenzte Ressourcen nicht von effektiveren klassischen Maßnahmen abzuziehen.