AI / DS 研究者先读
先抓真实世界周期变异、排卵时机、标签差异和自我追踪数据结构，不要一开始就直冲模型论文。
Literature Map
文献地图
这页不是完整书单，而是一个阅读地图：你先是哪类读者、最小必读是哪几篇、每篇文献为什么值得读。
你应该先读哪一组
医学 / 临床研究者先读
先看任务定义、穿戴感知研究和评估设计相关文献，帮助理解 AI 论文在形式上到底做了什么。
App 开发者先读
先看真实世界变异、App 准确性评估和可穿戴证据，判断产品边界而不是先看模型细节。
最小必读 5 篇
| 论文 | 先给谁读 | 为什么要读 | 链接 |
|---|---|---|---|
| Wilcox et al. 2000 | 所有人 | 理解为什么排卵并不稳定发生在周期中点。 | PubMed |
| Bull et al. 2019 | App / AI | 理解真实世界周期长度与变异分布。 | PubMed |
| Li et al. 2020 | AI / 医学 | 理解大规模自我追踪数据中的周期异质性与症状差异。 | PubMed |
| Su et al. 2017 | 医学 / AI | 快速理解排卵检测方法及其作为标签参考的局限。 | PubMed |
| Goodale et al. 2019 | App / AI / 医学 | 理解多模态 wearable 研究如何建立其证据链。 | PubMed |
基础研究：先建立问题观
| 年份 | 论文 | 阅读用途 |
|---|---|---|
| 2000 | Wilcox AJ, Dunson D, Baird DD. The timing of the fertile window in the menstrual cycle. | 理解中点启发式为什么靠不住。 |
| 2016 | Moglia ML, Nguyen HV, Chyjek K, et al. Evaluation of Smartphone Menstrual Cycle Tracking Applications. | 理解产品宣传与科学证据之间的落差。 |
| 2019 | Bull JR, Rowland SP, Berglund Scherwitzl E, et al. Real-world menstrual cycle characteristics of more than 600,000 menstrual cycles. | 理解真实世界分布和大样本变异。 |
| 2020 | Li K, Urteaga I, Wiggins CH, et al. Characterizing physiological and symptomatic variation in menstrual cycles using self-tracked mobile-health data. | 理解自我追踪数据中的异质性。 |
临床背景：先弄清标签和医学语境
| 年份 | 论文 | 阅读用途 |
|---|---|---|
| 2017 | Su HW, Yi YC, Wei TY, Chang TC, Cheng CM. Detection of ovulation, a review of currently available methods. | 理解排卵检测方法为什么并不构成统一 ground truth。 |
| 2021 | ASRM / SREI committee opinion on luteal phase deficiency. | 理解临床标签本身也可能存在争议。 |
| 2025 | Rosen Vollmar AK, Mahalingaiah S, Jukic AM. The Menstrual Cycle as a Vital Sign: a comprehensive review. | 从医学视角重新理解月经周期的重要性。 |
穿戴研究：先看信号如何被组织成证据
| 年份 | 论文 | 阅读用途 |
|---|---|---|
| 2018 | Shilaih M, Degroote L, Falco L, et al. Modern fertility awareness methods: wrist wearables capture temperature changes associated with the menstrual cycle. | 理解腕部温度信号为何进入这一领域。 |
| 2019 | Goodale BM, Shilaih M, Falco L, et al. Wearable Sensors Reveal Menses-Driven Changes in Physiology and Enable Prediction of the Fertile Window. | 理解多模态 wearable 证据链。 |
| 2019 | Maijala A, Kinnunen H, Koskimäki H, et al. Nocturnal finger skin temperature in menstrual cycle tracking. | 理解 ring-based distal temperature 的价值与边界。 |
| 2024 | Jasinski SR, Presby DM, Grosicki GJ, et al. A novel method for quantifying fluctuations in wearable derived daily cardiovascular parameters across the menstrual cycle. | 理解近期 wearable 生理波动量化工作。 |
方法与数据：先读结构，不要只读模型名
| 年份 | 论文 | 阅读用途 |
|---|---|---|
| 2021 | Li K, Urteaga I, Wiggins CH, Elhadad N. A predictive model for next cycle start date that accounts for adherence in menstrual self-tracking. | 理解用户行为与生物行为不能被混为一谈。 |
| 2022 | Symul L, Holmes S. Labeling Self-Tracked Menstrual Health Records With Hidden Semi-Markov Models. | 理解潜在状态模型如何处理带噪自我追踪数据。 |
| 2025 | Luo C, Su YF, Ren YY, et al. Prediction of the fertile window and menstruation with a wearable device via machine-learning algorithms. | 理解近期 wearable + ML 论文的结果应怎样谨慎解释。 |