Vereinfachte Diagnostik von Parkinson: Wearable Sensoren und maschinelles Lernen im Einsatz
Integration von tragbaren Sensoren und maschinellem Lernen zur Diagnose von Parkinson
Die Integration tragbarer Sensoren und maschinellen Lernens hat es Forschern ermöglicht, eine vereinfachte Methode zur Diagnose von Parkinson zu entwickeln. Diese innovative Technologie wurde in der Studie „Vereinfachung von Mobilitätstests und Datenverarbeitung zur Erhöhung der Anwendbarkeit tragbarer Sensoren als diagnostische Werkzeuge für Parkinson“ veröffentlicht in der Fachzeitschrift Sensors, beschrieben.
Die Herausforderungen der Parkinson-Diagnose
Die Diagnose von Parkinson gestaltet sich als kompliziert. Derzeitig basiert sie auf einer detaillierten klinischen Bewertung, bei der Experten die Symptome der Patienten beurteilen. Um die Geschwindigkeit und Objektivität der Diagnosen zu verbessern, haben jüngste Studien den Einsatz tragbarer Sensoren und maschinellen Lernens untersucht. Maschinelles Lernen funktioniert, indem es Daten in einen Computer einspeist, der mithilfe von Algorithmen Muster identifiziert. Die Sensoren erfassen Informationen über die Bewegungen der Patienten, und das maschinelle Lernen wird angewendet, um Veränderungen zu erkennen, die typisch für Parkinson sind.
Obwohl viele Studien gezeigt haben, dass Sensoren und maschinelles Lernen helfen können, Parkinson zu erkennen, gestaltet sich die Anwendung in der klinischen Praxis oft schwierig. Viele Studien verlassen sich auf spezialisierte Sensoren und komplexe Algorithmen, die viel Rechenleistung erfordern. Außerdem müssen die Patienten in der Regel eine lange und anspruchsvolle Reihe von Bewegungstests durchlaufen, um genügend Daten für genaue Vorhersagen zu sammeln.
Diagnose von Parkinson anhand einer einzigen Bewegung
In der aktuellen Forschung wurde ein vereinfachter Prozess zur Erkennung von Parkinson entwickelt, der tragbare Sensoren und maschinelles Lernen nutzt. Die Anordnung umfasst nur einen Sensor, der am unteren Rücken angebracht ist, und die Algorithmen für das maschinelle Lernen wurden auf das Wesentliche reduziert, um die Rechenlast zu minimieren.
Um den Prozess zu testen, sammelten die Forscher Daten von 262 Personen mit Parkinson sowie von 50 gesunden Kontrollen. In den ersten Tests wurde ein standardisierter Bewegungs-Test herangezogen, was eine Gesamtgenauigkeit von über 92% bei der Unterscheidung zwischen Parkinson-Patienten und Kontrollen ergab.
Das Modell zeigte zudem eine Genauigkeit von über 89% bei der Differenzierung von Menschen mit mildem Parkinson, was für die Diagnose in den frühesten Stadien der Krankheit besonders relevant ist. In weiteren Analysen fanden die Forscher heraus, dass Daten aus nur einer Bewegung, dem sogenannten „cognitive timed-up-and-go“ oder cogTUG, für eine hochgenaue Parkinson-Vorhersage ausreichend waren. Bei diesem Test steht eine Person auf, geht einige Schritte, dreht sich um und setzt sich wieder, während sie eine kognitive Aufgabe, wie das Rückwärtszählen von 100 in Dreierschritten, ausführt. Daten lediglich aus diesem Aufgabenbereich reduzierten die Genauigkeit der Modelle um weniger als 3% im Vergleich zu den gesamten Bewegungsdaten.
„Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass Sensordaten aus einer einzigen, angemessen gewählten Mobilitätsaufgabe ausreichen könnten, um eine zufriedenstellende Leistung bei der Unterscheidung von Parkinson-Patienten und Kontrollen zu erzielen“, schrieben die Wissenschaftler. Sie betonten, dass das Setup eine „diagnostische Genauigkeit für Parkinson erreichte, die typischerweise von Experten für Bewegungsstörungen in einer routinemäßigen klinischen Umgebung erzielt wird.“
Fazit
Während die bisherigen Ergebnisse vielversprechend sind, betonen die Forscher, dass weitere Arbeiten erforderlich sind, um die Nützlichkeit des Setups zur Diagnose von Parkinson in der klinischen Praxis zu überprüfen. Diese Entwicklungen könnten jedoch potenziell zu schnelleren und objektiveren Diagnosen führen, was insbesondere für Patienten in frühen Krankheitsstadien von großer Bedeutung wäre.