Smart Device System für Bewegungsstörungen

Die Parkinson Erkrankung (M. Parkinson, oder auch idiopatisches Parkinson-Syndrom) und Essentieller Tremor gehören weltweit zu den häufigsten Bewegungstörungen. Derzeit werden diese Erkrankungen primär durch die Ärztliche Anamnese und eine klinisch-neurologische Untersuchung festgestellt. Allerdings ist die Falschdiagnoserate relativ hoch, was dringend die Entwicklung von objektiven Verfahren (z.B. neue Biomarker) zur Diagnoseunterstützung erfordert.
Am Institut für Medizinische Informatik Münster wurde ein Mobiles System zur Bewegungsanalyse von Patienten mit M. Parkinson und Essentiellem Tremor entwickelt. Dieses Projekt wird vom IMF (Innovative Medizinische Forschung für Nachwuchswissenschaftler) finanziert und als Beobachtungsstudie in Kooperation mit der Neurologie des Universitätsklinikums Münster durchgeführt. Das System besteht aus sogenannten Smartwatches, welche im Rahmen einer kurzen neurologischen Untersuchung an beiden Handgelenken des Patienten integriert werden und so hochauflösend Bewegungsdaten messen.
Ergänzt werden diese Bewegungsdaten an der Hand um elektronische Fragebögen, die der Untersucher am Smartphone ausfüllt. Dadurch werden wichtige Informationen zur Familienanamnese (z.B. litt ein Verwandter an Parkinson?), Medikation und Fragen zu Begleitsymptomen wie Depressionen, Müdigkeit und allgemeinen Lebensqualität  ebenfalls ausgewertet.
Die Studie erstreckt sich über zwei Jahre und hat das Ziel, anhand von >500 Patienten, ein KI-System (Künstliche Intelligenz-System) zu trainieren und zu erproben, ob neue phänotypische Charakteristika von M. Parkinson und Essentiellem Tremor identifiziert werden können. Die Ergebnisse können später dazu genutzt werden die aktuell nicht zufriedenstellende Diagnosegenauigkeit von der Parkinson Erkrankung deutlich zu verbessern.

Studienregistrierungs-ID: NCT03638479

Kontakt:
Studienleiter: Univ.-Prof. Dr. med. Julian Varghese, M.Sc.
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. med. Julian Varghese, M.Sc.

Michael Fujarski, MSc.

Förderkennzeichen: VA 1 1 18 09