Transformation der Parkinson-Versorgung mit prädiktiven Algorithmen (TechHealthPD)

Die Parkinson-Krankheit (PD) ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung und die häufigste Störung, die die motorische Koordination beeinträchtigt. Sie betrifft 2 % der Bevölkerung über 65 Jahre und 4 % der Bevölkerung über 80 Jahre [1,2]. Patienten, bei denen Parkinson diagnostiziert wurde, leiden unter schweren motorischen und nichtmotorischen Symptomen. Zu den typischen motorischen Symptomen gehören Ruhezittern oder -steifheit, Langsamkeit willkürlicher Bewegungen, sogenannte Bradykinesie, Schwierigkeiten bei der Aussprache beim Sprechen, während nichtmotorische Symptome Schlafstörungen sowie Störungen der kognitiven und autonomen Funktion sein können [3,4]. Die Parkinson-Krankheit beeinträchtigt nicht nur die motorischen Funktionen, sondern hat auch erheblichen Einfluss auf die Lebensqualität, die Schlafmuster, die kognitiven Aspekte und die Stimmung der Betroffenen. Zwar gibt es keine Heilung für die Parkinson-Krankheit, doch bestimmte Behandlungen wie Medikamente, Operationen und interdisziplinäre Ansätze können die mit der Parkinson-Krankheit verbundenen Symptome wirksam angehen und behandeln. Angesichts der Vielfalt der Behandlungen und der unterschiedlichen Auswirkungen motorischer und nichtmotorischer Symptome auf die tägliche Funktionsfähigkeit besteht ein wachsender Bedarf an umfassenderen Interventionen. Zahlreiche Studien haben die Auswirkungen von Lebensstilinterventionen wie körperlicher Aktivität (PA) auf verschiedene Aspekte der Parkinson-Krankheit untersucht und legen nahe, dass Patienten mit Parkinson in vielerlei Hinsicht von PA profitieren könnten, von allgemeinen Gesundheitsverbesserungen bis hin zu krankheitsspezifischen Auswirkungen und möglicherweise sogar , krankheitsmodifizierende Ergebnisse [5,6]. Zu diesem Zweck führten wir eine randomisierte, doppelblinde klinische Studie durch, um die Auswirkungen von PA auf die Mitochondrienfunktion in Hautfibroblasten bei Patienten mit Parkinson zu untersuchen (NCT05963425) [7]. Hierbei handelte es sich um eine Interventionsstudie mit 24 Patienten, die zufällig in drei Gruppen (8 Patienten/Gruppe) eingeteilt wurden. Die erste Gruppe führte ein grundlegendes körperliches Training (BPT) basierend auf Kraft und Widerstand durch, die zweite Gruppe führte ein BPT in Kombination mit funktionellen Übungen (BPTFE) mit kognitivem und motorischem Training durch und die dritte Gruppe führte kein Aktivitätsprogramm durch und diente als Kontrolle. Die PA-Interventionen dauerten 60 Minuten und wurden 16 Wochen lang dreimal pro Woche durchgeführt. Das Hauptziel bestand darin, die Auswirkungen von PA auf die Mitochondrienfunktion und ihre Auswirkungen auf eine Vielzahl klinischer Faktoren wie motorische Funktion, Lebensqualität, Schlaf, kognitive Aspekte und Stimmung zu bewerten.

Aufbauend auf den ganzheitlichen Erkenntnissen der vorherigen Studie zielt dieses Projekt darauf ab, eine technologische intelligente Plattform zu schaffen, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um gesunde Gewohnheiten und ein optimales klinisches Management in der PD-Population zu fördern. Technologische Plattformen erweisen sich als entscheidende Werkzeuge bei der Umgestaltung der Landschaft des PD-Managements. Diese Plattformen können eine kontinuierliche Überwachung und maßgeschneiderte Interventionen ermöglichen, die beispielsweise in den Lebensstil eingebettete Trainingsprogramme integrieren [8,9]. Während sich technologische Interventionen bei der Förderung gesunder Gewohnheiten als vielversprechend erwiesen haben [10], gibt es nur begrenzte Forschungsergebnisse zur Integration von KI für personalisierte Interventionen im Zusammenhang mit der Parkinson-Krankheit [11]. Bisher entwickelte Modelle weisen mehrere wesentliche Einschränkungen auf, darunter die Verwendung nur einer einzigen Funktion (d. h. motorische Symptome), Modellannahmen, dass Patienten einem festen Verlauf folgen oder sowohl positive als auch negative Auswirkungen symptomatischer Therapien für Parkinson nicht berücksichtigen [12]. Hier gehen wir auf die aktuellen Einschränkungen ein und schlagen einen ganzheitlichen Ansatz vor, der auf einem KI-Modell basiert und Fachkräften, Patienten und Betreuern eine intelligente Plattform bietet, die in der Lage ist, gesunde Gewohnheiten zu fördern und klinische Aspekte zu optimieren. Hierin erkennen wir die Bedeutung von PA zusammen mit anderen gesunden Gewohnheiten für Parkinson-Patienten an, indem wir mehr als 50 weitere Variablen aus der von der Movement Disorder Society gesponserten Revision der Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) einbeziehen, einem umfassenden klinischen Instrument, das verwendet wird Beurteilung sowohl motorischer als auch nichtmotorischer Symptome bei PD-Patienten, unterteilt in vier Teile, die alltägliche Lebenserfahrungen, motorische Untersuchungen und therapiebedingte motorische Komplikationen bewerten. Wichtig ist, dass die gesammelten Daten mit der Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) validiert werden, einer bahnbrechenden Studie mit mehr als 1500 Patienten, die darauf abzielt, Biomarker für das Fortschreiten der Parkinson-Krankheit zu identifizieren und so die Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit unserer Ergebnisse zu verbessern. Die erfolgreiche Durchführung dieses Projekts wird in einer integrierten Lösung gipfeln, die Web- und Mobilschnittstellen kombiniert und so die allgemeine Zugänglichkeit und Wirksamkeit der PD-Diagnose- und Überwachungsfunktionen verbessert. Die vorgeschlagene KI-basierte intelligente Plattform hat erhebliche soziale Auswirkungen, vor allem durch die Verbesserung der Lebensqualität von Parkinson-Patienten durch die Behandlung sowohl motorischer als auch nichtmotorischer Symptome. Es fördert einen umfassenderen und personalisierteren Ansatz für das PD-Management und geht über die Einschränkungen aktueller Behandlungsmethoden hinaus, die sich oft auf einzelne Aspekte der Krankheit konzentrieren. Durch die Einbeziehung einer breiten Palette von Variablen aus einer gut etablierten klinischen Datenbank zielt die Plattform darauf ab, maßgeschneiderte Interventionen bereitzustellen, die gesunde Gewohnheiten fördern und klinische Ergebnisse optimieren. Darüber hinaus wird der Einsatz von KI durch die Plattform für kontinuierliche Überwachung und adaptive Interventionen Patienten und Pflegepersonal stärken, Echtzeitunterstützung bieten und die Belastung der Gesundheitssysteme verringern. Dies stellt einen Wandel hin zu einer stärker patientenzentrierten, proaktiven Versorgung dar, die möglicherweise das Management des Krankheitsverlaufs und die Lebensqualität der alternden Bevölkerung, die von der Parkinson-Krankheit betroffen ist, verbessert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der umfassende Ansatz darauf abzielt, wertvolle Einblicke in den Verlauf der Parkinson-Krankheit zu liefern und die Umsetzung gesunder Gewohnheiten in der klinischen Praxis zu unterstützen.