パーキンソン病のデジタル診断および介入サービス

診断: PD の診断における現在の最先端技術は、主に症候学と神経学的検査に基づいた臨床評価を中心に展開しています。 最も広く使用されている診断基準は、運動障害協会 (MDS) の基準と手段 (つまり、 MDSUPDRS)。 これらの基準は診断する医師の専門知識に大きく依存するため、変動する可能性があります。 さらに、これらの臨床評価では時間の経過に伴う病気の進行を正確に追跡することができないため、個別のケアを提供することが困難になります。

評価：これらの診察では、臨床医が治療計画を調整するために必要な患者の健康状態と病気の進行を理解するのに役立つ重要な役割を果たします。 現在の臨床方法は、臨床専門知識とトレーニングを必要とする標準的な臨床転帰尺度である UPDRS に依存しているため、臨床予約時に測定されます。

さらなる情報は、患者の症状に関する主観的な説明や、クリニックでスナップショットとして実行される 3 メートルのタイムアップ アンド ゴー (TUG) などのいくつかの短い歩行テストを通じて得られる場合があります。 しかし、患者の症状は日によって異なり、主観的な説明は患者の記憶と自宅での観察に依存しています。 これらの回想は信頼性が低かったり、十分な詳細が欠けていたりすることがあります (特に患者が認知障害がある場合)。 歩行テストはすぐに実行できますが、1 日を通してのパーキンソン病の症状の自然な変動、投薬状態、および臨床現場で活動を行っているときの「実行」効果によって、ばらつきが大きいことが示されています。 その結果、パーキンソン病の治療計画は試行錯誤ベースで提供されることが多く、その結果、治療の提供が一般に遅れ、病状がより重篤になるまで疾患進行の初期兆候が見逃されることが多く、理学療法などの介入が提供されるのが遅すぎることがよくあります。 したがって、病気の変曲点の早期検出を通じて、より的を絞ったケア、予防措置、介入を可能にするために、現実世界の環境でより頻繁かつ正確なパーキンソン病の評価が強く求められています。 ここでは、3 つのデジタル アプローチを評価して、歩行と眼の特徴を使用した臨床上の意思決定をサポートするためのさらなる情報が提供されるかどうかを確認することを提案します。 神経学的診断における現在の最先端技術には、手動による神経眼機能評価や神経運動機能評価などの伝統的な臨床検査技術の範囲だけでなく、画像技術（MRIなど）などのより技術的に高度なツールも含まれています。 ）および電気生理学的検査（例：ECG）。 これらの方法が神経障害の検出と管理における大幅な進歩に貢献したことは間違いありませんが、デジタル アプローチが克服できるいくつかの制限も提示しています。 手動評価 [UPDRS] などの従来の神経機能検査は、専門の神経内科医の専門知識と主観的な判断に大きく依存しています。 これは、特にパーキンソン病（PD）のような神経変性疾患の場合、患者は通常、数年間にわたって異なる常駐神経科医の診察を受けるため、時間の経過とともに患者のパフォーマンスの解釈とスコアリングに不一致が生じることが知られています。

さらに、手作業による検査には精密な測定機器がないため、観察される測定値の精度が低く（通常は約 2 cm）、初期段階の無症状の兆候を検出できません。 PD は複雑で進行性の神経変性疾患であり、臨床症状や疾患の進行には大きなばらつきがあります。

その診断とモニタリングは依然として課題であり、主に主観的な臨床検査に依存しており、症状の変動の全範囲を把握できないことがよくあります。

介入：

高齢化社会に向けて自立した生活を可能にすることは、英国やその他の先進国にとって重要な課題です。 LTC患者の数は増加しており、すでに国民の最大の医療ニーズを抱えており、全GP予約の50％、全入院日数の70％を必要とし、彼らの治療とケアは英国の急性期およびプライマリケア予算の70％を吸収している。 安全な移動を維持することは、生活の質と人生の役割と責任に影響を与える重要な要素です。 パーキンソン病だけを考慮すると、37 人に 1 人が生涯のうちに PD と診断されることが分析によって示されています (2)。 FOG と FSG はこの疾患の重篤な衰弱性側面であり、PwP の生活の質を大幅に低下させ、転倒リスクと関連する傷害の 2 倍増加の一因となります (2)。 PwP がよりスムーズで安全な歩行、より高い自立性、より優れた疾病管理とケアをサポートできるソリューションを提供することが極めて重要です。 視覚、聴覚、または体性感覚の刺激による合図は、FOG を克服するための十分に文書化され、臨床的に検証された方法です。 IRAS フォーム リファレンス: IRAS バージョン 6.3.6

日付：

8 340549/1665763/37/423 および FSG。 研究研究では、合図法により、自由歩行とトレッドミル歩行の両方で PwP の歩行が改善され、同時にバランスが改善され、安定したサポートの必要性が軽減されることも示されています。 歩数、歩幅、歩行の対称性などの歩行パラメータは、歩行の質を評価するために慣性運動センサーで測定できることが示されています。 疾患を客観的に測定することで PD の治療結果を改善できることが研究で示されています。 基本的な視覚的およびリズミカルなキューイング製品 (レーザー シューズ、メトロノーム アプリ、振動ボタンなど) が利用可能ですが、それらは依然として単純な連続キューに基づいており、日常環境での使いやすさと有効性には大きな制限があり、歩行は含まれていません。患者の転帰とエクスペリエンスの向上を促進する分析システム。 gaitQ システムは、人工知能とスマート アダプティブ キューイングを使用して、患者が日常環境で効果的に FOG と FSG を克服できるようにしながら、歩行の質を改善する初の独自のソリューションになります。 gaitQ 会社設立に先立ち、2019 年にオックスフォード大学で実施された概念実証学術研究では、臨床現場で 31 時間にわたって 17 人の患者を使用して応答性の振動キューイングを評価しました。 この研究は、応答性の高いキューイングが FOG を軽減し、歩行の質を改善できることを実証しました。 最近では、NIHR i4i Connect の資金提供 (2021 年 11 月に完了) により、gaitQ は研究デバイスを商用プロトタイプに進化させ、22 の PwP と社内で製品評価を実施できるようになりました。 参加者の 91% が、gaitQ デバイスのプラスの効果を報告しました。脚の動きを促し、歩行中の集中力を高め、ペースを維持し、歩行への自信を高めるのに役立ちました。 歩行指標の定量的分析により、FOG および FSG イベントが期間と発生の両方で約 60% 減少することが示されました。 さらに、参加者の歩幅は 11% 増加し、歩数は 16% 減少しました。これは両方とも、より自然で安定した歩行に向けた重要な成果です。 当社の機械学習アルゴリズムは 2 つのパーキンソン病研究に対してテストされており、平均 87% の感度と 85% の特異度を達成しています。 研究室では進行中の検証により、歩行測定基準の有効性と信頼性をさらに決定し、移動や可動性、持久力に対する合図の影響を推定しています。