Transformacja opieki nad chorobą Parkinsona za pomocą algorytmów predykcyjnych (TechHealthPD)

Choroba Parkinsona (PD) jest drugą co do częstości występowania chorobą neurodegeneracyjną i najczęstszym zaburzeniem wpływającym na koordynację ruchową, dotykającą 2% populacji powyżej 65. roku życia i 4% populacji powyżej 80. roku życia [1,2]. Pacjenci, u których zdiagnozowano PD, cierpią z powodu ciężkich objawów motorycznych i pozamotorycznych. Do typowych objawów motorycznych zalicza się drżenie lub sztywność spoczynkowa, spowolnienie ruchów dobrowolnych zwane bradykinezją, trudności w wymowie podczas mówienia, natomiast objawami pozamotorycznymi mogą być zaburzenia snu oraz funkcje poznawcze i autonomiczne [3,4]. Choroba Parkinsona nie tylko zaburza funkcje motoryczne, ale także znacząco wpływa na jakość życia, wzorce snu, aspekty poznawcze i nastrój osób cierpiących na tę chorobę. Chociaż na chorobę Parkinsona nie ma lekarstwa, pewne metody leczenia, takie jak leki, zabiegi chirurgiczne i podejście interdyscyplinarne, mogą skutecznie zapobiegać objawom związanym z chorobą Parkinsona i łagodzić je. Biorąc pod uwagę różnorodność metod leczenia oraz zróżnicowany wpływ objawów motorycznych i pozamotorycznych na codzienne funkcjonowanie, rośnie zapotrzebowanie na bardziej kompleksowe interwencje. W licznych badaniach analizowano wpływ interwencji związanych ze stylem życia, takich jak aktywność fizyczna (PA), na różne aspekty choroby Parkinsona, sugerując, że pacjenci z chorobą Parkinsona mogą odnieść korzyści z PA na wiele sposobów, od ogólnej poprawy stanu zdrowia po skutki specyficzne dla choroby i potencjalnie , wyniki modyfikujące przebieg choroby [5,6]. W tym celu przeprowadziliśmy randomizowane badanie kliniczne z podwójnie ślepą próbą, mające na celu zbadanie wpływu PA na funkcję mitochondriów w fibroblastach skóry u pacjentów z PD (NCT05963425) [7]. Było to badanie interwencyjne, w którym wzięło udział dwudziestu czterech pacjentów, których losowo przydzielono do trzech grup (8 pacjentów w grupie). Pierwsza grupa wykonywała podstawowy trening fizyczny (BPT) oparty na sile i oporze, druga grupa wykonywała BPT w połączeniu z ćwiczeniami funkcjonalnymi (BPTFE) z treningiem poznawczo-motorycznym, a trzecia grupa nie realizowała żadnego programu ćwiczeń, pełniącego funkcję kontrolną. Interwencje PA trwały 60 minut, z częstotliwością 3 razy w tygodniu, przez 16 tygodni. Głównym celem była ocena wpływu PA na funkcję mitochondriów oraz jego wpływu na wiele różnych czynników klinicznych, takich jak funkcje motoryczne, jakość życia, sen, aspekty poznawcze i nastrój.

Opierając się na całościowych spostrzeżeniach z poprzedniego badania, projekt ten ma na celu stworzenie inteligentnej platformy technologicznej wykorzystującej sztuczną inteligencję (AI) w celu promowania zdrowych nawyków i optymalnego zarządzania klinicznego wśród populacji osób z chorobą Parkinsona. Platformy technologiczne stają się instrumentalnymi narzędziami przekształcania krajobrazu zarządzania chorobami Parkinsona. Platformy te mogą ułatwiać ciągłe monitorowanie i dostosowane interwencje, które integrują na przykład programy ćwiczeń oparte na stylu życia [8,9]. Chociaż jednak interwencje technologiczne okazały się obiecujące w promowaniu zdrowych nawyków [10], istnieje niewiele badań nad integracją sztucznej inteligencji w spersonalizowanych interwencjach w kontekście choroby Parkinsona [11]. Opracowane do tej pory modele mają kilka kluczowych ograniczeń, w tym wykorzystanie tylko jednej pojedynczej cechy (tj. objawy motoryczne), założenia modelowe, że pacjenci wykazują stałą progresję lub nieuwzględnianie zarówno pozytywnych, jak i negatywnych skutków leczenia objawowego PD [12]. W tym miejscu zajmujemy się obecnymi ograniczeniami i proponujemy holistyczne podejście oparte na modelu sztucznej inteligencji, który zapewnia profesjonalistom, pacjentom i opiekunom inteligentną platformę zdolną do promowania zdrowych nawyków i optymalizacji aspektów klinicznych. W tym miejscu uznajemy znaczenie PA wraz z innymi zdrowymi nawykami u pacjentów z ChP, włączając ponad 50 innych zmiennych ze sponsorowanej przez Movement Disorder Society wersji zunifikowanej skali oceny choroby Parkinsona (MDS-UPDRS), wszechstronnego narzędzia klinicznego stosowanego do ocenić zarówno objawy motoryczne, jak i pozamotoryczne u pacjentów z ChP, podzieloną na cztery części, które oceniają codzienne doświadczenia życiowe, badanie motoryczne i powikłania motoryczne związane z terapią. Co ważne, zebrane dane zostaną potwierdzone w ramach inicjatywy Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI), przełomowego badania z udziałem ponad 1500 pacjentów, którego celem jest identyfikacja biomarkerów progresji choroby Parkinsona, co zwiększy wiarygodność i przydatność naszych ustaleń. Pomyślna realizacja tego projektu zakończy się powstaniem zintegrowanego rozwiązania, które łączy interfejsy internetowe i mobilne, zwiększając ogólną dostępność i skuteczność możliwości diagnostyki i monitorowania WNZ. Proponowana inteligentna platforma oparta na sztucznej inteligencji ma znaczące implikacje społeczne, przede wszystkim w zakresie poprawy jakości życia pacjentów z chorobą Parkinsona poprzez uwzględnienie zarówno objawów motorycznych, jak i niemotorycznych. Sprzyja bardziej kompleksowemu i spersonalizowanemu podejściu do leczenia PD, wykraczając poza ograniczenia obecnych metod leczenia, które często skupiają się na pojedynczych aspektach choroby. Uwzględniając szeroki zakres zmiennych z dobrze ugruntowanej bazy danych klinicznych, platforma ma na celu dostarczanie dostosowanych interwencji, które promują zdrowe nawyki i optymalizują wyniki kliniczne. Ponadto wykorzystanie sztucznej inteligencji na platformie do ciągłego monitorowania i interwencji adaptacyjnych wzmocni pozycję pacjentów i opiekunów, zapewniając wsparcie w czasie rzeczywistym i zmniejszając obciążenie systemów opieki zdrowotnej. Oznacza to zwrot w kierunku bardziej skoncentrowanej na pacjencie, proaktywnej opieki, potencjalnie poprawiającej zarządzanie postępem choroby i jakość życia starzejącej się populacji dotkniętej chorobą Parkinsona. Podsumowując, kompleksowe podejście ma na celu dostarczenie cennych informacji na temat postępu choroby Parkinsona i wsparcie wdrażania zdrowych nawyków w praktyce klinicznej.