Услуги цифровой диагностики и вмешательства при болезни Паркинсона

Диагностика: Современный уровень диагностики БП в первую очередь вращается вокруг клинической оценки, основанной на симптоматике и неврологическом обследовании. Наиболее широко используемыми критериями диагностики являются критерии и инструмент Общества двигательных расстройств (MDS) (т. МДСУПДРС). Эти критерии во многом зависят от опыта врача, ставящего диагноз, и, следовательно, могут варьироваться. Кроме того, эти клинические оценки не позволяют точно отслеживать прогрессирование заболевания с течением времени, что затрудняет предоставление индивидуального ухода.

Оценка: играет важную роль в этих консультациях, помогая врачам понять состояние здоровья пациентов и прогресс заболевания, необходимые для корректировки планов лечения. Современные клинические методы основаны на UPDRS – стандартном показателе клинических результатов, который требует клинического опыта и подготовки и, таким образом, измеряется на приеме к врачу.

Дополнительную информацию можно получить из субъективного описания пациентов своих симптомов и/или с помощью некоторых тестов с короткой ходьбой, таких как тест на время подъема и движения на 3 метра (TUG), выполняемый в виде снимка в клинике. Однако состояние пациентов различается в зависимости от дня, и субъективные описания зависят от их памяти и домашних наблюдений. Эти воспоминания могут быть ненадежными или недостаточно подробными (особенно если у пациента когнитивные нарушения). Ходовые тесты, хотя и выполняются быстро, демонстрируют высокую вариабельность из-за естественных колебаний симптомов Паркинсона в течение дня, приема/отключения приема лекарств, а также «эффективных» эффектов при выполнении действий в клинических условиях. Следовательно, режимы ухода за болезнью Паркинсона часто предоставляются методом проб и ошибок, что приводит к общей задержке в оказании помощи, при этом ранние признаки прогрессирования заболевания часто упускаются из виду до тех пор, пока состояние не становится более тяжелым, а такие вмешательства, как физиотерапия, часто проводятся слишком поздно. Следовательно, существует острая потребность в более частых и точных оценках болезни Паркинсона в реальных условиях, чтобы обеспечить более целенаправленный уход, профилактические меры и вмешательства посредством раннего выявления переломных точек заболевания. Здесь мы предлагаем оценить три цифровых подхода, чтобы увидеть, предоставляют ли они дополнительную информацию для поддержки принятия клинических решений с использованием особенностей походки и офтальмологии. Современный уровень развития неврологической диагностики включает ряд традиционных методов клинического обследования, таких как мануальная оценка нервно-глазных и нейромоторных функций, а также более технологически продвинутые инструменты, такие как технологии визуализации (например, МРТ). ) и электрофизиологические тесты (например, ЭКГ). Хотя эти методы, несомненно, способствовали значительному прогрессу в выявлении и лечении неврологических расстройств, они также имеют ряд ограничений, которые преодолевают цифровые подходы. Традиционные исследования неврологических функций, такие как мануальная оценка (UPDRS), во многом зависят от опыта и субъективных суждений специализированных неврологов. Это приводит к известным несоответствиям в интерпретации и оценке показателей эффективности пациентов с течением времени, особенно в случае нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона (БП), когда пациенты обычно консультируются у разных неврологов-ординаторов в течение нескольких лет.

Кроме того, при ручном обследовании отсутствуют точные измерительные инструменты, что приводит к низкой точности наблюдаемых измерений (обычно ~ 2 см) и неспособности обнаружить субклинические признаки на ранней стадии. БП — сложное и прогрессирующее нейродегенеративное заболевание со значительной вариабельностью клинических проявлений и прогрессирования заболевания.

Его диагностика и мониторинг остаются проблемой, поскольку в первую очередь они полагаются на клинические обследования, которые являются субъективными и часто не отражают полную степень колебаний симптомов.

Вмешательство:

Обеспечение независимой жизни стареющего общества является ключевой задачей для Великобритании и других развитых стран. Число пациентов с LTC растет, и они уже имеют самые большие потребности населения в медицинской помощи, требуя 50% всех посещений врача общей практики и 70% всех койко-дней, а их лечение и уход поглощают 70% бюджетов неотложной и первичной медицинской помощи в Англии. Поддержание безопасной мобильности является важнейшим фактором, влияющим на качество жизни, а также жизненные роли и обязанности. Учитывая только болезнь Паркинсона, анализ показал, что у 1 из каждых 37 человек в течение жизни будет диагностирован БП (2). FOG и FSG являются серьезно изнурительными аспектами заболевания, которые значительно снижают качество жизни PwP и способствуют двукратному увеличению риска падений и связанных с ними травм (2). Крайне важно, чтобы мы предоставили решение для поддержки PwP с более плавной и безопасной походкой, большей независимостью и лучшим лечением заболеваний и уходом. Сигналы с помощью визуальных, слуховых или соматосенсорных стимулов — это хорошо документированный и клинически проверенный метод преодоления тумана. Ссылка на форму IRAS: Версия IRAS 6.3.6.

Дата:

8 340549/1665763/37/423 и ФСГ. Исследования также показали, что методы подачи сигналов улучшают походку в PwP как во время свободной ходьбы, так и при ходьбе на беговой дорожке, одновременно улучшая баланс и уменьшая потребность в стабилизирующей поддержке. Было показано, что такие параметры походки, как частота шагов, длина шага и симметрия походки, можно измерить с помощью инерционных датчиков движения для оценки качества походки. Исследования показали, что объективное измерение заболевания может улучшить результаты лечения БП. Доступны базовые продукты для визуальных и ритмических подсказок (такие как лазерные туфли, приложение метронома и вибрационная кнопка), однако они по-прежнему основаны на простых непрерывных подсказках, которые имеют глубокие ограничения по удобству использования и эффективности в повседневной среде и не включают походку. аналитические системы для улучшения результатов и опыта пациентов. Система gaitQ станет первым уникальным решением, которое использует искусственный интеллект и интеллектуальные адаптивные сигналы, чтобы помочь пациентам эффективно преодолевать FOG и FSG в их повседневной среде, одновременно улучшая качество походки. Предыдущее научное исследование для проверки концепции, проведенное в Оксфордском университете в 2019 году до создания компании gaitQ, оценивало отзывчивую вибрационную сигнализацию с использованием 17 пациентов в течение 31 часа в клинических условиях. Это исследование показало, что отзывчивые сигналы могут уменьшить туман и улучшить качество походки. Совсем недавно финансирование NIHR i4i Connect (завершенное в ноябре 2021 года) позволило gaitQ довести свое исследовательское устройство до коммерческого прототипа и провести собственную оценку продукта с помощью 22 PwP. 91% участников сообщили о положительном влиянии устройства gaitQ: оно помогло ускорить движение ног, повысить концентрацию внимания во время ходьбы, поддерживать темп и повысить уверенность при ходьбе. Количественный анализ показателей походки показал снижение частоты событий ВОГ и ФСГ примерно на 60 % как по продолжительности, так и по частоте. Более того, длина шага участников увеличилась на 11%, а частота шагов снизилась на 16%, что является ключевым результатом для более естественной и стабильной ходьбы. Наши алгоритмы машинного обучения были протестированы на основе двух исследований болезни Паркинсона и достигли средней чувствительности 87 % и специфичности 85 %. Продолжающаяся проверка в лаборатории направлена ​​на дальнейшее определение достоверности и надежности показателей походки и оценку влияния сигналов на перемещения, подвижность и выносливость.