Smartphones liefern Daten für Parkinson-Früh­erkennung

/dpa

München – Big Data in der Parkinsonforschung: Mittels einer Smartphone-App sammeln Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme Daten zur Interaktion des Nutzers mit dem Smartphone. Sie können daraus Verhaltensmerkmale, die auf Parkinson hinweisen, extrahieren und maschinelle Lernalgorithmen trainieren, um Symptome im Zusammenhang mit der Krankheit zu identifizieren.

749 Europäer aus Deutschland, Griechenland, Portugal und Großbritannien haben die „i-Prognosis-App“ bereits heruntergeladen und ihre Zustimmung zur Teilnahme an einer Erhebungsstudie erteilt. „Diese Forschungsstudie wurde von ethischen Komitees in allen Ländern, in denen die App verfügbar ist, genehmigt“, betonte das Fraunhofer-Institut. Die App entspreche außerdem den neuesten EU-Vorschriften zum Datenschutz.

Gesunde ältere Erwachsene und Menschen ab 40 Jahren in unterschiedlichen Stadien der Parkinson-Erkrankung können an der Studie teilnehmen. Abhängig von den vom Benutzer aktivierten Diensten werden verschiedene Arten von Daten erfasst. Das sind zum einen Sprachdaten, wenn der Benutzer telefoniert. Darüber hinaus Timing- und Druckdaten, wenn der Benutzer die i-Prognosis-Tastatur verwendet. Ebenso verwertet werden Standortdaten in regelmäßigen Abständen während des Tages, Gesichtsausdruck-Daten von Front-Kamera-Fotos sowie affektive Inhaltsdaten gespeicherter Textnachrichten.

Bislang wurden laut den Forschern 433.625 Datensätze erfasst, das entspricht etwa 90 Gigabyte sensorischer Daten. Das Projektteam startet jetzt die medizinische Auswertung der Datensätze, die über die App gesammelt wurden. Sie zielt darauf ab, das Potenzial der App im Hinblick auf die Fähigkeit zu bewerten, frühe Symptome der Parkinson-Krankheit zu erkennen.

Zu diesem Zweck untersuchen medizinische Experten des i-Prognosis-Konsortiums eine Gruppe von Anwendern – sowohl Personen mit Parkinson als auch gesunde Menschen. „Medizinische Standardverfahren liefern auf diese Weise die Grundlage für die maschinellen Lernalgorithmen, um deren Leistung in Bezug auf die Erkennung der Parkinson-Krankheit bewerten zu können“, hieß es aus dem Fraunhofer-Institut.

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