Wearables können neurologische Krankheiten erkennen und überwachen

Bayreuth – Am Körper getragene Sensoren (Wearables), können zusammen mit einer künstlichen Intel­ligenz (KI), die die Daten auswertet, neurologische Erkrankungen erkennen und überwachen. Das berichten Arbeits­gruppen um Aldo Faisal, Inhaber der Professur für Digital Health an der Universität Bayreuth, in 2 Beiträgen im Fachmagazin Nature Medicine (2023, DOI: 10.1038/s41591-022-02159-6 und DOI: 10.1038/­s4­1591-022-02045-1).

Die Arbeitsgruppen untersuchen das Konzept darin für Friedreich-Ataxien und für Duchenne-Mus­keldystro­phien. Für ihre Fallstudien hat die Forschungsgruppe Sensoren genutzt, die in Kleidungsstücke eingebaut sind und die Körperbewegungen erkrankter Personen während ihres normalen täglichen Lebens registrieren. Algorithmen ver­arbeiteten die von den Sensoren übermittelten Signale.

Es zeigte sich: Das System ist nicht nur imstande, charakteristische Bewegungsmuster von neurologischen Erkran­kungen zu identifizieren – auch wenn sie so klein sind, dass sie selbst für erfahrene Neurolo­gen un­sichtbar bleiben.

Es kann darüber hinaus auch das Krankheitsstadium von Patienten ermitteln und in jedem Einzelfall mit hoher Ge­nauigkeit vorhersagen, welchen weiteren Verlauf die Erkrankung ohne therapeu­tische Eingriffe voraussichtlich neh­men wird. Die sensorgestützten Algorithmen können laut den Forschern damit als „digitale Biomarker“ dienen, die ein präzises und kontinuierliches Monitoring der Patienten ermöglichen.

Die beiden jetzt veröffentlichten Fallstudien zur Friedreich-Ataxie und zur Duchenne-Muskeldystrophie zeigen den Arbeitsgruppen zufolge, dass die zugrunde liegende neue Technologie vom Prinzip her auf alle Erkrankungen anwend­bar ist, die Störungen oder Veränderungen des Bewegungsverhaltens verursachen.

Vor allem bei Erkrankungen, für die ein schleichender oder sehr wechselhafter Verlauf charakteristisch sei, könne sie wertvolle diagnostische und therapeutische Unterstützung leisten.

„Die systematische Verknüpfung von Wearables und KI versetzt die Medizin in die Lage, auch für seltene neu­rode­generative Krankheiten Therapiekonzepte zu entwickeln, die auf die individuelle körperliche Verfassung der Pati­entinnen und Patienten zugeschnitten sind“, sagte Faisal.

Nach Beginn einer Therapie könnten die digitalen Bio­marker dabei helfen, deren Wirksamkeit zu überprüfen und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen, erläuterte er. Das Konzept wird jetzt im neuen Quantitative Living Lab (QLiLa) der Universität Bayreuth weiter­ent­wickelt.

hil