Fitness takipçileri ve akıllı telefon verileri MS yönetimine yardımcı oluyor
Multipl skleroz (MS) sinsi bir hastalıktır. Hastalar, bağışıklık sistemlerinin sinir liflerine saldırması ve sinir sinyallerinin iletilmesini engellemesi nedeniyle acı çekerler. MS'li kişiler, motor fonksiyonlarında ve duyusal algılarında çeşitli şekillerde hafiften şiddetliye kadar bozulma yaşarlar. Bu engeller günlük aktivitelerini bozar ve genel yaşam kalitelerini düşürür. Hastalığın belirtileri ve ilerleyişi bireysel olduğundan tedavisi de bireyseldir. Hastalığın ilerlemesini izlemek ve etkili tedaviler önerebilmek için doktorlar hastalarından düzenli olarak yorgunluk gibi semptomlarını açıklamalarını ister.
Bellek yetersiz
Bu nedenle hastalar, sağlık durumları ve son birkaç hafta, hatta aylar boyunca neler yapabildikleri hakkında hafızadan bilgi sağlamak gibi zor bir görevle karşı karşıyadır. Bu şekilde toplanan veriler hatalı ve eksik olabilir çünkü hastalar ayrıntıları yanlış hatırlayabilir veya yanıtlarını sosyal beklentilere göre şekillendirebilir. Bu yanıtların hastalığın ilerlemesinin nasıl kaydedildiği üzerinde önemli bir etkisi olduğundan, kötü yönetilebilirler.
Shkurta Gashi, “Doktorlar, hastaların sağlık durumlarına ilişkin doğru ve kapsamlı bir görünüm sağlayan, hastaların sağlık parametrelerinin güvenilir, tekrarlanabilir ve uzun vadeli ölçümlerine erişimden yararlanacak” diye açıklıyor. Yeni bir çalışmanın baş yazarı ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde ETH profesörleri Christian Holz ve Gunnar Rach'ın liderliğindeki gruplarda doktora sonrası araştırmacı ve aynı zamanda ETH Yapay Zeka Merkezi'nde araştırmacıdır.
ETH Zürih, Zürih Üniversite Hastanesi ve Zürih Üniversitesi'nden meslektaşlarıyla işbirliği yapan Gashi, artık fitness takipçilerinin ve akıllı telefonların bu tür güvenilir, uzun vadeli verileri yüksek zamansal çözünürlükle sağlayabildiğini gösterdi. Çalışmaları dergide yayınlandı Harici sayfaNPJ Dijital Tıp.
Multipl sklerozun dijital belirtileri
Araştırmacılar, 55'i MS hastası ve 24'ü kontrol grubu olarak görev yapan bir grup gönüllüyü işe aldı ve her kişiye bir fitness takip kartı verdi. İki hafta boyunca araştırmacılar, bu giyilebilir cihazların yanı sıra katılımcıların akıllı telefonlarından da veri topladı. Daha sonra güvenilir ve klinik açıdan yararlı bilgileri belirlemek için bu veriler üzerinde istatistiksel testler ve makine öğrenme analizi gerçekleştirdiler.
Özellikle önemli olanın, katılımcıların giyilebilir cihazlarından toplanan fiziksel aktivite ve kalp atış hızı verileri olduğu ortaya çıktı. Katılımcıların hastalık şiddeti ve yorgunluk düzeyleri ne kadar yüksekse, fiziksel aktiviteleri ve kalp atış hızı değişkenliği de o kadar düşük oluyor. Kontrol grubuyla karşılaştırıldığında, MS hastaları günde daha az adım attı, genel olarak daha düşük düzeyde fiziksel aktivitede bulundu ve kalp atışları arasında daha tutarlı aralıklar kaydetti.
