KI und Smartwatches können die Parkinson-Krankheit frühzeitig erkennen
In Kürze
Die Konvergenz von Smartwatches und KI hat zu einem Durchbruch bei der Früherkennung der Parkinson-Krankheit geführt.
Forscher verwendeten Smartwatch-Daten, um Personen zu identifizieren, bei denen sieben Jahre später klinisch Parkinson diagnostiziert wurde, was langsamere Bewegungen und eine verminderte Schlafqualität aufwies.
Die Hauptautorin der Studie, Dr. Kathryn Peall, fand das Modell zutreffend und trennte die Parkinson-Krankheit von anderen Erkrankungen, die die Bewegung beeinträchtigen könnten.
Die Technologie hat das Potenzial, unser Leben in der Zukunft erheblich zu beeinflussen, indem sie Früherkennung und Intervention, personalisierte Gesundheitsversorgung, verbessertes Krankheitsmanagement, Stärkung des Einzelnen, Fortschritte in Forschung und Gesundheitsversorgung, Prävention und öffentlicher Gesundheit sowie datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die Kombination von Smartwatches und KI kann zu besseren Gesundheitspraktiken, Präventionsmaßnahmen und datengesteuerter Entscheidungsfindung beitragen.
Die Konvergenz von Smartwatches und KI hat es Forschern ermöglicht, verborgene Erkenntnisse über Personen aufzudecken, die bisher unbekannt waren. Jetzt ist ein überzeugender Fall aufgetaucht, der das Potenzial dieser Technologie demonstriert.
Durch die Analyse von Smartwatch-Daten, Forschern ist ein Durchbruch bei der Früherkennung der Parkinson-Krankheit gelungen. Sie konnten Personen identifizieren, bei denen sieben Jahre später klinisch Parkinson diagnostiziert wurde. Die Daten zeigten, dass diese Personen bereits Jahre vor der Diagnose langsamere Bewegungen und eine verminderte Schlafqualität aufwiesen.
Um dieses Kunststück zu erreichen, trainierten die Forscher ML-Modelle, um Menschen mit Parkinson-Krankheit von der Allgemeinbevölkerung zu unterscheiden. Beim Vergleich ihrer Ergebnisse mit Modellen, die auf Genetik, Blutchemie, Lebensstil oder bekannten Prodromalsymptomen wie Verstopfung oder Geruchsverlust basieren, zeigten die Modelle, die auf Beschleunigungsmessdaten von Smartwatches trainiert wurden, eine überlegene Leistung bei der Diagnose der Parkinson-Krankheit.
Die Hauptautorin der Studie, Dr. Kathryn Peall, sagte BBC News dass es zutreffend zu sein schien und die Parkinson-Krankheit von anderen Erkrankungen trennte, die die Bewegungsfähigkeit beeinträchtigen könnten, wie etwa Alter oder Gebrechlichkeit.
Als Vorteil der Arbeit mit einem Datensatz wie der UK Biobank sagte sie: „Wir haben unser Modell mit einer Reihe verschiedener Erkrankungen verglichen, darunter unter anderem mit anderen Arten neurodegenerativer Erkrankungen, Menschen mit Arthrose und anderen Bewegungsstörungen.“
Es werde jedoch „immer eine individuelle und persönliche Entscheidung bleiben“, ob Menschen schon Jahre vor Auftreten der Symptome darüber informiert werden sollten, dass sie an Parkinson erkrankt waren.
Durch die Nutzung der Fülle an Daten, die über Smartwatches gesammelt werden, können Einzelpersonen wertvolle Einblicke in ihre Gesundheit gewinnen und möglicherweise früher die entsprechende medizinische Hilfe in Anspruch nehmen.
Dr. Sirwan Darweesh, Neurologe von der Abteilung für Neurologie an der Medizinischen Fakultät der Erasmus-Universität in Rotterdam, hat umfangreiche Forschungen der Untersuchung des Ausbruchs und des Fortschreitens der Parkinson-Krankheit gewidmet. Im Jahr 1990 initiierte ein Forscherteam der Universität eine umfassende Studie mit dem Ziel, die Gesundheit aller Bewohner über 55 Jahre in Ommord, einem Stadtteil in den Niederlanden, zu überwachen. Im Rahmen dieser Studie konzentrierte sich Dr. Darweesh speziell auf eine Gruppe von hundert Personen, bei denen schließlich die Parkinson-Krankheit diagnostiziert wurde.
Basierend auf Dr. Darweeshs Forschung wurde festgestellt, dass sich die Pathologie der Parkinson-Krankheit mehr als zwei Jahrzehnte manifestiert, bevor eine klinische Diagnose gestellt werden kann. In den meisten Fällen machen sich die ersten Symptome etwa zehn Jahre vor der offiziellen Diagnose bemerkbar. Dr. Darweesh teilt die von Grandas geäußerte Sorge, dass die Parkinson-Krankheit oft in einem späten Stadium diagnostiziert wird, in dem krankheitsmodifizierende Therapien weniger wirksam sind. Der wahrscheinliche Grund für diese Unwirksamkeit liegt darin, dass die Krankheitspathologie zu diesem Zeitpunkt bereits erheblich fortgeschritten ist und zum Zeitpunkt der Diagnose mehr als 60 % der lebenswichtigen dopaminergen Gehirnzellen erschöpft sind.
Eine Einschränkung der jüngsten Forschung besteht darin, dass Smartwatches die Aktivität nur eine Woche lang aufzeichneten. Würde dieser Ansatz jedoch in der Praxis angewendet, könnte eine kontinuierliche Datenerfassung über einen längeren Zeitraum die Genauigkeit von Warnsignalen verbessern. Vor Dr. Sandors aktueller Arbeit setzte eine Gruppe von Wissenschaftlern in den USA künstliche Intelligenz ein, um Muster in Smartwatch-Daten zu identifizieren. Sie nutzten auch eine Probe der britischen Biobank und konzentrierten sich dabei auf Patienten, bei denen bereits eine Parkinson-Krankheit diagnostiziert worden war. Unter den beteiligten Forschern betont der Neurologe Dr. Karl Friedl, dass eine einwöchige Überwachung der Bewegungsmuster ausreicht, um Personen zu erkennen, die wahrscheinlich an Parkinson erkranken. Aus einer breiteren Perspektive betont Dr. Friedl, dass die Analyse der Bewegung eines Menschen wertvolle Erkenntnisse über verschiedene Aspekte seiner Gesundheit und seines Wohlbefindens liefern kann. In Kombination mit neu auftretenden prodromalen Merkmalen im Zusammenhang mit Parkinson wie Anosmie, REM-Schlafstörung und Depression bergen Vorhersagealgorithmen in unserer fortschreitenden KI-Welt ein enormes Potenzial.
Die Smartwatch-Studie sammelte auch Daten zu Schlafmustern von einer Stichprobe von 65,000 Personen. Einmal mehr hat die künstliche Intelligenz die Fähigkeit bewiesen, Veränderungen in der Schlafdauer und -qualität zu erkennen, und zwar sowohl bei Personen, bei denen zum Zeitpunkt der Aktivitätsaufzeichnung bereits eine Parkinson-Krankheit diagnostiziert wurde, als auch bei Personen, bei denen die Diagnose erst Jahre später gestellt wurde. Laut Dr. Sandor zeigten die Daten von Smartwatches, dass Menschen mehrere Jahre vor der Parkinson-Diagnose häufiger nachts aufwachen und länger schlafen. Durch die Kombination von Tages- und Nachtdaten könnten Beschleunigungsmesser Ärzten die Möglichkeit bieten, einzugreifen und möglicherweise das Fortschreiten der Krankheit zu verlangsamen.
Die oben beschriebene Technologie, die Konvergenz von Smartwatches und künstlicher Intelligenz zur Früherkennung der Parkinson-Krankheit, hat das Potenzial, unser Leben in Zukunft erheblich zu beeinflussen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie diese Technologie einen Unterschied machen kann:
- Früherkennung und Intervention: Durch die Nutzung der von Smartwatches gesammelten Daten und den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen können Einzelpersonen frühzeitig Einblicke in ihren Gesundheitszustand gewinnen. Die Früherkennung der Parkinson-Krankheit oder anderer ähnlicher Erkrankungen ermöglicht eine rechtzeitige Intervention und kann möglicherweise die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualität verbessern.
- Personalisierte Gesundheitsversorgung: Die Integration von Smartwatches und KI ermöglicht personalisierte Gesundheitslösungen. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Gesundheitsdaten können Einzelpersonen maßgeschneiderte Empfehlungen, Interventionen und Präventionsmaßnahmen erhalten, die auf ihren spezifischen Gesundheitsmustern und Risiken basieren. Dieser personalisierte Ansatz hat das Potenzial, das allgemeine Wohlbefinden und das Krankheitsmanagement zu verbessern.
- Verbessertes Krankheitsmanagement: Smartwatches, die mit KI-gestützten Algorithmen ausgestattet sind, können Personen mit Parkinson-Krankheit oder anderen chronischen Erkrankungen Echtzeit-Feedback und Erinnerungen geben. Diese Unterstützung kann bei der Bewältigung von Symptomen, Medikamentenplänen, Trainingsroutinen und anderen wesentlichen Aspekten des Krankheitsmanagements helfen und letztendlich die allgemeine Lebensqualität der Patienten verbessern.
- Einzelpersonen stärken: Die Technologie ermöglicht es Einzelpersonen, eine aktive Rolle für ihre Gesundheit und ihr Wohlbefinden zu übernehmen. Durch den Zugang zu personalisierten Gesundheitserkenntnissen können Einzelpersonen fundierte Entscheidungen über ihren Lebensstil treffen, rechtzeitig ärztliche Hilfe in Anspruch nehmen und sich aktiv an ihrer eigenen Gesundheitsreise beteiligen.
- Fortschritt in Forschung und Gesundheitswesen: Die riesigen Datenmengen, die über Smartwatches gesammelt und mit KI-Algorithmen analysiert werden, können zu Fortschritten beitragen medizinische Forschung. Forscher können wertvolle Einblicke in den Krankheitsverlauf gewinnen, neue Biomarker identifizieren und wirksamere Behandlungen entwickeln. Diese Technologie hat das Potenzial, die medizinische Forschung zu beschleunigen und die Gesundheitsversorgung zu verbessern.
- Prävention und öffentliche Gesundheit: Die Früherkennung der Parkinson-Krankheit und anderer Gesundheitszustände durch Smartwatches und KI kann zu Präventionsmaßnahmen und Initiativen im Bereich der öffentlichen Gesundheit beitragen. Durch die Identifizierung von Personen mit hohem Risiko können Gesundheitsdienstleister und politische Entscheidungsträger gezielte Interventionen und Strategien umsetzen, um die Gesamtbelastung durch Krankheiten zu verringern.
- Datengesteuerte Entscheidungsfindung: Die Fülle der von Smartwatches gesammelten Daten kann genutzt werden, um Gesundheitsrichtlinien und -strategien zu informieren. Aggregierte und anonymisierte Daten können wertvolle Einblicke in Gesundheitstrends in der Bevölkerung liefern und es Gesundheitssystemen ermöglichen, Ressourcen effektiver zu verteilen, neu auftretende Gesundheitsrisiken zu erkennen und evidenzbasierte Interventionen zu entwickeln.
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Damir ist Teamleiter, Produktmanager und Redakteur bei Metaverse Post, behandelt Themen wie KI/ML, AGI, LLMs, Metaverse und Web3-bezogene Felder. Seine Artikel ziehen jeden Monat ein riesiges Publikum von über einer Million Nutzern an. Er scheint ein Experte mit 10 Jahren Erfahrung in SEO und digitalem Marketing zu sein. Damir wurde in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto und andere Publikationen. Als digitaler Nomade reist er zwischen den Vereinigten Arabischen Emiraten, der Türkei, Russland und der GUS. Damir hat einen Bachelor-Abschluss in Physik, der ihm seiner Meinung nach die Fähigkeiten zum kritischen Denken vermittelt hat, die er braucht, um in der sich ständig verändernden Landschaft des Internets erfolgreich zu sein.
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