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Die Lebenserwartung der Menschen steigt stetig. Das führt dazu, dass neurologische Krankheiten wie Parkinson immer häufiger auftreten. An der FAU forscht Prof. Dr. Björn Eskofier, Professur für Sportinformatik am Lehrstuhl für Mustererkennung, zusammen mit Kollegen daran, die Behandlung von Parkinson zu verbessern – mit Hilfe des Internets der Dinge.
Prof. Eskofier, Sie beschäftigen sich mit Technologien, sogenannten Wearable Technologies, um die Diagnose und Behandlung von Parkinson zu verbessern. Wie funktioniert diese Technik?
Tragbare Computer, kurz Wearables, sind heute überall zu finden. Das Smartphone als Vorreiter dieser Technologie ist aus dem Leben vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Auch Smartwatches und Fitnesstracker erreichen immer breitere Bevölkerungsschichten. Die moderne Medizin kennt ebenfalls viele tragbare Computer: ein Herzschrittmacher oder ein Hörgerät ist nichts anderes. Die Technik basiert auf der Messung und Interpretation von Sensordaten, welche Aussagen über Körperfunktionen liefern. Dies ist in unserem Fall nichts anderes. Wir verwenden Daten von Sensoren, welche die menschliche Bewegung, insbesondere den Gang, erfassen und beurteilen können, und so den behandelnden Ärzten wichtige Information für die Diagnose und Therapie von Parkinson-Patienten vermitteln. Die Vision ist, dass wir mithilfe der Sensortechnologie die Diagnose des Arztes objektiver und zeitgerechter zum Patienten bringen können. Objektiver heißt, dass die tragbaren Systeme automatisiert Vergleiche mit einem riesigen Datenkollektiv erstellen können und damit ohne Tagesschwankungen immer zum gleichen Ergebnis kommen. Zeitgerechter heißt, dass der behandelnde Arzt durch das kontinuierliche Monitoring Veränderungen schneller wahrnehmen kann, das positive oder negative Ansprechen der Therapie schneller erkennen und somit auch früher anpassen kann.
Im sogenannten Internet der Dinge werden alle möglichen Geräte mit dem Internet verbunden. Wie kann es dabei helfen, die Behandlung von Parkinson zu verbessern?
In Zukunft werden wir nicht nur Informationen von speziellen medizintechnischen Sensoren nutzen können, um Bewegung zu analysieren, sondern auch solche von Geräten des täglichen Lebens. So kann das Smartphone beispielsweise Sprachdaten zur Diagnostik liefern, denn auch Sprache ändert sich mit neurologischen Erkrankungen. Die sprachgesteuerte Haussteuerung könnte zukünftig vielleicht ähnliches liefern. Ebenso werden Uhren oder auch Schuhe in der Zukunft mit Bewegungssensoren ausgestattet und mit dem Internet verbunden sein. Diese Systeme werden Informationen über Bewegung liefern, was Rückschlüsse auf neurologische oder muskuloskelettale Erkrankungen erlaubt.
Welche Rollen spielen die Patienten bei diesem Ansatz?
Die Lebensqualität der Patienten steht bei all diesen Ansätzen immer im Mittelpunkt. Unser Ziel ist es auch, Menschen mit chronischen neurodegenerativen Erkrankungen wie dem Parkinson-Syndrom in die Lage zu versetzen, ihre Erkrankung besser selbst managen zu können.
Was sind die Herausforderungen dabei, die verschiedenen Daten und Informationen zur Verfügung zu stellen bzw. zu verarbeiten?
Die drei wichtigsten Herausforderungen sind die nahtlose Integration der Sensoren, die präzise Interpretation der Sensordaten und die geeignete Visualisierung der Fülle an anfallenden Informationen. Die unauffällige Sensorintegration in Gegenstände des Alltags wie zum Beispiel Schuhe ermöglicht es den betroffenen Patienten, ihren Alltag ohne erkennbare und damit zusätzlich stigmatisierende Sensoren erleben zu können. Herausforderungen dabei sind die ständige Garantie der Funktionalität und einfachste Handhabbarkeit. Die präzise Dateninterpretation ist unabdingbar, um das notwendige Vertrauen von Arzt und Patient in technische Systeme zu gewinnen. Unsere Forschung fokussiert auf diesen Punkt, wir weisen die Genauigkeit unserer Algorithmen in einer Vielzahl von wissenschaftlichen Veröffentlichungen nach. Schlussendlich ist die Informationsvisualisierung eine große Herausforderung, denn anders als ein Computer kann der Mensch nur mit einer sehr gut aufbereiteten Datenmenge gut umgehen und der Arzt damit richtige Entscheidungen treffen. Auch hier forschen wir, um die besten Ansätze auszuwählen.
Das Sammeln von Daten birgt auch Risiken für den Einzelnen. Wie steht es um die ethischen Aspekte dieses Ansatzes?
Natürlich schafft die Technologie auch hier die Möglichkeit, nicht im Sinne des Erfinders eingesetzt zu werden. Beispielsweise kann mit Hilfe der Sensordaten ein Krankheitsprofil frühzeitig erkannt werden. Niemand möchte, dass solche Informationen die Krankenkasse oder den Arbeitgeber zur Vertragskündigung bewegen. Gerade daher ist uns der Schutz der erhobenen Daten, deren Verwendung und der Privatsphäre extrem wichtig. Wir arbeiten in unseren Projekten aktiv mit Ethik- und Datenschutzexperten zusammen, die uns ihre Expertise bereitstellen.
Ansprechpartner für Medien:
Prof. Dr. Björn Eskofier
Tel.: 09131-8527297
bjoern.eskofier@fau.de
Criteria of this press release:
Journalists
Information technology, Media and communication sciences, Nutrition / healthcare / nursing, Social studies
transregional, national
Miscellaneous scientific news/publications, Research projects
German
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