Mobile GaITLab: Algorithmik für den Einsatz im Patientenalltag (BayMed-mGL)

Third Party Funds Group - Overall project


Acronym: BayMed-mGL

Start date : 01.08.2017

End date : 31.01.2019


Project details

Scientific Abstract

Gangstörungen und Mobilitätseinschränkungen treten bei einer Vielzahl chronischer Erkrankungen auf und verursachen in Deutschland ca. 20% der Kosten im Gesundheitswesen. Die Veränderung des Gangbildes ist charakteristisch für den Fortschritt dieser Erkrankungen. Sie wird durch die behandelnden Ärzte zur diagnostischen Bewertung der Erkrankung und zur Unterstützung der therapeutischen Entscheidungen auch heute schon visuell befundet.

Das Parkinson Syndrom (PS) zählt zu den klassischen chronischen Bewegungserkrankungen und ist die häufigste neurodegenerativ bedingte Bewegungserkrankung. Der chronisch fortschreitende Verlauf führt zu einer langsamen und ständigen Zunahme der Symptome und einer fortwährenden Notwendigkeit, die Therapien entsprechend anzupassen. Die charakteristischen Bewegungs- und Gangeinschränkungen sind dabei im klassischen, medizinischen Versorgungsprozess sowohl stationär, als auch ambulant Ziel der Diagnostik, um die Krankheitsentität und das Ausmaß der Bewegungseinschränkung und somit der Reduktion der Lebensqualität zu erfassen.

Ziel dieses Projektes ist die prototypische Umsetzung einer telemedizinischen Ganganalyse zur Unterstützung bei der Therapieeinstellung und zum Nachweis von Therapieeffekten bei Parkinson Patienten. Dafür sollen Ganguntersuchungen mit tragbaren Sensortechnologien aus der klinischen Laborumgebung in ein nicht-supervidiertes Monitoring (d.h. ohne Anwesenheit einer medizinischen Fachkraft) im häuslichen Patientenumfeld überführt werden.
Die auf Basis dieses engmaschigen Alltags-Monitorings erhobenen Gangparameter  und Patientenselbsteinschätzungen sollen dem Therapeuten Aufschluss über die Wirkung seiner verordneten Therapie geben. Damit wird der behandelnde Arzt in die Lage versetzt, seine Therapie (z.B. Medikation) telemedizinisch individuell auf seinen Patienten anzupassen. Der zurzeit notwendige stationäre Aufenthalt zur Medikationseinstellung könnte dem Patienten erspart und eine frühere Einstellung auf eine optimale Therapie unterstützt werden. Dies verbessert  die Lebensqualität des Patienten und reduziert direkte (Krankenhauseinweisungen) und indirekte Kosten (Komorbiditäten) im Gesundheitssystem.

Involved:

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