Case Study

Kontaktlose In-Home-Sensorik und Deep Learning zur Überbrückung der Überwachungslücke der Parkinson Krankheit

April 26, 2024

Die derzeitigen Überwachungsinstrumente für die Parkinson-Krankheit (PD) - Fragebögen, Tagebücher und strukturierte klinische Untersuchungen - weisen bekannte Einschränkungen auf, darunter Subjektivität, Variabilität der PD-Symptome im Tagesverlauf und mangelnde Adhärenz der Patienten. Kliniker sehen ihre Patienten alle paar Monate und müssen zwischen zwei Terminen eine Überwachungslücke in Kauf nehmen.

Um die Überwachungslücke zu schließen, hat sich Domo Health mit den Parkinson-Experten des CHUV zusammengetan, um eine Lösung zu entwickeln, die von den Patienten bequem zu Hause und passiv genutzt werden kann und dabei die Symptome erfasst, die sich am stärksten auf ihre Lebensqualität auswirken. Die von uns vorgeschlagene Lösung, die durch mehrere klinische Studien verfeinert wurde, nutzt einen berührungslosen Sensor unter der Matratze und die Deep-Learning-Algorithmen von Domo Health, um nächtliche Messungen der Schlafqualität, der Bewegung während des Schlafs, der Toilettenbesuche, der Herz- und Atemfrequenz und vieles mehr vorzunehmen.

Die nächtlichen Messungen, die über das Dashboard unserer Plattform zugänglich sind, das mit Klinikern für Kliniker entwickelt wurde, offenbaren ein noch nie dagewesenes Maß an Details über Krankheitsverläufe und Behandlungseffekte. Kliniker werden zwischen den Patientenbesuchen nicht mehr im Unklaren gelassen und haben die Möglichkeit, bei unerwarteten gesundheitlichen Veränderungen sofort zu reagieren.