Computerspiele-Technik für die Diagnose und Behandlung von Tremor und Dystonie

04/09/2024

Zwei Publikationen aus der Universitätsmedizin Würzburg, veröffentlicht in der Fachzeitschrift npj Digital Medicine, zeigen, wie computergestützte Bilderkennung und Gaming-Technologien die Diagnose und Behandlung von Bewegungsstörungen wie Tremor und Dystonie verbessern können.

Bild: Gruppe von Menschen steht und sitzt vor einem Schreibtisch mit Monitoren die verschiedene Datensätze anzeigen; Copyright: UKW

Das Team aus der Neurologie des Uniklinikums Würzburg: vorn sitzend Robert Peach und Anna-Julia Rönn, hinten stehenv.l.n.r.: Muthuraman Muthuraman Jens Volkmann, Chi Wang Ip und Martin Reich.

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Die Neurologie entwickelt sich weiter und nutzt zunehmend digitale Methoden, um Bewegungsstörungen besser zu diagnostizieren und zu behandeln. Ein Team der Universitätsmedizin Würzburg zeigt, wie neue Technologien, darunter künstliche Intelligenz (KI) und Software aus der Unterhaltungselektronik, eine genauere Erfassung und Quantifizierung von Tremor und Dystonie ermöglichen.

Künstliche Intelligenz zur Analyse von Bewegungen

In einer multizentrischen, retrospektiven Studie haben die Forschenden untersucht, wie mit visuell-perzeptiver künstlicher Intelligenz die Kopfbewegungen bei Dystonie analysiert werden können. Die Analyse von Videomaterial erlaubt es, die Dynamik dieser unwillkürlichen Bewegungen präzise zu erfassen. „Bisher waren wir bei allen Therapiebeurteilungen auf schlecht quantifizierbare Skalen angewiesen, die den subjektiven Eindruck erfahrener Neurologinnen und Neurologen widerspiegelten. Wir brauchen aber für die Therapieplanung oder klinische Studien objektiv messbare Merkmale oder Biomarker, wie es zum Beispiel der Blutdruck in der Inneren Medizin ist“, erklärt Prof. Jens Volkmann, Direktor der Neurologischen Klinik am Universitätsklinikum Würzburg.

Tremor-Diagnostik mit Gaming-Technologien

In einer weiteren Studie testeten die Forschenden computergestützte Algorithmen zur Analyse von Tremor. Bei der Quantifizierung des Zitterns stellte sich die Herausforderung, aus zweidimensionalen Videos dreidimensionale Bewegungsdaten zu erfassen. Die Forschenden nutzten Open-Source-Algorithmen und Software aus der Gaming-Industrie, wie Mediapipe von Google, um präzise Bewegungsmessungen vorzunehmen.

Die Studien zeigen, dass eine genaue Diagnose von Bewegungsstörungen wie Tremor entscheidend für den Erfolg einer Tiefen Hirnstimulation ist. Die Phänotypisierung des Tremors, also die genaue Charakterisierung der Symptome, ist der Schlüssel zur optimalen Behandlung.

Digitale Biomarker zur Behandlung von Dystonie

Auch bei der Dystonie, einer häufigen Bewegungsstörung, konnten die Forschenden mit KI und Deep-Learning-Algorithmen neue Wege zur Diagnostik und Therapie entwickeln. Die abnormen Muskelkontraktionen, die vor allem Kopf- und Nackenbereich betreffen, sind komplex und schwierig zu erfassen. Mithilfe der neuen Algorithmen lassen sich jedoch Bewegungsmuster genau messen und auswerten. Diese digitalen Biomarker ermöglichen es, den Schweregrad der Erkrankung und die Auswirkungen von Eingriffen in die neuronalen Schaltkreise präzise zu bewerten.

Zukunftsperspektive: App für Bewegungsdiagnostik

Die nächste Entwicklungsstufe ist die Integration der Technologie in eine App. Damit könnten Betroffene ihre Bewegungsstörungen selbst aufzeichnen und überwachen. Der Algorithmus würde die Bewegungen analysieren und objektive Werte liefern, die zur Behandlung genutzt werden können. Dies könnte nicht nur den Schweregrad der Dystonie erfassen, sondern auch den Verlauf der Erkrankung dokumentieren.

MEDICA.de; Quelle: Universitätsklinikums Würzburg (UKW)

Mehr über das UKW unter: www.snf.ch/de