Yenilikler

Fitness takipçileri ve akıllı telefonlar tarafından sağlanan veriler MS hastalarına nasıl yardımcı olabilir?

Multipl skleroz (MS) sinsi bir hastalıktır. Hastalar, bağışıklık sistemlerinin kendi sinir liflerine saldırması ve sinir sinyallerinin iletimini engellemesi nedeniyle acı çekiyor. MS’li kişiler, motor fonksiyonlarında ve duyusal algılarında çeşitli şekillerde hafiften şiddetliye kadar bozulma yaşarlar. Bu bozukluklar günlük aktivitelerini bozar ve genel yaşam kalitesini azaltır. Hastalığın semptomları ve ilerleyişi ne kadar bireyselse, tedavi şekli de o kadar bireyseldir. Hastalığın ilerlemesini izlemek ve etkili tedaviler önerebilmek için doktorlar hastalarından düzenli olarak yorgunluk gibi semptomlarını tanımlamalarını ister.

Hafızadan çıkmak

Bu nedenle hastalar, sağlık durumları ve son birkaç hafta, hatta aylar boyunca neler yapabilecekleri hakkında hafızadan bilgi sağlamak gibi zorlu bir görevle karşı karşıya kalıyor. Bu şekilde toplanan veriler hatalı ve eksik olabilir çünkü hastalar ayrıntıları yanlış hatırlayabilir veya yanıtlarını sosyal beklentilere göre şekillendirebilirler. Ve bu tepkiler hastalığın ilerlemesinin nasıl kaydedildiği üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğundan, hastalık yanlış yönetilebilir.

Shkurta Gashi, “Doktorlar, hastaların sağlık durumlarına ilişkin doğru ve kapsamlı bir görünüm sağlayan, hastaların sağlık parametrelerinin güvenilir, sık ve uzun vadeli ölçümlerine erişimden faydalanacaktır” diye açıklıyor. Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde ETH Profesörleri Christian Holz ve Gunnar Rätsch liderliğindeki gruplarda yeni bir çalışmanın baş yazarı ve doktora sonrası araştırmalarının yanı sıra ETH Yapay Zeka Merkezi’nin üyesidir.

Gashi, ETH Zürih, Zürih Üniversite Hastanesi ve Zürih Üniversitesi’nden meslektaşlarıyla birlikte, fitness takipçilerinin ve akıllı telefonların bu tür güvenilir uzun vadeli verileri yüksek zamansal çözünürlükle sağlayabildiğini gösterdi. Çalışmaları dergide yayınlandı NPJ Dijital Tıp.

MS için dijital işaretleyiciler

Araştırmacılar, 55’i MS’li ve 24’ü kontrol denek olarak görev yapan bir grup gönüllüyü işe aldılar ve her kişiye bir kondisyon izleme kol bandı sağladılar. İki hafta boyunca araştırmacılar, bu giyilebilir cihazların yanı sıra katılımcıların akıllı telefonlarından da veri topladı. Daha sonra güvenilir ve klinik açıdan yararlı bilgileri belirlemek için istatistiksel testler ve bu veriler üzerinde makine öğrenimi analizi gerçekleştirdiler.

Özellikle anlamlı olan, katılımcıların giyilebilir cihazlarından toplanan fiziksel aktivite ve kalp atış hızı verileriydi. Katılımcıların hastalık şiddeti ve yorgunluk düzeyleri ne kadar yüksekse, fiziksel aktivite ve kalp atış hızı değişkenliğinin de o kadar düşük olduğu kanıtlandı. Kontrol grubuyla karşılaştırıldığında, MS hastaları günde daha az adım attı, genel olarak daha düşük düzeyde fiziksel aktivitede bulundu ve kalp atışları arasında daha tutarlı aralıklar kaydetti.

İnsanların akıllı telefonlarını ne sıklıkta kullandıkları aynı zamanda hastalıklarının ciddiyeti ve yorgunluk düzeyleri hakkında da önemli bilgiler sağlıyordu: Araştırmaya katılan kişi telefonunu ne kadar az kullanıyorsa, engellilik düzeyi o kadar yüksek ve yorgunluk düzeyi de o kadar şiddetli oluyor. Araştırmacılar, oyun benzeri bir akıllı telefon testiyle motor fonksiyonuna dair fikir sahibi oldular. Birkaç yıl önce ETH’de geliştirilen bu test, sanal bir kişinin olabildiğince hızlı hareket etmesini sağlamak için kullanıcının ekrana olabildiğince hızlı dokunmasını gerektiriyor. Bir kişinin ne kadar hızlı tıkladığını ve dokunma sıklığının zaman içinde nasıl değiştiğini izlemek, araştırmacıların bu kişinin motor becerileri ve fiziksel yorgunlukları hakkında sonuçlar çıkarmasına olanak tanır.

Gashi, “Fitness takipçisinden ve akıllı telefondan gelen verilerin birleşimi, sağlıklı katılımcılar ile MS hastaları arasında yüksek derecede doğrulukla ayrım yapmamıza olanak sağlıyor” diyor. “Fizyolojik, davranışsal, motor performans ve uyku bilgileri de dahil olmak üzere hastalığın çeşitli yönleriyle ilgili bilgilerin birleştirilmesi, hastalığın daha etkili ve doğru bir şekilde izlenmesi için çok önemlidir.”

Güvenilir yaklaşım

Bu yeni yaklaşım, MS hastalarına günlük yaşamlarını sürdürürken güvenilir ve klinik açıdan faydalı uzun vadeli verileri toplamanın basit bir yolunu sunuyor. Araştırmacılar, bu tür verilerin daha iyi tedavilere ve daha etkili hastalık yönetimi tekniklerine yol açabileceğini umuyor: daha kapsamlı, kesin ve güvenilir veriler, uzmanların daha iyi kararlar almasına ve hatta muhtemelen eskisinden daha erken etkili tedaviler önermesine yardımcı oluyor. Dahası, bu hasta verilerinin değerlendirilmesi, uzmanların farklı tedavilerin etkinliğini doğrulamasını sağlar.

Araştırmacılar artık veri setlerini diğer bilim adamlarının kullanımına sundular. Otomatik değerlendirmeye yönelik güvenilir ve genelleştirilebilir modeller geliştirmek için daha büyük bir çalışmaya ve daha fazla veriye ihtiyaç duyulduğuna da dikkat çekiyorlar. Gelecekte bu tür modeller, fitness takipçileri ve akıllı telefonlardan elde edilen veriler sayesinde MS hastalarının hayatlarında önemli bir iyileşme yaşamalarını sağlayabilir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/04/240418111757.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu