Multiple Sklerose ist eine der häufigsten chronischen Erkrankungen des zentralen Nervensystems mit ca. 120.000 Betroffenen in Deutschland [1]. Ein wichtiger Indikator für die Bewertung des Gesundheitszustandes ist die Mobilität der Patienten. Zur Bestimmung der Mobilitätseinschränkungen verwendet der Arzt bei den quartalsweisen Untersuchungen die subjektive Expanded Disability Status Scale (EDSS) [2]. Aktuelle Untersuchungen [3, 4] zeigen die Notwendigkeit weiterer Mobilitätsstudien und die Untersuchung der Korrelation zwischen Mobilitätsparametern und EDSS, um die Mobilität von Patienten objektiver zu bewerten und Krankheitsschübe mit angepasster Therapie vorzubeugen. In der Studie MS Nurses wurde hierfür ein Studienkonzept entwickelt. Die Ergebnisse der Studie sind vielversprechend. Bisherige Untersuchungen zeigen eine Korrelation zwischen Gesundheit und Mobilitätsparametern [7]. In einem weiteren Feldtest mit 20 MS Patienten wird über ein Jahr ein Datenpool aufgebaut, mit dem eine erste Korrelation zwischen Mobilitätsparametern und EDSS aufgezeigt werden soll.

1. Assessment der Mobilität mithilfe von Beschleunigungssensoren und Assistenzsoftware bei Multiple Sklerose Patienten 26.09.2011 – Tom Zentek

2. Agenda Motivation Vorarbeiten Fragestellungen Studienkonzept und technischer Aufbau Erste Ergebnisse Ausblick/ Zusammenfassung 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 2

3. Die Krankheit Multiple Sklerose Chronisch (keine Heilung) Ungewisser Ursprung Autoimmunkrankheit des Zentralen Nervensystems Vielschichtig in der Ausprägung Wenig Information über Verlauf Quantifizierung mit EDSS Score, Fatigue Score 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 3

5. Patienten mit EDSS zwischen 3,5 und 6 besonders interessant 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 5

7. Korrelation zwischen Mobilitätsparametern und EDSS aufzeigen12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 6

8. Technologieauswahl für die Fallstudie 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 7

9. Move II (movisens) Beschleunigung in 3-Achsen, variablen Samplerate bis zu 128 Hz Misst die Asymmetrie im Gang des Trägers Misst die mittlere Beschleunigung in alle Richtungen Joggen, Gehen, Stehen, Sitzen, Liegen, etc. Schrittlänge, Gehdauer, zurückgelegene Distanz, Aktivitätslevel, Energieverbrauch, Stolpern und Stürze 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 8

10. Studienprozess MS Nurse 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 9 Regelmäßige Untersuchungen und ggf. Therapieanpassungen (3-6 Monate) Daten übertragen Patient Arzt Unterstützen Ständige Betreuung und Bereitschaft MS Nurse

11. Patenten PC 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 10

12. Arzt PC 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 11

13. Zwischenergebnisse Experten Interviews mit Ärzten und Schwestern (n=3) Fokus: Usability und Feasibility Fokusgruppen und Fragebögen mit Patienten (n>20) Zeitraum: Mai bis Juli 2011, Februar 2011, Juli 2012 Fokus: Usability, Feasibility und Motivation N=14 m=4/ w=10 Alter 39,43 Jahre [23, 52] Größe 170 cm [158, 181] Gewicht 70,36 kg [44, 103] EDSS 2,77 [1, 5] 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 12

18. Zusammenfassung und Ausblick Weitere Benutzerakzeptanz und Motivationsuntersuchungen Iterative Anpassungen des Studienprozessunterstützung Weiterentwicklung der Analysealgorithmen mit dem Ziel einesgenaueren Scoreszur Einschätzung des Krankheitszustandes des Patienten Finale technische Datenauswertung nach Ende der Studie 2012 Überführung des Monitoring-Systems in den Regelbetrieb der Klinik 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 17

19. Vielen Dank. 12.10.2011 © FZI Forschungszentrum Informatik 18 Tom Zentek, zentek@fzi.de