Von Rory Cellan-Jones
Technologie-Korrespondent

Vor kurzem hatte ich für 14 Tage eine feste Routine. Jeden Morgen um 10:30 Uhr setze ich mich an meinen Küchentisch, schnalle drei Geräte mit Sensoren an meinen rechten Arm und schalte einen einen Tablet-Computer ein. Dann verbringe ich 20 Minuten damit, eine Reihe von Übungen zu absolvieren, die von einem Mann überwacht werden, der in einem Fenster auf dem Bildschirm auftaucht.

Die Ergebnisse meiner Bemühungen werden, so hoffe ich, Millionen von Menschen wie mir helfen, die mit der Parkinson-Krankheit zu kämpfen haben.

Meine tägliche Routine war Teil einer medizinischen Studie, die von Ingenieuren des Imperial College und einem von ihnen gegründeten Start-up-Unternehmen in Zusammenarbeit mit einem beratenden Neurologen am Londoner Charing Cross Hospital durchgeführt wurde. Ihr Ziel: mithilfe von Techniken der künstlichen Intelligenz ein tragbares Gerät zu entwickeln, das die Symptome der Parkinson-Krankheit überwachen und vielleicht sogar bei der Behandlung helfen könnte.

Für mich ist das eine spannende Perspektive. Im Januar 2019 wurde bei mir Parkinson diagnostiziert, und das Erste, was mir gesagt wurde, war, dass es keine Heilung für diese Krankheit gibt, an der etwa 10 Millionen Menschen leiden und die die am schnellsten wachsende neurologische Erkrankung der Welt ist.

Es gibt Medikamente zur Behandlung der Symptome, aber es ist schwierig, genau die richtige Dosis von Sinemet und anderen Medikamenten zu verschreiben, die das fehlende Dopamin ersetzen, das Parkinson-Patienten zittern oder den Fuß schleifen lässt. In meinem Fall war nicht klar, ob die Medikamente richtig wirken.

So wurde ich schließlich von meinem eigenen Facharzt im St. Mary’s Hospital Paddington zu einer zweiten Meinung von Dr. Yen Tai, dem Neurologen am Charing Cross, der mit dem Imperial College zusammenarbeitet, geschickt. Nachdem er mir ein neues Medikament verschrieben hatte, kamen wir ins Gespräch über Technologie und wie sie im Kampf gegen Parkinson helfen könnte. Als er mir anbot, mich in die Imperial-Studie einzuschreiben, ergriff ich die Chance.

Künstliche Intelligenz (KI) steht an der Spitze der Durchbrüche, die Menschen mit Parkinson helfen, mit der Krankheit zu leben

Die Übungen, die ich jeden Morgen machte – meine Hand von einer Seite zur anderen drehen, sie vor mich halten, meinen Arm auf und ab bewegen – ähnelten denen, die mein Berater mich alle vier Monate bei meinen Besuchen machen lässt. Die Idee ist, dass die von den Sensoren aufgezeichneten Daten und das Video der Sitzung dem KI-System allmählich beibringen, die Symptome so zu bewerten, wie es ein menschlicher Arzt tut.

Neurologen verwenden den so genannten UPDRS – den Unified Parkinson’s Disease Rating Score – um den Schweregrad der Symptome eines Patienten zu kalibrieren. Im Vorfeld der Studie wurden andere Patienten von Dr. Tai in seiner Klinik beurteilt, und seine UPDRS-Bewertungen wurden dann als Teil der Lerndaten in das KI-System eingespeist.

Ravi Vaidyanathan, Reader in Biomechanik am Imperial College und leitender Prüfarzt für dieses Forschungsprogramm, lachte, als ich sagte, das Ziel scheine zu sein, Dr. Tais Gehirn zu nehmen und es in die KI zu stecken. „Wir sind ein paar Lichtjahre davon entfernt, das zu können, was Tais Gehirn kann“, sagte er.“ Aber wir versuchen, seine diagnostischen Fähigkeiten in das automatisierte System zu übernehmen. Und so funktioniert maschinelles Lernen.“

Das Imperial-Team ist nicht das einzige, das erforscht, wie tragbare Geräte zur Diagnose und Überwachung von Parkinson eingesetzt werden könnten. „Wearable-Sensoren sind in der Parkinson-Forschung schon seit einigen Jahren ein heißes Thema“, sagt Dr. Tai. Ein Team bei Apple hat in Zusammenarbeit mit Medizinern gezeigt, wie die Apple Watch zur Überwachung der Symptome und zur Messung der Reaktion auf Medikamente eingesetzt werden könnte.

Aber das Team am Imperial glaubt, dass ihre Studie weiter geht als jede andere, da sie Daten über alle Hauptsymptome von Parkinson sammelt – Steifheit der Gliedmaßen, Zittern und Langsamkeit der Bewegungen.

Spannend ist, was als nächstes kommt. Später in diesem Jahr hofft SERG Technologies, die Ausgründung von Imperial, die an der Kommerzialisierung dieser Forschung arbeitet, auf ein weniger klobiges Gerät – „ein schönes, schlankes, einfaches Gerät“, sagt Ravi Vaidyanathan.

„Am Anfang könnte das Gerät noch einmal verwendet werden, um Patienten durch verschiedene Übungen zu schicken, um ihre Symptome zu beurteilen, aber später ist die Idee, dass es einfach Daten sammeln könnte, während die Leute ihrem täglichen Leben nachgehen.

„Wenn man also eine Tasse Kaffee, einen Bleistift oder einen Kugelschreiber in die Hand nimmt, hätten wir etwas, das man den ganzen Tag unauffällig tragen könnte und das aufzeichnen würde, was man tut.“

Gekoppelt mit Daten darüber, wann ein Patient seine Medikamente einnimmt, könnte das intelligente Gerät dann kontinuierlich überwachen, wie ein Patient darauf reagiert. „Wir hoffen, dass dies eine persönlichere, besser auf den einzelnen Patienten zugeschnittene Behandlung ermöglichen wird“, sagt Dr. Tai.

In ferner Zukunft könnte das tragbare Gerät sogar die Behandlung übernehmen. In einem neuen Projekt, das vom National Institute of Health Research mit einer Million Pfund gefördert wird, sollen winzige Strommengen in die Muskeln des Patienten geschossen werden, um das Zittern zu kontrollieren.

Bei aller Arbeit, die hier und auf der ganzen Welt geleistet wird, um die Überwachung und Behandlung von Parkinson zu verbessern, ist eine Heilung noch nicht in Sicht.

„Letztendlich brauchen wir immer noch etwas, das den Degenerationsprozess des Gehirns verlangsamen kann“, sagt Dr. Tai. „Aber das bedeutet nicht, dass wir nicht gleichzeitig die Behandlung optimieren können, während wir versuchen, eine Heilung für Parkinson zu finden.“

Ich hoffe, dass ich diese Reise auf der Suche nach einem besseren Verständnis und einer verbesserten Behandlung von Parkinson fortsetzen kann. Ich werde über jeden Fortschritt berichten.

Quelle: https://www.bbc.com/news/technology-57342760

Übersetzt mit DeepL