Wie Daten von Sportuhren und Smartphones MS-Patienten helfen können

Multiple Sklerose (MS) ist eine t¨¹ckische Krankheit. Patientinnen und Patienten leiden darunter, dass ihr Immunsystem die eigenen Nervenfasern angreift, wodurch diese Nervensignale langsamer weiterleiten. Betroffene erleiden vielf?ltige ¨C leichte bis schwere ¨C Beeintr?chtigungen ihrer Motorik und ihrer Sinneswahrnehmungen. So individuell die Auspr?gungen und Verl?ufe der Krankheit sind, so individuell ist auch der Umgang damit. Damit ?rztinnen und ?rzte wirksame Therapien empfehlen k?nnen, befragen sie Patienten regelm?ssig zu ihren Beschwerden und zum Krankheitsverlauf.

Aus der Erinnerung berichten

Die Patienten haben dabei die schwierige Aufgabe, aus dem Ged?chtnis Auskunft ¨¹ber ihr Befinden und ihre Leistungsf?higkeit in den vergangenen Wochen und Monaten geben zu m¨¹ssen. Die so erhobenen Daten k?nnen deshalb ungenau und unvollst?ndig sein. Denn die Patienten k?nnen sich in ihren Erinnerungen irren oder sich bei ihren Antworten von sozialen Erwartungen beeinflussen lassen. Und weil diese Antworten einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie ?rzte den Krankheitsverlauf erfassen, k?nnte es auch zu Fehlbehandlungen kommen.

??rztinnen und ?rzte w¨¹rden davon profitieren, wenn sie Zugang h?tten zu verl?sslichen Langzeitmessungen der Gesundheitsparameter ihrer Patienten. Diese Daten zeigen ein genaues und umfassenden Bild vom Zustand der Patienten?, erkl?rt Shkurta Gashi. Sie ist Erstautorin einer neuen Studie und Postdoc in den Gruppen der ETH-Professoren Christian Holz und Gunnar R?tsch am Departement Informatik sowie Fellow des ETH AI Centers.

Zusammen mit Kolleginnen und Kollegen von der ETH Z¨¹rich, dem Universit?tsspital und der Universit?t Z¨¹rich zeigt Gashi nun, dass Puls- und Sportuhren sowie Smartphones solche verl?sslichen Langzeitdaten in einer hohen zeitlichen Aufl?sung liefern k?nnen. Ihre Studie ist in der Fachzeitschrift externe Seite NPJ Digital Medicine erschienen.

Digitale Marker f¨¹r MS

Die Forschenden statteten Freiwillige mit einer Fitnessuhr aus. Von diesen Personen hatten 55 MS, 24 waren gesunde Kontrollpersonen. W?hrend zwei Wochen sammelten die Wissenschaftler:innen Daten dieser Fitnessuhr und von den Smartphones der Studienteilnehmenden. Anschliessend werteten sie diese Daten statistisch und mittels maschinellen Lernens aus, um zu ermitteln, welche dieser Daten f¨¹r die ?rzte n¨¹tzlich sind.

Als besonders aussagekr?ftig erwiesen sich dabei Daten zur k?rperlichen Aktivit?t und zum Puls: Je geringer die k?rperliche Aktivit?t und der Puls, desto st?rker beeintr?chtigt und m¨¹der waren die Studienteilnehmenden.

Die H?ufigkeit der Smartphone-Nutzung lieferte weitere wichtige Informationen zu Leistungsf?higkeit und Erm¨¹dung: Je seltener die Testpersonen ihr Handy benutzen, desto st?rker waren sie erm¨¹det, so die Folgerung. R¨¹ckschl¨¹sse auf die motorischen F?higkeiten gewannen die Forschenden durch einen spiel?hnlichen Test auf dem Smartphone. In dem vor wenigen Jahren an der ETH entwickelten Test m¨¹ssen die Proband:innen eine virtuelle Person durch m?glichst schnelles Tippen auf den Bildschirm dazu bringen, sich m?glichst schnell fortzubewegen. Aus der Tippgeschwindigkeit und deren Ver?nderungen im Laufe des Tests k?nnen die Forschenden auf die motorischen F?higkeiten der Proband:innen schliessen.

?Durch die Kombination der Daten der Sportuhren und der Smartphones k?nnen wir gut zwischen Gesunden und MS-Erkrankten unterscheiden?, erkl?rt Gashi.

Zuverl?ssiger Ansatz

Mit dem neuen Ansatz k?nnen MS-Betroffene in ihrem Alltag einfach und unkompliziert verl?ssliche und n¨¹tzliche Langzeitdaten sammeln. Die Forschenden gehen davon aus, dass sich durch diese Daten die Qualit?t der Behandlung verbessert: Auf einer umfassenden, pr?ziseren und zuverl?ssigeren Datenbasis k?nnen Fachpersonen besser entscheiden und gegebenenfalls fr¨¹her als bisher wirksame Therapien vorschlagen. Ausserdem k?nnen Fachleute durch die Auswertung der Patientendaten die Wirksamkeit von Therapien ¨¹berpr¨¹fen.

Ihre Daten haben die Wissenschaftler:innen nun anderen Forschenden zug?nglich gemacht. Sie weisen darauf hin, dass es eine gr?ssere Studie und mehr Daten braucht, um verl?ssliche Modelle f¨¹r die automatische Datenauswertung zu entwickeln. Solche Modelle k?nnten in Zukunft erm?glichen, dass MS-Patienten dank Daten von Fitnesstrackern und dem Smartphone eine deutliche Verbesserung ihres Lebens erfahren.

Das Projekt wurde unterst¨¹tzt vom externe Seite Swiss Data Science Center sowie der Initiative externe Seite Personalised Health & Related Technologies des ETH-Rats.