Sensorgestützte Ganganalyse

Diagnosen aus dem Hightech-Schuh

Im Vordergrund sind ein aufgeklappter Laptop und Sportschuh zu sehen. Im Hintergrund stehen zwei Männer im Gespräch.

Sensoren in einer Chipkarte erfassen das Gangmuster des Patienten. Eine Software filtert die für Parkinson charakteristischen Gangstörungen heraus.

Quelle: Astrum IT GmbH

Unsicherer Gang, langsame Schritte – bisher mussten sich Ärzte bei der Diagnose und Therapie von Parkinson auf ihre subjektiven Eindrücke von den Bewegungen ihrer Patienten verlassen. Nun hat ein Forscherteam aus der Region Nürnberg-Erlangen ein Sensorsystem entwickelt, das objektive Daten über das Gangverhalten liefern kann. Mit spannenden Einsatzmöglichkeiten. von Romy König

Es sind diese Momente im Arbeitsleben eines Arztes, in denen er sich auf seine Einschätzung, seine Erfahrung, ja, vielleicht auch seine Intuition verlassen muss: Der Patient klagt über steife Gelenke, bewegt sich auffallend langsam, vielleicht zittert auch seine Hand ein wenig. Symptome, die auf Morbus Parkinson hinweisen können, die neurodegenerative Krankheit, an der weltweit rund 4,1 Millionen Menschen leiden. In Deutschland, so schätzt die Deutsche Parkinson-Gesellschaft, sind mindestens 250.000 Menschen daran erkrankt.

Doch ist auch dieser spezielle Patient davon betroffen? Oder steckt bei ihm doch eine andere Erkrankung hinter den Symptomen? Schließlich können Bewegungsstörungen oder Muskelzittern auch durch chronische Durchblutungsstörungen verursacht werden oder gar als Nebenwirkungen bestimmter Medikamente auftreten. Im Frühjahr 2016 warnte die Deutsche Gesellschaft für Neurologie (DGN) vor zu eiligen Parkinson-Diagnosen: So seien 47 Prozent der Parkinson-Diagnosen, gestellt von Allgemeinmedizinern, falsch. Unter Fachärzten liege die Fehldiagnose-Quote immerhin noch bei 25 Prozent. In ihren neuen Leitlinien empfiehlt die DGN daher neben weiteren Diagnosemethoden, etwa bildgebenden Verfahren oder einen Riechtest, den Patienten zur Abklärung zu einem ausgewiesenen Bewegungsstörungsspezialisten zu schicken.

Zu sehen ist der Blick über die Schulter eines Mannes mit weißem Kittel mit einem Touch-Pad in der Hand. Davor steht ein weiterer Mann, von dem allerdings nur ein Arm und die Beine im Bild sind.

Mittels eines mobilen Devices und moderner Sensorik am Schuh des Patienten werden die standardisierten Tests zur Ganganalyse aufgezeichnet.

Quelle: Astrum IT GmbH

Gangtests wie der sogenannte Zehn-Meter-Walk oder der Timed-up-and-go-Test, bei denen Patienten eine vorher festgelegte Strecke laufen oder sich von einem Stuhl erheben, ein drei Meter entferntes Hindernis umrunden und sich anschließend wieder hinsetzen, sind im klinischen Alltag etabliert. Die berechneten Gangparameter geben dem Arzt Hinweise auf den Grad einer motorischen Beeinträchtigung. „Bei den meisten Bewegungserkrankungen, die auch das Gangbild einschränken, kann der Therapeut ein spezifisches Gangmuster erkennen, welches für die Art, das Stadium und den Fortschritt der Bewegungserkrankung charakteristisch ist“, erklärt Jochen Klucken, Neurologe am Uniklinikum Erlangen. Problem nur: Die anschließende Erfassung und Einordnung der Symptome fußt zum einen lediglich auf der subjektiven Einschätzung des Arztes oder Therapeuten. Zudem hängt die Art, wie ein Patient läuft, auch stark von dessen aktuellem Zustand ab, ist also immer nur eine Momentaufnahme. Auch bei den Spezialisten für Bewegungsstörungen sind falsch gestellte Parkinson-Diagnosen daher nicht ausgeschlossen. Laut DGN liegen sie bei immerhin noch sechs bis acht Prozent.

Zu sehen ist das Portrait eines Mannes mittleren Alters, der in die Kamera lächelt. Er trägt ein helles Hemd, eine hellblaue Krawatte mit weißen Streifen und einen weißen Kittel.

Privatdozent Dr. Jochen Klucken, Oberarzt der Molekularen Neurologie am Universitätsklinikum Erlangen, hat das eGaIT-Projekt initiiert.

Quelle: Uniklinikum Erlangen

Daten statt rein subjektiver Einschätzung

Was den Ärzten und Therapeuten fehlt, das wurde Jochen Klucken während seiner Arbeit bald klar, ist ein objektives Analysesystem, ein Programm, das die Bewegungen des Patienten messen und Auskunft über dessen Krankheitszustand geben kann. Deshalb hat sich der Oberarzt vor wenigen Jahren einem interdisziplinären Konsortium aus Forschern, Ingenieuren und IT-Experten angeschlossen und gemeinsam mit ihnen ein neues mobiles Sensorensystem zur Ganganalyse entwickelt: eGaiIT“ – ein Akronym, das für „eingebettete Ganganalyse mit Intelligenter Technologie“ steht – zeichnet Bewegungs- und Gangveränderungen von Patienten auf und erlaubt über diverse Skalen eine objektive Beurteilung. Der Clou dabei: Die Sensoren, die dazu genutzt werden, sind nicht größer als eine Scheckkarte und werden einfach an einen handelsüblichen Turnschuh gesteckt. „Mithilfe der im Schuh integrierten Sensoren erfassen wir die Gangparameter unserer Probanden“, erläutert Klucken. „Damit können wir Gangstörungen objektiv betrachten und behandelnde Ärzte bei der Diagnostik und dem Monitoring von Therapiemaßnahmen unterstützen.“

Die Technik funktioniert so: Die Entwickler heften sogenannte Inertialsensoren seitlich an die Schuhe. Inertialsensoren sind Sensoren, die vor allem Werte wie die Beschleunigung und die Winkelgeschwindigkeit beim Gehen messen können. Während der Patient damit anschließend eine festgelegte Strecke abläuft, zeichnen diese Mini-Bewegungsmelder die Länge seiner Schritte, die Laufgeschwindigkeit und -variabilität auf, zudem die Dauer der kurzen Standphasen und den Fuß-Boden-Abstand. Anschließend senden die Tracker die Parameter an ein Rechensystem, das aufgrund der Daten das Gangbild des Patienten entwirft.

Zu sehen ist das Portraitbild eines jungen Mannes, der in die Kamera lächelt.

Professor Björn Eskofier vom Lehrstuhl für Mustererkennung an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU).

Quelle: Astrid Huebner

Algorithmen machen die Feinarbeit

Klingt erst einmal einfach, ist im Detail aber doch kompliziert: Denn um verwertbare Informationen aus den Sensorsignalen gewinnen zu können, müssen die Einzelschritte zunächst aus der gesamten Gangsequenz segmentiert werden. „Erst dann können aus den Signalen jene Merkmale extrahiert werden, anhand derer der Gang eines Menschen charakterisiert werden kann“, erklärt Björn Eskofier vom Lehrstuhl für Mustererkennung an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU). Diese Merkmale können zum einen die bereits genannten Parameter sein, aber auch generisch berechenbare Werte, zum Beispiel der Frequenzinhalt des Signals. Der liefere gerade beim Parkinson-Syndrom wertvolle Aussagen etwa über die Intensität des Tremors. Es sei wichtig, so Eskofier, die berechneten Parameter einzuordnen und zu analysieren. Nur dann könnten die Daten den Arzt im klinischen Alltag unterstützen und ihm als zusätzliches Messinstrument dienen. Nicht ohne Grund ist deshalb Eskofiers Lehrstuhl ebenfalls am eGaIT-Projekt beteiligt: „Gerade diese sinnvolle Kombination von Parametern kann durch statistische Methoden oder auch Klassifikationsalgorithmen aus der Mustererkennung bestimmt werden.“

Dafür, dass die Daten überhaupt erfasst und analysiert werden können, sorgt eine speziell entwickelte IT-Plattform, entwickelt vom dritten Projektbeteiligten, dem Softwarehaus Astrum IT. Die Plattform führt die Daten zusammen, wertet sie aus, und stellt sie dem Arzt oder Therapeuten über eine sichere Internetverbindung zur Verfügung.

Jede Gangunsicherheit wird abbildbar

Seit mehr als vier Jahren arbeiten die Partner nun schon an ihrer Produktidee, unterstützt durch eine Förderung der Bayerischen Forschungsstiftung. Mehrere hundert Gangsequenzen von Patienten- und Kontrollgruppen haben sie bislang mit eGaIT aufgezeichnet und ausgewertet. Im Laufe dieser Studien habe sich unter anderem gezeigt, so Jochen Klucken, dass sich von den berechneten Gangparametern auf das Stadium der jeweiligen Erkrankung schließen lasse: „Sowohl die beim Parkinson-Syndrom typischen Veränderungen wie abnehmende Schrittlänge, die sogenannte „Kleinschrittigkeit“, Gangunsicherheit und der „schlurfende“ Gang sind objektiv abbildbar als auch eine automatisierte und individuelle Klassifikation und Vorhersage von Veränderungen der Gangstörungen bei individuellen Patienten“, so der Erlanger Neurologe. Auch der Krankheitsverlauf, mit seinen typischen Phasen der Verbesserung, Stagnierung oder Verschlechterung, wird über die Bewegungsanalyse aussagekräftig abgebildet. Für den Arzt bedeutet das, dass er die Entscheidung für eine bestimmte Therapieform nun nicht nur nach subjektiver Einschätzung fällen muss, sondern sie zusätzlich auf eine objektive Datenbasis stellen kann.

Zu sehen ist die Hand eines älteren Menschen, mit einer gelben Pille auf dem Mittelfinger.

Gar nicht so einfach: die richtige Parkinson-Medikation einstellen. Auch dabei kann eGaIT helfen.

Quelle: Fotolia/pololia

Medikation richtig einstellen

Doch auch im weiteren Verlauf einer Therapie ist die Ganganalyse hilfreich, zum Beispiel bei der Einnahme von Arzneimitteln: Gerade beim Parkinson-Syndrom sei es besonders schwierig, das richtige Zusammenspiel von Dosis und Zeitpunkt der Medikamenteneinnahme zu bestimmen: Typisch für ein fortgeschrittenes Stadium der Erkrankung ist zum Beispiel, dass der Patient im Verlauf eines Tages schnelle Wechsel von krankheitsbedingter Unterbeweglichkeit und – durch Medikamente ausgelöste – Überbeweglichkeit durchlebt. Es ist deshalb knifflig, den Patienten in diesem Spannungsfeld richtig auf seine Medikamente einzustellen. Bisher musste sich der Arzt auch hier auf seinen subjektiven Eindruck verlassen oder Erinnerungen des Patienten oder Einträge in dessen Krankentagebuch zu Rate ziehen. Nun kann die Ganganalyse die genauen – und objektiven – Werte liefern. „Durch die Ganganalyse und das dadurch mögliche objektive Monitoring können Ärzte die Therapie künftig früher anpassen, Veränderungen des Gesundheitszustands früher erkennen – und auch schneller reagieren, wenn sie erkennen, dass die bisherige Therapie nicht anschlägt“, so das Entwicklerteam.

Einsatz in anderen Fachbereichen denkbar

Noch befindet sich das Projekt im – wenn auch weit fortgeschrittenen – Forschungsstadium. Aber dessen Radius wird stets erweitert: Mittlerweile finden bereits Studien statt, die zeigen sollen, wie eGaIT bei invasiven Therapien – etwa für Parkinsonpatienten, die eine Medikamentenpumpe oder einen Hirnschrittmacher erhalten – angewendet werden kann. „Gerade hier bedarf es einer kontinuierlichen Diagnostik der Bewegungsstörung und fortwährenden Anpassung der Therapie, um die bestmögliche Einstellung zu finden”, erklärt Klucken. Und grundsätzlich kann eGaIT nicht nur in anderen medizinischen Fachbereichen, etwa der Geriatrie oder Orthopädie, sondern auch bei der Behandlung anderer neurodegenerativen oder Muskel-Skelett-Erkrankungen eingesetzt werden.

Auch die IT-Plattform lässt weitere Möglichkeiten zu: „Durch die Online-Plattform avanciert das mobile Ganganalyse-System auch zum Produkt für multizentrische Studien“, sagt Chantal Herberz vom Softwarehersteller Astrum IT. „eGaIT kann also auch in wissenschaftlichen Studien eingesetzt werden, um die Wirkung von Therapieverfahren nachzuweisen. “ Das heißt, die für eine Studie relevanten Daten können dann orts- und zeitunabhängig in den einzelnen Prüfzentren erfasst, mit den bewährten Methoden der Signalverarbeitung und Mustererkennung analysiert und die Ergebnisdaten zentral über die Plattform zur Verfügung gestellt werden.

Telemonitoring kann Früherkennung verbessern

Spannend ist aber vor allem der weiter gedachte Einsatz von eGaIT beim Patienten. So sei es möglich, die Sensoren im Rahmen von integrierten Versorgungskonzepten einzusetzen, sagte Klucken unlängst auf der Medica. Selbst außerhalb von Klinik oder Praxis könnte eGaIT bald eine Rolle spielen: Inwieweit Parkinson-Patienten künftig auch zu Hause die Sensoren an ihren Schuhen tragen und über ihre Schritte automatisch Werte an den behandelnden Arzt oder Therapeuten übermitteln können, wird gerade in einem Teilforschungsprojekt ausgelotet – mit Einsatz von Videotechnik. Die Forscher sind sich bewusst, dass die Übertragung ihrer Idee vom klinischen ins häusliche Umfeld eine Herausforderung ist, dass auch ethische Aspekte – Stichwort Überwachung – beachtet werden müssen. Doch könnte gerade ein solches Langzeit-Monitoring helfen, frühzeitig zu erkennen, ob sich der Gang – und damit der Gesundheitszustand – eines Parkinson-Patienten verschlechtert und eine Therapieumstellung nötig ist.

Der Bedarf an Lösungen für Parkinson-Patienten, soviel ist jedenfalls sicher, wird so bald nicht weniger werden: Die Zahl der Menschen, die mit dieser Nervenerkrankung künftig leben müssen, wird sich – auch diese Schätzung kommt von der Deutschen Parkinson-Gesellschaft – allein in den nächsten 15 Jahren verdoppeln.

© Medizintechnologie.de/jej

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