Im Rahmen des MS Symposiums der Neurologischen Klinik Campus Bad Neustadt hat Herr Dr. Asarnusch Rashid einen Vortrag zu Mobilitätsanalyse bei MS gehalten. Bei Erkrankungen, die sich auf die Mobilität auswirken, wie z.B. Adipositas, Diabetes, Multiple Sklerose und Parkinson entwickelt das ZTM telemedizinische Systeme zur Mobilitätsanalyse.

In den letzten Jahren haben wir in Studien bei Patienten mit Multiple Sklerose Algorithmen zur Mobilitätsanalyse entwickelt. Um die Anwendung der langjährig entwickelten Algorithmen zu garantieren benötigen wir allerdings eine Sensoreinheit, die uns ausreichend Spielraum gewährt um die Aktivitätsparameter bis ins Detail auszuwerten. Hierzu haben wir bislang Forschungssensoren der Fa. movisens aus Karlsruhe eingesetzt. Eine interessante alltagstaugliche Alternative stellen Fitnesstracker im Armbandformat dar. Hierzu haben wir eine umfangreiche Marktrecherche zum aktuellen Stand der Technik betrieben und unterschiedliche Produkte von Fitbit, Garmin, Huawei und Polar auf ihre Funktion und Möglichkeit für den Einsatz in Rehakliniken und Alltag geprüft.

Beispielsweise haben wir mit dem Modell M600 von Polar eine Integration in unsere Patientenapp erfolgreich implementiert. Dank dem offenen Betriebssystem Android Wear 2.0, wie es auch auf herkömmlichen Smartwatches erhältlich ist, können wir die Rohdaten von der Uhr in unsere App übermitteln und auswerten, ohne dass diese Daten bei Polar selbst zu speichern sind. Da dieses Betriebssystem auch auf viele andere Fitnessuhren bzw. Smartwatches installiert ist, gibt es uns genügend Freiräume zur Entwicklung und Anwendung speziell an medizinisch interessante Parameter angepasste Algorithmen, die unter anderem während unser Forschung im Rahmen von Multiple Sklerose entstanden sind.

Die offene Schnittstelle ermöglicht die Erfassung des triaxialen Beschleunigungssignals wie schon mit den movisens Move II und III Sensoreinheiten möglich war. Zudem besteht die Möglichkeit Gyroskop (Lagesensor), Herzfrequenz und GPS Daten auszulesen und diese zur Ergänzung der Algorithmen zu verwenden. Eine von uns in dem Zug entwickelte Demonstrator-App zeigt die Anbindung einer beliebigen Uhr/Tracker mit dem Smartphone und die grafisch aufbereitete Echtzeitanzeige der Sensorwerte. Auf analytischer Seite haben wir auch die prinzipielle Funktionalität unserer Algorithmen getestet und kamen zu zufriedenstellenden Ergebnissen.

Im kürzlich gestarteten Projekt "MS bewegt" werden wir diesen Lösungsansatz für den Alltageinsatz bei Patienten, Therapeuten und Neurologen weiter entwickeln und evaluieren.