Maskininlärning algoritmer som använder dataströmmar fångas från mjuka bärbara sensorer har potential att automatiskt upptäcka PD-symtom och informera kliniker om sjukdomsutvecklingen. Dessa algoritmer måste dock utbildas med kommenterade data från kliniska experter som kan känna igen symptom, och insamling av sådana data är kostsamt. Att förstå hur många sensorer och hur mycket märkta data som krävs är nyckeln till att framgångsrikt distribuera dessa modeller utanför kliniken. Här registrerade vi rörelsedata med hjälp av 6 flexibla bärbara sensorer hos 20 personer med PD under loppet av flera kliniska bedömningar som genomfördes på 1 dag och upprepades 2 veckor senare. Deltagarna utförde 13 vanliga uppgifter, såsom promenader eller maskinskrivning, och en läkare bedömde symtomens svårighetsgrad (bradykinesi och tremor). Vi tränade sedan konvolutionella neurala nätverk och statistiska ensembler för att upptäcka om ett segment av rörelse visade tecken på bradykinesi eller skakningar baserat på data från uppgifter som utförs av andra individer. Våra resultat visar att en enda bärbar sensor på baksidan av handen är tillräcklig för att upptäcka bradykinesi och skakningar i de övre extremiteterna, medan användning av sensorer på båda sidor inte förbättrar prestandan. Att öka mängden träningsdata genom att lägga till andra individer kan leda till bättre prestanda, men upprepade bedömningar med samma individer - även vid olika läkemedelstillstånd-inte väsentligt förbättra detektion över dagar. Våra resultat tyder på att PD symtom kan upptäckas under en mängd olika aktiviteter och är bäst modelleras av en datauppsättning som innehåller många individer.
Lioni m.fl. REF visar att användningen av ett armband räcker för att upptäcka bradykinesi och skakningar.
Wearable sensors for Parkinson’s disease: which data are worth collecting for training symptom detection models
{'venue': 'npj Digital Medicine', 'journal': 'npj Digital Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}