Vroegtijdige parkinsontests: beweging detecteren met video en machine learning

AmsterdamOnderzoekers van de Universiteit van Florida en het Fixel Instituut voor Neurologische Ziekten hebben een nieuwe methode gevonden om Parkinson te bestrijden. Ze maken gebruik van video-assessments en machine learning om bewegingstoornissen vroegtijdig te herkennen. Door bewegingen van de linker- en rechterkant van het lichaam met elkaar te vergelijken, kunnen ze problemen opsporen, aangezien Parkinson vaak begint met meer invloed op één kant van het lichaam.

Het verschil in bewegingen is essentieel voor de nauwkeurigheid van de methode. Onderzoekers lieten mensen eenvoudige hand- en beenbewegingen uitvoeren die vaak in neurologische tests worden gebruikt. Door deze bewegingen te analyseren, ontdekten ze subtiele verschillen tussen gezonde personen en mensen met vroege stadia van Parkinson. Ze bereikten een nauwkeurigheid van 86%. Deze methode kan zeer nuttig zijn voor het vroegtijdig opsporen en behandelen van Parkinson.

Belangrijke voordelen van deze methode zijn:

• Niet-invasieve aanpak
• Gebruik van standaard video-opnames
• Geschikt voor brede toepassing zonder gespecialiseerde apparatuur
• Vroege opsporing leidt tot betere behandelings- en beheeropties

De bevindingen van deze studie zijn van groot belang. Een vroege opsporing van Parkinson kan een enorm verschil maken in de behandeling. Momenteel ontdekken artsen Parkinson vaak pas wanneer de symptomen duidelijk zichtbaar zijn. Deze nieuwe methode kan helpen de ziekte eerder te detecteren, waardoor behandelingen sneller kunnen beginnen.

Lees ook:

Vandaag · 12:21

Verborgen dieptegeheimen: Arima-bronwater en aardbevingsrisico

Huidige behandelingen voor Parkinson helpen symptomen beheersen en de kwaliteit van leven verbeteren, maar voorkomen niet dat de ziekte verergert. Vroege detectie kan leiden tot beter onderzoek naar behandelmethoden die de ziekte mogelijk kunnen vertragen of stoppen. Dit is cruciaal, aangezien het aantal mensen met Parkinson tegen 2040 naar verwachting meer dan verdubbeld zal zijn, volgens de Parkinson's Foundation.

Dankzij machine learning en video-analyse kunnen naast de ziekte van Parkinson ook andere bewegingsstoornissen worden gedetecteerd. Deze aanpak is eenvoudiger en minder kostbaar voor vroege diagnose. Met de opkomst van telemedicine kunnen video-evaluaties een vast onderdeel worden van medische controles, waardoor patiënten gemakkelijker frequent en eenvoudig hun gezondheid kunnen monitoren.

Met deze methode in combinatie met draagbare technologie kunnen we de nauwkeurigheid en bruikbaarheid vergroten. Draagbare apparaten die beweging continu volgen, bieden een constante stroom gegevens voor machine learning om te analyseren, waardoor problemen sneller kunnen worden opgespoord. Het combineren van video-analyse met digitale gezondheidstools kan revolutioneren hoe we Parkinson en andere hersenaandoeningen aanpakken.

Videotechnologie en machine learning kunnen artsen helpen ziektes vroegtijdig op te sporen. Met meer onderzoek en verbeteringen zouden deze technieken zeer nuttig kunnen worden bij de behandeling van ziektes die in de loop der tijd verergeren, wat leidt tot vroegere behandelingen en betere resultaten voor patiënten.