Wir sind ein interdisziplinäres Team aus Forschenden und wissenschaftlichen Hilfskräften, das es sich zum Ziel gesetzt hat, die komplexe Therapie und den Umgang mit dem Restless-Legs-Syndrom (RLS) zu unterstützen. Im Projekt iTAS-PLMS entwickeln wir über voraussichtlich drei Jahre bis 2028 einen Therapieassistenten für das RLS, der die Therapieeinstellung, den selbstbestimmteren Umgang mit der Krankheit sowie letztlich die Forschung am RLS verbessern soll.
Durch die hohe Komplexität der Erkrankung wird zur Behandlung eine aussagekräftige, ganzheitliche Datenlage benötigt, die den Krankheitszustand bestmöglich abbildet. Eine retrospektive Betrachtung des Zustands durch die Patient*innen ist schwierig und kann durch viele Umstände verfälscht werden. Daher sollte der Zustand direkt erfasst werden können. Statt sich wie in einem
Schlaflabor an Momentaufnahmen zu orientieren, sollten die Symptome auch zu Hause, optimalerweise in aufeinanderfolgenden Nächten und über eine längeren Zeitraum (2-3 Wochen), erhoben werden können.
Wir möchten bei den Herausforderungen unterstützen, indem wir einen Assistenten entwickeln, welcher eine fundierte und objektive Bewertung der Symptome ermöglicht. Damit können die Patient*innen ihre Erkrankung selbst besser einschätzen. Die Auswirkungen neuer Therapieansätze und die Therapie durch das medizinische Fachpersonal können genauer individuell eingestellt werden.
Die Sensorik wird nächtlich und damit beim Schlafen getragen.
Bewegungssensor: hiermit werden die RLS-typischen Bewegungen an der relevanten Extremität (in der Regel am Beim bzw. Fuß) gemessen und aufgezeichnet.
Pulssensor: hiervon wird der Puls gemessen, um ggf. die Schlafphase zu erkennen oder auch festzustellen, ob die Person wach ist oder schläft.
Die mobile Applikation dient dazu, die individuelle Wahrnehmung der Symptome durch die Betroffenen selbstständig zu erfassen. Außerdem sollen dadurch für uns nicht messbare Parameter wie z.B. Essgewohnheiten, Medikamenteneinnahme, sportliche Betätigung oder das empfundene Stresslevel erfasst werden.
Durch maschinelle Lernverfahren können die Daten aus der mobilen Applikation mit den gemessenen Beinbewegungen in Verbindung gebracht werden.
Patient*innen können ihre Daten mit ihrem behandelnden medizinischen Fachpersonal teilen. Das Fachpersonal erhält so einen Einblick in die eingetragenen Daten in der mobilen Applikation sowie die von der Sensorik gemessenen nächtlichen Bewegungen in einer passenden, übersichtlichen Darstellung. Dadurch kann das Fachpersonal sowohl die Medikation, als auch weitere Therapiemaßnahmen besser an die Patient*innen anpassen.
Außerdem soll das Fachpersonal unserem Therapieassistenten Änderungen an der Therapie mitteilen können, damit diese vom System berücksichtigt werden. Auch vom Assistenten vorgeschlagene, nicht-medikamentöse Therapieansätze, soll das medizinische Fachpersonal ablehnen können, wenn diese aufgrund von dem Assistenten unbekannten Faktoren vorgeschlagen werden und daher nicht zielführend sind.
Auch die Patiente*innen selbst erhalten in ihren Daten einen wichtigen Einblick in ihre Erkrankung und mögliche Zusammenhänge mit ihrer Ernährung, ihrer Alltagsgestaltung oder sonstigen Gewohnheiten. Durch die eigenständige Auswertung können Patient*innen die Auswirkungen der Erkrankung besser kennen lernen und so notwendige Arztbesuche oder positive Einflussfaktoren aus dem Alltag selbst bewerten.
Praxis für Neurologie und Geriatrie
Olgastraße 83-85
89073 Ulm
und
Neurologisches Universitätsklinikum Ulm
RKU, Oberer Eselsberg 45
89081 Ulm
Sollten Sie Anregungen oder Fragen zum Projekt haben, erreichen Sie uns per E-Mail unter: itas-plms@thu.de