SP3 - GUIDE-IBD

Patientenbezogene eHealth Messungen in Echtzeit

Moderne Wearable-Technologie, vor allem aus dem Gesundheits- und Fitness-Bereich, wird zunehmend für medizinische Zwecke genutzt. Wearables ermöglichen die Beurteilung des täglichen Lebens in einer neuen Dimension von Granularität, Dauer und Objektivität. Es ist allgemein anerkannt, dass Parameter, die durch eine solche Technik erhoben werden, die Behandlungsqualität erhöhen können, z.B. durch Verbesserung der Patienten „Compliance“ durch SMS-Nachrichten. Auf der anderen Seite erleichtern Smartphone-Apps das Sammeln von Patienteninformationen, wie z.B. der Lebensqualität indem regelmäßig Fragebögen ausgefüllt werden. Es ist bekannt, dass CED-Patienten häufig eine „Fatigue“, überwältigendes Gefühl von Müdigkeit einhergehend mit reduziertem Energieniveau und dem Gefühl von Erschöpfung, bekommen und der Grad der Müdigkeit mit dem Schweregrad der Krankheit verbunden ist. Primäre und sekundäre depressive Störungen sind ebenfalls häufige Komorbiditäten der CED, die das Aktivitätsniveau, Compliance sowie das Therapieergebnis beeinflussen können. Da sich Müdigkeit und Depressionen in einer veränderten körperlichen Aktivität widerspiegeln, möchten wir mit Hilfe von Echtzeit-Tracking Wearables Bewegung, Entspannung und Schlafqualität/-muster mit validierten Algorithmen messen. Die Antragsteller postulieren, dass das körperliche Aktivitätsniveau und die objektive Bewertung der Schlafqualität (z.B. durch Bewertung von Schlafbewegungen) Hinweise auf eine vorliegende Fatigue/Müdigkeit und Depression bei Patienten mit CED liefern kann. Weiter können die erfassten Daten zur Beurteilung des Krankheitsstatus im Rahmen des MMB genutzt werden. Zusammen mit den anderen gesammelten Daten aus diesem Projekt sollen Vorhersagemodelle für den Krankheitsverlauf entwickelt werden.
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Um das Vorhaben durchzuführen, wurden für SP3 folgende Arbeitsziele definiert:

1. Kontinuierliche Erhebung von objektiven Parametern zu Schlafqualität, physische Aktivität und Mobilität sowie Energieverbrauch im häuslichen Umfeld mit einem Wearable (Medizinprodukt) am unteren Rücken, einer Armbanduhr und einer eHealth-Plattform.

2. Die in (1) erhobenen Parameter werden mit molekularen und klinischen Parametern in Beziehung gesetzt, um das Wohlbefinden der Studienteilnehmer zu messen und die Genauigkeit sowie Nutzbarkeit der Parameter hinsichtlich Behandlungserfolg zu bestimmen.

Vereinfachte Übersicht der Systemarchitektur