Parkinson
Parkinson hastalığı yaygın görülen bir hareket bozukluğudur. Hastalığın semptomları gün içinde dalgalanma göstermekte ve tedavi semptomlara göre düzenlenmektedir. Başarılı bir tedavi için hangi semptomların ön planda olduğu ve bu semptomların gün içindeki seyrinin bilinmesi önem taşımaktadır. Özellikle ilerleyen aşamalarda demansın da eşlik etmesi nedeni ile objektif verilerin elde edilebilmesi, tedavinin yönlendirilmesi için önem taşımaktadır. Gelişen teknoloji ile birlikte hastaların semptomlarının takip edilebilmesi ve objektif olarak ölçülmesi amacıyla çeşitli cihazlar tasarlanmış ve özellikle çalışmalara objektif veri sağlamak amacıyla kullanılmıştır. Son dönemde ise giyilebilir teknolojinin gelişmesinin kullanım kolaylığı sağlaması ile klinikte tedavi başarısını artırma amacı ile hastaların günlük yaşamlarında semptomların kaydı, analizi ve yorumlanması yapılabilmektedir. PingBit Mate giyilebilir semptom takip cihazının Parkinson hastalarındaki semptomları doğru olarak tanıması ve analiz edip yorumlaması için alanında uzman nörologlar tarafından mevcut hareket tiplerinin belirlenmesi amacı ile Parkinson hastalarının muayenesi ve günlük aktiviteleri sırasında ortaya çıkan semptomlar isimlendirilerek cihazın analiz ve yorumlayabilmesi için gerekli veriler sağlanmıştır.
Hastalara BPHDÖ motor bölümünde yer alan parmak hareketleri, el hareketleri, elin pronasyon ve supinasyonu, bacak hareketleri, sandalyeden kalkma, yürüyüş, ellerde postural tremor ve ellerde kinetik tremor yönergede belirlenen şekilde değerlendirilmiştir. Ek olarak günlük yaşam aktivitelerinden sürahinden bardağa su doldurma, bardaktan su içme yemek yeme, yazı yazma, saç tarama, giyinme, soyunma, düğme ilikleme sırasında gelişen tremor, bradikinezi ve diskinezi belirlenerek veri olarak kaydedilmiştir. Uygulanan testler sırasında eş zamanlı video kaydı yapılmıştır.
Gelişen teknoloji ile birlikte hastaların semptomlarının takip edilebilmesi ve objektif olarak ölçülmesi amacıyla çeşitli cihazlar tasarlanmış ve özellikle çalışmalara objektif veri sağlamak amacıyla kullanılmıştır.
Salarian, Arash, Keijsers, Noël LW, Martin WIM Horstink, and Stan CAM Gielen.
Bu testlerin uygulanması sırasında eş zamanlı olarak PingBit MateOne cihazları kullanılarak hastanın semptomatik alt ve üst ekstremitesinde bulunan hareket algılama cihazları harekete ait elektronik veri girdilerini kayıt altına alınmıştır. Klinik değerlendirme çalışmaları sonrasında PingBit MateOne cihazları ile elde edilen hareket sinyalleri üzerinde gerçekleştirilen algoritma eğitim ve test uygulamaları sonrasında Parkinson semptomlarının yüksek duyarlılık değerlerinde sınıflandırılabildiği görülmüştür.
