Abstrakt

Geist über Materie als natürliche Methode zur Schmerzbehandlung mit mentalen Strategien

Penney Megginson

Mit der Zunahme der älteren Bevölkerung wird die Parkinson-Krankheit (PD) in unserer Gesellschaft immer häufiger. PD gilt als die zweithäufigste neurologische Erkrankung und hat aufgrund der hohen Pflegekosten für die Patienten erhebliche Auswirkungen auf sowohl wirtschaftliche als auch soziale Aspekte. Laut unserer auf Text Mining basierenden Forschung, bei der wir in den letzten Jahren (2014–2017) veröffentlichte Artikel zu PD analysiert haben, um aktuelle interessante Themen darin zu identifizieren, hat der Begriff „Gang“ die größte Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Tatsächlich spielt die Ganganalyse eine entscheidende Rolle bei der Vorhersage von PD, ihrer Früherkennung, ihrer Diagnose und sogar der Prävention des Sturzrisikos. In dieser Präsentation stellt der Autor typische Sensoren zur Beobachtung des Gangs von PD-Patienten vor, wie 3D-Bewegungserfassung, Beschleunigungs- und Gyrosensoren, Geräte zur Sprachaufzeichnung und so weiter. Er wird auch Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) vorstellen, die zur Erkennung von Gangmustern bei PD, wie z. B. Einfrieren des Gangs, schlurfendem Gang und dergleichen, eingesetzt werden. Abschließend wird er erklären, wie diese Techniken tragbarer Geräte und Sensoren sowie maschinelle Lernansätze in der KI sowohl Ärzten als auch Patienten bei der Diagnose und Behandlung von PD sowie bei der Einnahme von Medikamenten helfen können.