Computer-Based System Leverages Quality of Care in Parkinson’s Disease Patients
SEPTIA NURMALA
Two centuries ago, an English surgeon began noticing three elderly strangers with disrupted movements in the crowded streets of London. They shared similar characteristics of trembling hands, speaking difficulty, and postural instability. These symptoms were documented in ‘An Essay of the Shaking Palsy’ by the surgeon James Parkinson. While the discovery of the disease was merely through observation, there has been tremendous progress in the science of shaking palsy, later renamed as Parkinson’s disease in regards to the surgeon’s name. In a paper published this month by the Journal of Young Investigators, Diego Machado Reyes and Dr. Ana Lilia Reyes-Herrera explore the many ways technology has advanced the diagnosis and monitoring of people with Parkinson’s.
As a neurodegenerative disorder, Parkinson’s disease exhibits both motor and non-motor symptoms. The classical characteristics of this disease range from tremors to the loss of smell due to the many roles of dopaminergic signaling. According to the review, while motor symptoms are a more reliable sign of Parkinsonism, half of the dopaminergic neurons have degraded by the time the motor disturbance appears. On the other hand, nonmotor symptoms, though present early, are less reliable due to their pervasiveness in other diseases, enhancing misdiagnosis. With the current clinical practice relying on motor-related activities to diagnose Parkinson’s, the need for another specific and earlier marker to detect the disease is underscored.
Computer-based assessment systems help to objectively assess the cardinal features of Parkinson’s, as well as to detect the gait freezing patterns—a debilitating phenomenon where Parkinson’s patients experience difficulty in walking, making it the source of death among patients. The classification of these systems falls into two broad categories: sensor-based assessments and computer-based vision systems.
Wearable sensors, such as accelerometer, gyroscopes, and electrocardiogram (EKG) are attached to the upper or lower extremities of the patient’s body. The sensors relay the signals and extract them to compare the way the patient moves versus the one programmed in the sensors’ system. This system is useful for continuous home monitoring of people with Parkinson’s mainly because the system can easily detect recognizable differences in the gait patterns. Though the earlier version of these sensors was invasive, the paper argues that recent developments aim to increase the patients’ comfort for at-home use of these devices.
While the sensor-based system needs to have direct contact with the patients, computer-based vision systems use cameras to capture movements. Through image processing involving pixel differentiation and background filtering technique, the system learns the distinction between subjects and control. This information is extracted and a decision can be made whether or not the patient has Parkinson’s. Moreover, this system can tell the variance of gait patterns and decide the underlying source of gait, as this feature alone is present in other motor-related diseases. With the currently available algorithms, a controlled environment is somewhat a requirement when using this system in order to minimize noise.
Both coming with their advantages and drawbacks, the authors conclude that this technology is helpful to aid clinicians making the right decision to patients. While early diagnosis of Parkinson’s remains a challenge, refinement of the current system to address the problem is possible with further research and integration of data science in the clinical setting. After all, the academic and medical communities have come such a long way treating Parkinson’s, two hundred years after James Parkinson’s observation.
References
- Beidler, PG. (2020) ‘Who Was James Parkinson?’, Parkinson Pathfinder, 10-11, available: https://www.apdaparkinson.org/wp-content/uploads/2021/04/Who-was-James-Parkinson.pdf [accessed 05 Sep 2021].
- Diep, C, O’Day, J, Kehnemouyi, Y, Burnett, G, and Bronte-Stewart, H. (2021) ‘Gait Parameters Measured from Wearable Sensors Reliably Detect Freezing of Gait in a Stepping in Place Task’, MDPI, 21(8), 2661, available: https://doi.org/10.3390/s21082661.
- di Biase, L, et al. (2020) ‘Gait Analysis in Parkinson’s Disease: An Overview of the Most Accurate Markers for Diagnosis and Symptoms Monitoring’, MDPI, 20(12), 3529,available: https://doi.org/10.3390/s20123529.
- Reyes, Diego Machado and Ana Lilia Reyes-Herrera (2021). ‘A Review of the Implementation of Computer-Based Systems to Detect and Monitor Parkinson’s Disease.’ Journal of Young Investigators, 40(10), 34-38, available: https://www.jyi.org/2021-october/2021/10/29/a-review-of-the-implementation-of-computer-based-systems-to-detect-and-monitor-parkinsons-disease.
Comunicado de prensa: Sistema informático mejora la calidad de cuidado de pacientes que padecen de Parkinson
Septia Nurmala
Camila Cifuentes
Hace dos siglos, un cirujano inglés comenzó a observar a tres personas mayores, desconocidas para él, que realizaban movimientos confusos en las concurridas calles de Londres. Los tres compartían características similares, manos temblorosas, dificultad para hablar e inestabilidad postural. Estos síntomas fueron registrados en ‘ An Essay of the Shaking Palsy ’ (“Ensayo sobre la parálisis agitante”.) por el cirujano James Parkinson. A pesar de que el descubrimiento de la enfermedad fue a través de la observación, se han producido grandes avances en la ciencia de la Parálisis Agitante, luego nombrada enfermedad de Parkinson en relación al nombre del cirujano. En un artículo publicado este mes por la revista Journal of Young Investigators, Diego Machado Reyes y la Dra. Ana Lilia Reyes Herrera exploran las diferentes maneras en las que la tecnología dio lugar al avance del diagnóstico y monitoreo de las personas con Parkinson.
Al ser un trastorno neurodegenerativo, la enfermedad de Parkinson presenta síntomas motores y no motores. Las características más clásicas de esta enfermedad van desde temblores hasta la pérdida del olfato debido a las varias funciones que tiene el sistema dopaminérgico. Según el artículo, aunque la aparición de la alteración motora es una señal evidente de la enfermedad parkinsoniana, la mitad de las neuronas dopaminérgicas ya se han degenerado al momento en el que aparece esta alteración. Por otro lado, los síntomas no motores, a pesar de manifestarse de forma temprana, son menos confiables debido a su presencia en otras enfermedades, por lo que un diagnóstico erróneo es proclive. Dado que la práctica clínica actual se basa en actividades relacionadas con la motricidad para diagnosticar el Parkinson, se destaca la necesidad de otro marcador específico que ayude a detectar la enfermedad de manera más temprana.
Los sistemas de evaluación computarizada asisten en la evaluación de las características específicas del Parkinson de forma objetiva, así como también a detectar patrones de congelación de la marcha en pacientes con esta enfermedad. El congelamiento debilitante de la marcha es un fenómeno en el que los pacientes experimentan dificultades para caminar, lo que lo convierte en una de las causas de muerte entre pacientes. La clasificación de este sistema se divide en dos amplias categorías: evaluación por sensores y sistemas informáticos de visión por computadora.
Los sensores portátiles, como el acelerómetro, el giroscopio y el electrocardiograma (ECG), se colocan en las extremidades superiores o inferiores del paciente. Estos sensores transmiten señales y las extraen para comparar la forma en la que el paciente se mueve, para comparar con las señales que se programaron en el sistema de sensores. Este sistema de monitoreo doméstico continuo puede detectar fácilmente las diferencias reconocibles en la estabilidad postural en pacientes con Parkinson. Aunque la versión anterior de estos sensores era invasiva, el artículo que se publicó en JYI sostiene que el objetivo de la investigación es aumentar la comodidad de los pacientes para utilizar estos dispositivos en casa.
Mientras que el sistema de sensores necesita tener contacto directo con los pacientes, los sistemas informáticos de visión por computadora usan cámaras para capturar los movimientos. El sistema puede aprender la diferencia entre los sujetos y el control a través del procesamiento digital de imágenes, con diferenciación de píxeles y una técnica de filtrado de fondo. A partir de esta información se puede decidir si el paciente tiene Parkinson o no. Además, este sistema puede indicar la variación en la estabilidad postural y decidir sobre el origen subyacente de la postura, ya que esta característica por sí sola se presenta en otras enfermedades que afectan la motricidad. Con los algoritmos disponibles, un ambiente controlado para minimizar el ruido es en cierta medida un requisito para utilizar este sistema.
Ambos autores concluyen que, a pesar de las ventajas y desventajas, esta tecnología es de gran utilidad para que los médicos clínicos tomen la decisión correcta para sus pacientes. Aunque el diagnóstico temprano del Parkinson sigue siendo un reto, es posible perfeccionar el sistema actual con más investigación e integración de ciencia de datos al contexto clínico para abordar este problema. En conclusión, a doscientos años de la observación de James Parkinson, las comunidades médicas y académicas han avanzado un largo camino con el tratamiento del Parkinson.
Referencias
- Beidler, PG. (2020) ‘Who Was James Parkinson?’, Parkinson Pathfinder, 10-11, available: https://www.apdaparkinson.org/wp-content/uploads/2021/04/Who-was-James-Parkinson.pdf [accessed 05 Sep 2021].
- Diep, C, O’Day, J, Kehnemouyi, Y, Burnett, G, and Bronte-Stewart, H. (2021) ‘Gait Parameters Measured from Wearable Sensors Reliably Detect Freezing of Gait in a Stepping in Place Task’, MDPI, 21(8), 2661, available: https://doi.org/10.3390/s21082661.
- di Biase, L, et al. (2020) ‘Gait Analysis in Parkinson’s Disease: An Overview of the Most Accurate Markers for Diagnosis and Symptoms Monitoring’, MDPI, 20(12), 3529,available: https://doi.org/10.3390/s20123529.
- Reyes, Diego Machado and Ana Lilia Reyes-Herrera (2021). ‘A Review of the Implementation of Computer-Based Systems to Detect and Monitor Parkinson’s Disease.’ Journal of Young Investigators, 40(10), 34-38, available: https://www.jyi.org/2021-october/2021/10/29/a-review-of-the-implementation-of-computer-based-systems-to-detect-and-monitor-parkinsons-disease.
Communiqué de Presse: Un système informatique au profit du soin des patients atteints de la maladie de Parkinson
SEPTIA NURMALA
ISABELLE GARNREITER
Il y a près de 200 ans, un chirurgien anglais remarqua 3 inconnus présentant des mouvements saccadés dans la foule des rues londoniennes. Chacun d’eux présentait des traits similaires, tels que des mains tremblantes, des difficultés à parler et une instabilité posturale. Ces symptômes sont documentés dans un essai sur la paralysie tremblante, écrit par James Parkinson. Bien que la découverte de la maladie de Parkinson soit faite à travers les observations du chirurgien à qui le nom de la maladie est dédié,de grands progrès ont été réalisés pour en comprendre les mécanismes. Dans un article publié par le Journal of Young Investigators, Diego Machado Reyes et Dr Ana Lilia Reyes-Herrera étudient les différentes technologies qui ont pu aider dans le diagnostic et le suivi de patients souffrant de la maladie de Parkinson.
La maladie de Parkinson, une maladie neurodégénérative, se manifeste à travers des symptômes moteurs et non moteurs. Les caractéristiques phares de la maladie sont liées à une perturbation des voies de signalisation de la dopamine, comme la perte de l’odorat ou des tremblements, qui correspondent aux signes de Parkinson les plus fiables. Cependant, la revue souligne qu’une fois les perturbations motrices visibles, près de la moitié des neurones dopaminergiques sont déjà perdus. Les symptômes non moteurs apparaissent plus tôt mais ne servent pas comme marqueurs significatifs car ils sont communs à plusieurs différentes maladies et donc moins fiables dans un diagnostic. Les bonnes pratiques cliniques se basent essentiellement sur des symptômes moteurs pour diagnostiquer la maladie de Parkinson. Il serait donc déterminant de trouver des indicateurs précis permettant un diagnostic précoce.
Des systèmes d'évaluation informatisés permettent d’identifier les symptômes cardinaux de la maladie de Parkinson. Ils permettent de mesurer les tendances de gait freezing, un phénomène handicapant empêchant les personnes atteintes du Parkinson de marcher, qui peut également entraîner un décès. Ces systèmes peuvent être séparés en deux catégories distinctes: les capteurs sensoriels et les systèmes visuels informatisés.
Des capteurs portatifs comme des accéléromètres, des gyroscopes ou des électrocardiogrammes sont attachés aux extrémités du corps du patient. Ces capteurs enregistrent les signaux et les comparent aux signaux types programmés dans leur système. Ces capteurs permettent une surveillance ininterrompue des personnes atteintes de Parkinson en reconnaissant facilement une démarche anormale. Les premières versions de ces senseurs sont cependant invasives, par contre des développements récents se dirigent vers une utilisation autonome et confortable pour les patients au sein de leur domicile.
Les systèmes visuels informatisés ne nécessitent pas de contact direct avec les patients et utilisent une caméra pour capturer différents mouvements. Les images sont traitées avec des techniques de différenciation de pixels et de filtration de l'arrière-plan, ce qui permet au système d’apprendre à distinguer entre le sujet et son environnement. Une fois l’information extraite, le diagnostic du patient peut être déterminé. Ce système peut également reconnaître des variances dans la démarche d’un sujet et en déterminer la source, vu qu’une démarche anormale est un trait caractéristique de plusieurs maladies. Cependant, les algorithmes actuels nécessitent un bruit de fond minimal et fonctionnent donc seulement dans un environnement contrôlé.
Bien que cette technologie ait des avantages et des inconvénients, les auteurs concluent que celle-ci pourrait tout de même aider les médecins à prendre de meilleures décisions pour leurs patients. Il est certes toujours difficile d’obtenir un diagnostic précoce de la maladie Parkinson, mais une amélioration du système actuel est possible à travers des recherches et une analyse de données approfondies au sein du milieu médical. Après tout, la communauté académique et le corps médical ont progressé de façon exceptionnelle en ce qui concerne le traitement de la maladie de Parkinson depuis sa découverte il y a 200 ans.
Références
- Beidler, PG. (2020) ‘Who Was James Parkinson?’, Parkinson Pathfinder, 10-11, available: https://www.apdaparkinson.org/wp-content/uploads/2021/04/Who-was-James-Parkinson.pdf [accessed 05 Sep 2021].
- Diep, C, O’Day, J, Kehnemouyi, Y, Burnett, G, and Bronte-Stewart, H. (2021) ‘Gait Parameters Measured from Wearable Sensors Reliably Detect Freezing of Gait in a Stepping in Place Task’, MDPI, 21(8), 2661, available: https://doi.org/10.3390/s21082661.
- di Biase, L, et al. (2020) ‘Gait Analysis in Parkinson’s Disease: An Overview of the Most Accurate Markers for Diagnosis and Symptoms Monitoring’, MDPI, 20(12), 3529,available: https://doi.org/10.3390/s20123529.
- Reyes, Diego Machado and Ana Lilia Reyes-Herrera (2021). ‘A Review of the Implementation of Computer-Based Systems to Detect and Monitor Parkinson’s Disease.’ Journal of Young Investigators, 40(10), 34-38, available: https://www.jyi.org/2021-october/2021/10/29/a-review-of-the-implementation-of-computer-based-systems-to-detect-and-monitor-parkinsons-disease.