NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
PD_Manager, Parkinson hastalığının (PD) bütünsel bir yaklaşımla yönetimi ile ilgili yönlerin çoğunu kapsayacak şekilde tasarlanmış bir mobil sağlık platformudur. Hastalar, PD motor semptomlarının çoğunun ciddiyetini otomatik olarak tahmin etmek için bir akıllı telefonla eşleştirilen ticari bilek ve insole sensörleri kullanılarak gözlemlenemiyor. Motor semptomların izlenmesinin yanı sıra, hastanın mobil uygulaması, biliş, ruh hali ve beslenmeyi değerlendirmek için çeşitli motor olmayan öz değerlendirme testleri de sağlar ve hastalıklarını yönetmede daha aktif hale gelmelerini sağlar. Mobil uygulamadan ve sensörlerden gelen tüm veriler, klinisyenler ve daha fazla işlem için kolay erişim sağlamak için bir bulut altyapısına aktarılır. Klinisyenler, bu bilgilere, hasta değerlendirmesini kolaylaştıran PD semptomlarının daha hızlı ve daha doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak için özel olarak kendi ihtiyaçları için tasarlanmış ayrı bir mobil uygulama kullanarak erişebilirler. Makine öğrenme teknikleri, verilen bilgileri daha da geliştirmek için semptomları ve hastalık ilerleme eğilimlerini tahmin etmek için kullanılır. Platform ayrıca, klinisyenlere yeni semptomların tespiti veya mevcut semptomların kötüleşmesi için bilgi veren bir karar destek sistemi (DSS) ile de tamamlanmaktadır. Hastanın semptomları ilerledikçe, DSS uygun ilaç değişiklikleri ile ilgili özel öneriler de sunabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
PD_Manager is a mobile health platform designed to cover most of the aspects regarding the management of Parkinson's disease (PD) in a holistic approach. Patients are unobtrusively monitored using commercial wrist and insole sensors paired with a smartphone, to automatically estimate the severity of most of the PD motor symptoms. Besides motor symptoms monitoring, the patient's mobile application also provides various non-motor self-evaluation tests for assessing cognition, mood and nutrition to motivate them in becoming more active in managing their disease. All data from the mobile application and the sensors is transferred to a cloud infrastructure to allow easy access for clinicians and further processing. Clinicians can access this information using a separate mobile application that is specifically designed for their respective needs to provide faster and more accurate assessment of PD symptoms that facilitate patient evaluation. Machine learning techniques are used to estimate symptoms and disease progression trends to further enhance the provided information. The platform is also complemented with a decision support system (DSS) that notifies clinicians for the detection of new symptoms or the worsening of existing ones. As patient's symptoms are progressing, the DSS can also provide specific suggestions regarding appropriate medication changes.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.