Foto: Das interprofessionelle Projektteam des Forschungsprojekts PreFOG am IMC Krems: Gemeinsam arbeiten Expert*innen aus Physiotherapie, Informatik und Engineering Responsible AI Systems an innovativen Lösungen zur Sturzprävention bei Parkinson-Patient*innen.
IMC Krems startet Forschungsprojekt zur Sturzprävention bei Parkinson
Mit dem neuen Forschungsprojekt PreFOG betritt das IMC Krems wissenschaftliches Neuland: Unter der Leitung von Assoz.-Prof. (FH) Agnes Wilhelm, MSc, Professorin am Institut für Therapie- und Hebammenwissenschaften, arbeitet ein interprofessionelles Team daran, das sogenannte Freezing of Gait (FoG) – eine plötzliche Bewegungsblockade beim Gehen – bei Menschen mit Idiopathischem Parkinsonsyndrom (IPS) vorhersagbar zu machen. Ziel ist es, mithilfe modernster Machine-Learning-Algorithmen und innovativer Smart-Einlegesohlen das Sturzrisiko deutlich zu reduzieren. Gefördert wird das Projekt vom Land Niederösterreich im Rahmen der WST3-Ausschreibung des NÖ Wirtschafts- und Tourismusfonds und durch Mittel der Europäischen Union (EFRE) kofinanziert.
Wenn Gehen plötzlich stoppt
Rund 40 Prozent aller Menschen mit Idiopathischem Parkinsonsyndrom (IPS) erleben im Verlauf ihrer Erkrankung sogenannte Freezing-of-Gait-Episoden – plötzliche Bewegungsblockaden. Nach mehr als zehn Krankheitsjahren sind bereits über 70 Prozent der Betroffenen davon betroffen. FoG zählt zu den zentralen Risikofaktoren für Stürze, die oftmals schwere Verletzungen und den Verlust von Selbstständigkeit nach sich ziehen. Bis zu 61 Prozent aller Stürze bei Parkinson-Patient*innen lassen sich direkt auf diese Episoden zurückführen.
Der innovative Ansatz
Im Gegensatz zu bisherigen Studien, die meist mehrere Messgeräte an unterschiedlichen Körperstellen einsetzten, verfolgt das Projekt PreFOG einen innovativen Ansatz: Es stützt sich ausschließlich auf Daten von Smart-Einlegesohlen, die mit Druck- und Bewegungssensoren (IMUs) ausgestattet sind. Zum Einsatz kommen dabei die Smart-Einlegesohlen StAPPone der StAPPtronics GmbH. Auf Basis dieser Daten entwickelt das Forschungsteam prädiktive Modelle, die Freezing-of-Gait-Episoden frühzeitig erkennen sollen.
„Unser Ziel ist es, FoG vorherzusagen, bevor es überhaupt auftritt – und damit Zeit zu gewinnen, um Stürze zu verhindern“, erklärt Projektleiterin Agnes Wilhelm. „Das könnte die Lebensqualität und Sicherheit von Parkinson-Betroffenen entscheidend verbessern.“
Das Projekt wird als interdisziplinäres Gemeinschaftsvorhaben an der IMC Krems University of Applied Sciences durchgeführt. Beteiligt sind die Studiengänge Physiotherapie, Informatik sowie Engineering Responsible AI Systems. Zum Projektteam gehören Agnes Wilhelm, Tanja Miksch und Anna Dopona (Physiotherapie), Sarita Paudel, Himanshu Buckchash und Charles Anthony (Informatik) sowie Ruben Ruiz Torrubiano (Engineering Responsible AI Systems).
Nachhaltig und digital
PreFOG bringt Know-how aus der motorischen Rehabilitation, der Datenwissenschaft und dem Maschinellen Lernen zusammen. Neben der öffentlichen wissenschaftlichen Kommunikation eröffnet das Projekt neue Perspektiven für den Technologietransfer.
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