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La maladie de Parkinson (PD) est l'une des maladies neurodégénératives humaines les plus implacables et dynamiques. Divers dispositifs IoT portables ont émergé pour détecter, diagnostiquer et quantifier la PD, utilisant principalement des capteurs inertiels et des algorithmes de calcul. Cependant, leur prolifération pose de nouveaux défis concernant la sécurité, la vie privée, la connectivité et l'optimisation de l'énergie. D'un point de vue clinique, la surveillance continue de la fonction motrice des patients est indispensable pour optimiser le dosage de la lévodopa (L-dopa) tout en atténuant les effets indésirables et le déclin de l'activité motrice. Suivre les altérations de la fonction motrice entre les visites est un défi, risquant des décisions cliniques erronées. Ainsi, il y a un besoin pressant de fournir aux professionnels de la santé un écosystème facilitant une évaluation complète du stade de Parkinson et un suivi de la progression de la maladie, notamment en ce qui concerne le tremblement et la bradykinésie. Cette étude s'efforce d'établir un écosystème holistique centré autour d'un bracelet portable à faible consommation d'énergie, connecté au Wi-Fi, appelé A-WEAR. A-WEAR fonctionne comme un conduit de collecte de données pour les données de mouvement liées à Parkinson, les transmettant en toute sécurité au Cloud pour le stockage, le traitement et l'estimation de la gravité via des algorithmes d'apprentissage sur mesure. Les résultats expérimentaux démontrent la résilience et l'efficacité de la technique proposée, avec une précision de 86,4 % pour l'estimation de la bradykinésie et de 90,9 % pour l'estimation du tremblement, ainsi qu'une bonne sensibilité et spécificité pour chaque classe de score. L'approche recommandée soutiendra la détermination rapide de la gravité de la PD et le suivi continu de l'activité des patients. Le système aide les praticiens médicaux dans la prise de décision lors de l'évaluation initiale des patients atteints de PD et de l'examen de leurs progrès et des effets de tout traitement.
Channa et al. (Thu,) ont étudié cette question.