Descripción del proyecto
«Software» para evaluar el estado de la enfermedad de Parkinson
La enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo progresivo que representa una gran preocupación de salud pública. Aunque existen varios métodos en el mercado para evaluar los síntomas de la enfermedad mediante sensores vestibles, estas tecnologías son difíciles de usar, caras y, a menudo, necesitan un «hardware» específico. El objetivo del proyecto con-PDmode, financiado con fondos europeos, es hacer frente a estas limitaciones mediante el desarrollo de un «software» que sea capaz de incorporar las inexactitudes y la incertidumbre en la recopilación de datos por parte de sensores vestibles económicos. Los científicos del proyecto generarán, mediante técnicas avanzadas, un método de modelización para la evaluación de los síntomas y el estado de la EP, información que será comunicada al paciente. La optimización de los algoritmos y la interfaz de usuario, así como la realización de pruebas rigurosas, garantizarán el desarrollo de una herramienta precisa de evaluación de la EP.
Objetivo
Despite the fact that there has been some progress in developing methods for estimating Parkinson’s disease (PD) symptoms using wearable sensors, these technologies have not sufficiently penetrated the market due to the usability of the system and its cost; existing technologies are constrained by specific hardware requirements or user activities, therefore aversively affecting the cost and usability of the technologies, respectively. Thus, Con-PDmode delivers a software prototype for control-oriented modelling and estimation of PD symptoms that are transparent and platform agnostic. The excellence in innovation potential for successfully bringing the PD assessment tool to the market is the capability to account for inaccuracies and uncertainty in the data collected from low-cost wearable sensors. To this purpose, we will adapt and implement advanced stochastic techniques for improved robustness in state estimation, the confidence level of the model estimation will be transparently communicated to its users. We will perform iterative tests in various environmental and sensor configurations to refine our algorithms as well as the user interface.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- medical and health scienceshealth sciencespersonalized medicine
- medical and health sciencesbasic medicineneurologyparkinson
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitución de acogida
80333 Muenchen
Alemania