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App unterscheidet sich von falschen Zittern bei Alkoholentzugspatienten

Alkohol Entzugssyndrom ist eine potenziell lebensbedrohliche Situation, die leicht mit einer Klasse von Beruhigungsmittel namens Benzodiazepine behandelt werden kann. Solche Drogen werden jedoch häufig missbraucht und können gefährlich sein, wenn sie mit Alkohol und Opiaten gemischt werden, was dazu führt, dass Ärzte sie nur ungern verordnen. Forscher der Universität von Toronto in Kanada haben nun eine Telefon-App entwickelt, mit der sie vorhersagen können, ob der Alkoholtremor eines Patienten authentisch oder falsch ist.
"Wir haben gerade damit begonnen, die Oberfläche des Machbaren zu zerkratzen, indem wir Signalverarbeitung und maschinelles Lernen auf Sensoren anwenden, die mit dem Körper verbunden sind", sagt Prof. Parham Aarabi von der neuen App für Tremor-Detecting-Telefone des Teams.

Obwohl Zittern in den Händen und Armen die häufigsten Anzeichen für Alkoholentzug sind, ist die Beurteilung der Schwere solcher Erschütterungen schwierig und erfordert einiges an medizinischem Fachwissen.

Da chronisch Alkoholabhängige häufig behaupten, sich im Entzug zu befinden, um Benzodiazepine zu erhalten, ist es für Ärzte wichtig, genau zu bestimmen, ob der Patient sich im Entzug befindet oder es vortäuscht.

Gesundheitsfachkräfte hatten keine Möglichkeit, objektiv zu bestimmen, ob ein Patient tatsächlich in Entzug ist, so Narges Norouzi und Profs. Bjug Borgundvaag und Parham Aarabi arbeiteten an der Entwicklung der ersten App, die Hinweise zur Tremorstärke lieferte.

Die Forscher, die aus Torontos Schwartz / Reisman Emergency Medicine Institute am Mount Sinai Hospital, St. Michael's Hospital und Women's College Hospital kommen, sagen, dass ihre App vielversprechende Vorhersagen darüber macht, ob ein Tremor wirklich ist oder nicht.

Norouzi und ihr Team werden ihre Arbeit heute auf der Internationalen Konferenz der IEEE Engineering in Medizin und Biologie Gesellschaft in Chicago, IL vorstellen.

"Das Besondere an unserer App ist, dass die Implikationen global sind", sagt Prof. Borgundvaag. "Alkoholbedingte Erkrankungen treten häufig nicht nur in der Notaufnahme, sondern auch an anderen Orten im Krankenhaus auf, und dies gibt Klinikern eine viel einfachere Möglichkeit, Patienten anhand realer Daten zu beurteilen."

"Auf diesem Gebiet gibt es so viel zu tun"

Das Team testete ihre App an 49 Patienten, die sich in der Notaufnahme mit Erschütterungen präsentierten, und an 12 Krankenschwestern, die versuchten, Erschütterungen nachzuahmen. Sie sagen, dass drei Viertel der Patienten mit authentischen Zittern eine durchschnittliche Spitzenfrequenz von mehr als sieben Zyklen pro Sekunde hatten.

Und nur 17% der Krankenschwestern, die versuchten, einen Tremor zu fälschen, konnten einen mit einer durchschnittlichen Spitzenfrequenz von mehr als sieben Zyklen pro Sekunde produzieren, was nahelegt, dass dies der Schwellenwert für die Bestimmung von echten Zittern durch falsche sein könnte.

Mit den Daten des eingebauten Beschleunigungsmessers eines iPods misst die App die Tremorfrequenz für 20 Sekunden in beiden Händen.

Die Ärzte haben während der Anwendung der App in der Notaufnahme die Handzittern der Patienten gefilmt und später den Ärzten das Filmmaterial gezeigt. Das Video unten zeigt die App in Aktion zusammen mit einer Beschreibung für ihre Verwendung:

Obwohl die App in der Lage war, die Tremorstärke mit einer Genauigkeit zu beurteilen, die derjenigen von jüngeren Ärzten ähnlich ist, sagt Norouzi, dass ältere Ärzte besser in der Lage seien, die Symptome zu beurteilen. Sie plant, die App weiter zu schärfen und ihre Leistung mit subjektiven Einschätzungen von Ärzten zu vergleichen.

"Auf diesem Gebiet gibt es so viel zu tun", sagt sie. "Es gibt andere Arbeiten im Parkinson-Tremor, aber viel weniger bei Zittern durch Alkoholentzug."

Prof. Aarabi sagt:

"Wir haben gerade begonnen, die Oberfläche dessen, was möglich ist, zu zerkratzen, indem wir die Signalverarbeitung und das maschinelle Lernen auf Körpersensoren anwenden. Wenn Sensoren besser werden und Algorithmen klüger werden, besteht die Chance, dass wir mehr medizinische Probleme lösen und medizinisch arbeiten können Diagnose effizienter. "

Prof. Borgundvaag fügt hinzu, dass ihre App dem Entlassungsmanagementpersonal, das normalerweise keine klinische Ausbildung hat, helfen könne, einzuschätzen, welche Patienten zur weiteren Behandlung in die Notaufnahme gehen sollten.

"Wir glauben, dass unsere App ein großes Potenzial hat, die Behandlung für diese Patienten insgesamt zu verbessern", sagt er.

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