كيف يمكن للبيانات المقدمة من أجهزة تتبع اللياقة البدنية والهواتف الذكية أن تساعد الأشخاص المصابين بالتصلب المتعدد

التصلب المتعدد (MS) هو مرض خبيث. يعاني المرضى لأن جهازهم المناعي يهاجم أليافهم العصبية، مما يمنع انتقال الإشارات العصبية. يعاني الأشخاص المصابون بمرض التصلب العصبي المتعدد من ضعف خفيف إلى شديد في وظائفهم الحركية وإدراكهم الحسي بعدة طرق. تعطل هذه الإعاقات أنشطتهم اليومية وتقلل من جودة حياتهم بشكل عام.

بقدر ما تكون أعراض المرض وتطوره فردية، كذلك تكون طريقة إدارته. لمراقبة تطور المرض والقدرة على التوصية بعلاجات فعالة، يطلب الأطباء من مرضاهم بشكل منتظم وصف أعراضهم، مثل التعب.

الخروج من الذاكرة

وبالتالي يواجه المرضى مهمة صعبة تتمثل في الاضطرار إلى تقديم معلومات حول حالتهم الصحية وما كانوا قادرين على فعله خلال الأسابيع القليلة الماضية وحتى الأشهر من الذاكرة. يمكن أن تكون البيانات المجمعة بهذه الطريقة غير دقيقة وغير كاملة لأن المرضى قد يسيئون تذكر التفاصيل أو يصممون استجاباتهم وفقًا للتوقعات الاجتماعية. وبما أن هذه الاستجابات لها تأثير كبير على كيفية تسجيل تطور المرض، فمن الممكن أن تتم إدارتها بشكل سيء.

“سيستفيد الأطباء من إمكانية الوصول إلى قياسات موثوقة ومتكررة وطويلة الأمد للمعايير الصحية للمرضى والتي تعطي رؤية دقيقة وشاملة لحالتهم الصحية”، يوضح شكورتا غاشي. وهي المؤلفة الرئيسية لدراسة جديدة وباحثة ما بعد الدكتوراه في المجموعات التي يقودها أساتذة ETH كريستيان هولز وجونار راتش في قسم علوم الكمبيوتر بالإضافة إلى زميلة في مركز ETH للذكاء الاصطناعي.

بالتعاون مع زملائه من ETH Zurich، ومستشفى جامعة زيوريخ، وجامعة زيوريخ، أظهر غاشي الآن أن أجهزة تتبع اللياقة البدنية والهواتف الذكية يمكن أن توفر هذا النوع من البيانات الموثوقة طويلة المدى بدقة زمنية عالية. ونشرت دراستهم في المجلة الطب الرقمي npj.

العلامات الرقمية لمرض التصلب العصبي المتعدد

قام الباحثون بتجنيد مجموعة من المتطوعين – 55 مصابًا بمرض التصلب العصبي المتعدد و24 آخرين يعملون كمواضيع مراقبة – وزودوا كل شخص بشارة تتبع اللياقة البدنية. على مدار أسبوعين، جمع الباحثون البيانات من هذه الأجهزة القابلة للارتداء وكذلك من الهواتف الذكية للمشاركين. ثم أجروا اختبارات إحصائية وتحليل التعلم الآلي لهذه البيانات لتحديد المعلومات الموثوقة والمفيدة سريريًا.

وما أثبت أهميته بشكل خاص هو البيانات المتعلقة بالنشاط البدني ومعدل ضربات القلب، والتي تم جمعها من الأجهزة التي يمكن ارتداؤها للمشاركين. كلما ارتفعت شدة المرض ومستويات التعب لدى المشاركين، انخفض نشاطهم البدني وتقلب معدل ضربات القلب. بالمقارنة مع مجموعة التحكم، اتخذ مرضى التصلب المتعدد خطوات أقل يوميًا، وشاركوا في مستوى أقل بشكل عام من النشاط البدني وسجلوا فترات زمنية أكثر اتساقًا بين نبضات القلب.

كم مرة استخدم الأشخاص هواتفهم الذكية، قدم أيضًا معلومات مهمة حول شدة المرض ومستويات التعب: كلما قل استخدام المشاركين في الدراسة لهواتفهم، زاد مستوى إعاقتهم وزاد مستوى التعب لديهم. اكتسب الباحثون نظرة ثاقبة حول الوظيفة الحركية من خلال اختبار الهاتف الذكي الشبيه باللعبة.

تم تطوير هذا الاختبار في ETH منذ بضع سنوات، ويتطلب من المستخدم النقر على الشاشة بأسرع ما يمكن لجعل الشخص الافتراضي يتحرك بأسرع ما يمكن. إن مراقبة مدى سرعة نقر الشخص وكيف يتغير تردد النقر مع مرور الوقت يسمح للباحثين باستخلاص استنتاجات حول مهاراتهم الحركية والتعب الجسدي.

يقول غاشي: “إجمالاً، يتيح لنا الجمع بين البيانات من جهاز تتبع اللياقة البدنية والهاتف الذكي التمييز بين المشاركين الأصحاء والمصابين بمرض التصلب العصبي المتعدد بدرجة عالية من الدقة”. “إن الجمع بين المعلومات المتعلقة بعدة جوانب من المرض، بما في ذلك المعلومات الفسيولوجية والسلوكية والأداء الحركي والنوم، أمر بالغ الأهمية لمراقبة المرض بشكل أكثر فعالية ودقة.”

نهج موثوق

يمنح هذا النهج الجديد مرضى التصلب المتعدد طريقة مباشرة لجمع بيانات طويلة المدى موثوقة ومفيدة سريريًا أثناء ممارسة حياتهم اليومية. ويتوقع الباحثون أن هذا النوع من البيانات يمكن أن يؤدي إلى علاجات أفضل وتقنيات أكثر فعالية لإدارة الأمراض: حيث تساعد البيانات الأكثر شمولاً ودقة وموثوقية الخبراء على اتخاذ قرارات أفضل وربما حتى اقتراح علاجات فعالة في وقت أقرب من ذي قبل. علاوة على ذلك، فإن تقييم بيانات المريض يتيح للخبراء التحقق من فعالية العلاجات المختلفة.

لقد جعل الباحثون الآن مجموعة بياناتهم متاحة لعلماء آخرين. ويشيرون أيضًا إلى الحاجة إلى دراسة أكبر ومزيد من البيانات لتطوير نماذج موثوقة وقابلة للتعميم للتقييم التلقائي. وفي المستقبل، يمكن لمثل هذه النماذج أن تمكن مرضى التصلب المتعدد من تجربة تحسن كبير في حياتهم بفضل البيانات المستمدة من أجهزة تتبع اللياقة البدنية والهواتف الذكية.