Aktuality

Kvalita chůze odráží biologický věk a je prediktorem délky života. Více jak 85 % nejčastějších neurologických onemocnění se projevuje poruchami chůze. Mezi nejběžnější příčiny patří roztroušená skleróza (RS), Parkinsonova choroba, cévní mozkové příhody, onemocnění periferních nervů a svalů a řada dalších neurologických a ortopedických chorob.

Nemoci postihují i lidi v mladém a středním věku a mají tak fyzický, psychologický a finanční dopad na pacienty a jejich rodiny. Královehradečtí neurologové přišli s ojedinělým řešením a vyvinuli zařízení pro analýzu chůze. Umí upozornit i na drobné odchylky, které mohou lékařům pomoci v diagnóze onemocnění nebo pacienty varovat před pádem.

Donedávna byla chůze hodnocena hlavně klinickými škálami nebo kineziologickým rozborem specialisty, přičemž kvantitativní analýza byla vyhrazena drahým laboratořím chůze. S rozvojem různých typů senzorů se kvantitativní analýza chůze přiblížila klinické praxi. Na základě studií provedených Oldřichem Vyšatou z Neurologické kliniky Fakultní nemocnice Hradec Králové byl vytvořen vlastní prototyp zařízení pro klasifikaci a kvantifikaci poruch chůze.

Levný a výkonný minipočítač Raspberry Pi 4b, vybavený vlastním operačním systémem založeným na Linuxu a programovatelný mimo jiné v Pythonu, umožňuje i on-line zpracování dat z externích čidel, které lze využít pro on-line podporu rehabilitace poruch chůze. V praxi se pak jedná o malé pohybové čidlo o velikost zhruba třikrát dva centimetry, které obsahuje akcelerometr, gyroskopické čidlo a magnetometr. Čidlo se umístí za krk pacienta a po necelé minutě chůze vyhodnotí výsledky a zašle je na mobilní zařízení. Přesnost metody je 95–98 % u Parkinsonovy choroby a roztroušené sklerózy.

Ohroženo je více než 2,8 milionů lidí

Nyní se prototyp testuje na širokou škálu dalších neurologických onemocnění. Prototyp existuje v několika verzích. Nejjednodušší verze je určena pro domácí použití, odesílá data do mobilního telefonu a vývoj poruchy chůze může sledovat sám pacient. Pokud by se mu chůze zlepšovala, mohl by sledovat úspěch rehabilitace nebo léčby, zároveň by mohl dostávat varování před zhoršujícím se stavem vyžadujícím návštěvu lékaře.

Další dvě varianty jsou určené pro lékaře a specialisty. Lékařům na ambulanci zařízení umožňuje sledovat, jak se pacient od poslední kontroly zlepšil nebo zhoršil – data lze porovnat s posledním měřením a sledovat změny. Výhodou naměřených dat je jejich objektivita, dosud se totiž vývoj poruch chůze určoval hlavně vizuálně a vznikal tak velký rozptyl mezi vyšetřujícími lékaři například při hodnocení v klinických studiích.

Tým Oldřicha Vyšaty věří, že díky nízké ceně a vysoké citlivosti moderních pohybových čidel se jim podaří vytvořit dostupné zařízení, které s dostatečnou přesností podpoří sledování efektu terapie, případně progresi poruch chůze v klinické praxi. Jedinečnost technologie spočívá také ve způsobu zpracovávání obrovských souborů dat o poruchách chůze, k čemuž zařízení využívá metody strojového učení.

Světově se odhaduje výskyt roztroušené sklerózy v roce 2020 u 2,8 milionů lidí a tato populace má stále rostoucí tendenci. Nejvyšší hustota výskytu onemocnění je ve vyspělých zemích – přibližně 2–3násobný výskyt oproti rozvíjejícím se zemím, což může být i vlivem kvality dostupné diagnostiky. Z toho důvodu se považují tyto počty spíše za podhodnocené.

Vezmeme-li v úvahu i mnohá další neurologická či pohybová onemocnění a skupinu seniorů, u kterých by zařízení našlo uplatnění v předvídání pravděpodobnosti pádu, je cílová skupina potenciálních uživatelů obrovská. Cíloví potenciální uživatelé i zákazníci jsou tedy senioři, pacienti mnoha diagnóz a jejich rodiny a také ošetřující lékaři a zdravotnická zařízení.

Jaké jsou další kroky?

V této fázi vývoje lze projektovat několik scénářů užití. Cílová meta je uvést řešení na trh jako zdravotnický diagnostický prostředek. Produkt využívající vyvinuté technologie bude umožňovat snadné automatizované vyhodnocení závažnosti aktuálního stavu pacienta v devíti klíčových typických poruchách chůze, srovnání těchto stavů vůči dřívějším návštěvám pacienta, průběžné sledování obtíží v průběhu celého aktivního dne pacienta, cílené úpravy dávky a frekvence medikace pro co nejlepší průběh onemocnění a varování pacienta před nebezpečím blížícího se kritického stavu.

Schopnost zařízení objektivně klasifikovat obtíže a sledovat jejich výskyt v průběhu času i kontinuálně může významně zlevnit a zobjektivnit neurologické klinické studie. Pro prvotní vstup na trh se jeví jako nejpraktičtější prodej v podobě nemedicínského zařízení pro včasné varování upozorňující např. seniory a jejich blízké přes mobilní telefon o rapidním zhoršení kvality chůze a vzrůstajícím riziku pádu. Klíčovým krokem pro uvedení řešení do praxe je ochrana duševního vlastnictví. Byla podána česká i mezinárodní patentová přihláška. Řešení prošlo tzv. fází Proof of Concept, tým nyní hledá CEO pro nový med-tech startup. 

Zájemcům poskytne více informací vedoucí Centra transferu biomedicínských technologií Lucie Bartošová (lucie.bartosova@fnhk.cz).

Text vyšel jako součást seriálu Věda do praxe na portálu VědaVýzkum.cz. Další informace o technologii naleznete v naší databázi Transfera.cz.