Parkinson Vibrating Socks

Het project Parkinson Vibrating Socks heeft als doel de mobiliteit van mensen die lijden aan de ziekte van Parkinson te verbeteren. De ziekte van
Parkinson is een neurodegeneratieve aandoening die vaker voorkomt op oudere
leeftijd. Momenteel worden ongeveer 182 op de 100.000 mensen getroffen door
Parkinson. Kenmerkende symptomen zijn motorische beperkingen zoals trillende
handen of instabiliteit van de houding. Een van de meest beperkende symptomen
is echter het zogenaamde “bevriezen van het lopen” of “Freezing
of Gait” (FOG), waar ongeveer 60% van alle mensen met Parkinson tijdens
het verloop van hun ziekte last van krijgt. Freezing wordt beschreven als het
plotseling vastplakken van de voeten aan de grond, waardoor de volgende stap
niet kan worden gezet en regelmatig leidt tot valpartijen. Mensen met Parkinson
die last hebben van freezing, beperken daarom vaak hun dagelijkse activiteiten,
wat op zijn beurt de kwaliteit van leven vermindert. Freezing wordt vaak
behandeld met medicatie, maar de effectiviteit van de medicijnen neemt snel af.
Een veelbelovende niet-farmacologische therapie is “cueing”. Bij
cueing wordt de patiënt een prikkel (een “cue”) gegeven om de
blokkade tijdens het lopen te overwinnen. Deze prikkels helpen het brein om de
volgende beweging weer in gang te zetten. Er bestaan verschillende
cueing-methoden, waarvan vibrotactiele cueing de minst storende en meest
onopvallende methode is. Het is niet-invasief, heeft geen bijwerkingen en kan
worden toegepast via een trillend element (bijvoorbeeld op de voet), waardoor
het niet zichtbaar of hoorbaar is voor de buitenwereld. Vibrotactiele cueing
heeft daarom een groot potentieel om freezing te verbeteren zonder de
dagelijkse activiteiten van de getroffenen te beperken. Tot nu toe is er echter
geen dergelijk vibrotactiel systeem op de markt. Daarom willen we een
patiëntgericht en klinisch-wetenschappelijk geëvalueerd vibrotactiel prototype
ontwikkelen: een klein apparaat met een sensor dat om de enkel wordt gedragen.
Dit systeem analyseert het looppatroon met behulp van machine
learning-algoritmen en geeft een vibrotactiele cue wanneer freezing wordt
gedetecteerd. Bovendien wordt er een app ontwikkeld die verbinding maakt met
het apparaat, relevante gegevens voor patiënten en zorgverleners opslaat en
deze gegevens op een begrijpelijke en inzichtelijke manier weergeeft.