Till innehåll på sidan

Tekniken som avslöjar Parkinsons sjukdom

NYHET

Publicerad 2016-04-12

En positioneringsteknik som tidigare utvecklats för att assistera vid stora och komplexa eldsvådor kommer snart att få ett nytt uppdrag. Tekniken ska nämligen testas med äldre i syfte att fånga upp tidiga symptom som tyder på att individer håller på att utveckla Parkinsons sjukdom.

Inuti klacken på några kängor återfinns smarta sensorer designade av KTH-forskare. Tekniken har tidigare testats på brandmän, där syftet varit för räddningsledare att exakt kunna hålla koll på rökdykare trots att de kanske befinner sig 25 meter under jorden.

– Förutom att rädda liv i katastrofsituationer kan tekniken också hjälpa äldre att behålla så väl sin mobilitet och självständighet så långt upp i åldrarna som möjligt, säger Peter Händel, professor i signalbehandling på KTH.

John-Olof Nilsson, forskare på KTH. Foto: Peter Larsson.

Han är en av forskarna bakom tekniken, både i form av såväl brandmannaskon som Parkinsonsdetektorn. Peter Händel berättar att han och de andra senare i år, närmare bestämt i september, kommer att starta försök tillsammans människor i riskzonen att drabbas av just Parkinsons sjukdom. Tekniken ska implementeras i en speciell inläggssula som gör att i princip vilken sko som helst ska kunna användas för tester, och samla in detaljerad information om hur fötterna rör sig.

John-Olof Nilsson, en av Peter Händels forskarkollegor, berättar att det går att utvinna hälsoinformation ur fotrörelserna. Till exempel kan man se de balansproblem som människor som börjar utveckla Parkinsons sjukdom drabbas av, och man har ett särskilt intresse av hur fötterna rör sig då.

– Idag använder man kameror på sjukhus för att studera detta, ungefär som de löplabb där man kan prova ut löparskor. De här kamerasystemen är emellertid väldigt dyra och begränsade till ett litet område, det vill säga sjukhusets labb. Man kan inte flytta hem kamerorna till människor, säger John-Olof Nilsson.

Med tekniken implementerad i vilken sko som helst kan man istället utvinna motsvarande information när som helst, var som helst, fast på ett billigare sätt.

– Det är inte alls ovanligt att symptom uteblir just när människor är på sjukhuset för test för Parkinsons sjukdom. Hjärnan skärper sig på något sätt i främmande miljöer, men väl hemma i trygg miljö uppträder symptomen igen. Då blir det problematiskt att göra mätningar, säger John-Olof Nilsson.

– Med hjälp av tekniken går det att i detalj studera fötternas rörelser och se avvikelser som små frysningar i rörelserna, och det kan hjälpa läkarna att diagnosticera ett förestående utbrott av Parkinsons sjukdom. Det här ger också vårdgivare möjligheten att ta reda på när det är dags att tillhandahålla olika former av hjälpmedel för den drabbade och det innan läget blir akut, säger Peter Händel.

Så här ser tekniken ut.

Tekniken och sensorerna mäter noggrant fötternas rörelser i alla led, och kan också samla in information om ifall den som bär ett par skor med tekniken i sig kryper, hoppar, springer eller går. Detta öppnar för fler möjligheter än bara brandmannasko och Parkinsonsdetektor. Inom beteendevetenskapen är data om hur människor rör sig i olika miljöer och situationer av yttersta intresse.

En annat område där tekniken kan komma till användning är inom sport och idrottmedicin. Elitidrottare men även motionärer kan mäta exempelvis egen löpteknik för att göra framsteg och få till snabbare tider, men också minska skaderisken.

Skodatorn som fristående modul finns tillgänglig under öppen källkods-licens, och tillverkas av GT Silicon i Kanpur, Indien.

The Open Shoe Project startade som ett samarbete mellan KTH och Indian Institute of Science (IISc) i Bangalore, Indien. Idag ingår det som en del av SAATH (Seamless Affordable Assistive Technology for Health) där KTH, Gävle universitet, Robotdalen och Brepus Castel AB från Sverige jobbar tillsammans med IIT Kanpur och IISc i Indien.

Text: David Callahan/Peter Larsson

För mer information, kontakta Peter Händel på 070 - 288 75 95 / peter.handel@ee.kth.se eller John-Olof Nilsson på 073 - 720 18 27 / jnil02@kth.se.