10.5281/zenodo.3678627
https://zenodo.org/records/3678627
oai:zenodo.org:3678627
Lisa Klingelhoefer
Lisa Klingelhoefer
Department of Neurology, Technical University Dresden, Dresden, Germany
Stelios Hadjidimitriou
Stelios Hadjidimitriou
Department of Electrical & Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.
Anastasios Delopoulos
Anastasios Delopoulos
Department of Electrical & Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.
Fotis Karayiannis
Fotis Karayiannis
Microsoft Innovation Center Greece, Athens, Greece.
Nikos Grammalidis
Nikos Grammalidis
Information Technologies Institute, CERTH, Thessaloniki, Greece
Michael Stadtschnitzer
Michael Stadtschnitzer
Fraunhofer IAIS, Schloß Birlinghoven, Sankt Augustin, Germany
Sevasti Bostanjopoulou
Sevasti Bostanjopoulou
G. Papanikolaou Hospital, 3rd Neurological Clinic, Thessaloniki, Greece
Kallol Ray Chaudhuri
Kallol Ray Chaudhuri
King's College Hospital NHS Foundation Trust, London, United Kingdom
Leontios Hadjileontiadis
Leontios Hadjileontiadis
Department of Electrical & Computer Engineering, Aristotle University of Thessaloniki, Thessaloniki, Greece.
Heinz Reichmann
Heinz Reichmann
Department of Neurology, Technical University Dresden, Dresden, Germany
iPrognosis – frühe Erkennung der Parkinsonerkrankung mittels Smartphone App
Zenodo
2020
2020-02-21
Poster
10.5281/zenodo.3678626
https://zenodo.org/communities/eu
Creative Commons Attribution 4.0 International
Mittels moderner Technologien wie Smartphones können große Mengen an Daten
kontinuierlich über einen längeren Zeitraum, objektiv und ohne aktives Zutun der
Nutzer im alltäglichen Leben erhoben werden. Zur frühen Diagnosestellung des
idiopathischen Parkinsonsyndroms als langsam progrediente, chronische
Erkrankung mit einschleichendem Auftreten motorischer sowie nicht-motorischer
Symptome ist dies ideal. Eine frühere Diagnosestellung ist eine Grundvoraussetzung
zur Entwicklung neuromodulatorischer Therapien.
Das iPrognosis-Konsortium (11 Organisationen mit drei medizinischen Zentren
aus 6 EU-Ländern) entwickelt eine Android Smartphone App zur Erfassung von
Verhalten und Verhaltensänderungen im Umgang mit dem Smartphone, welche
Ausdruck motorischer und nicht-motorischer Symptome der Parkinsonerkrankung
sein können.
European Commission
10.13039/501100000780
690494
Intelligent Parkinson eaRly detectiOn Guiding NOvel Supportive InterventionS