Op AI gebaseerde voorspelling van agitatie in patïenten met Dementie

Een stijging in de hoeveelheid mensen die aan dementie lijden gaat hand in hand met de veroudering van de globale populatie. Ondanks dat dementie meestal gekarakteriseerd wordt door cognitieve effecten zijn er ook gedrags- en psychologisch symptomen die relevant zijn in de kliniek. Agitatie is een van de meest belangrijk gedragsproblemen gezien in patiënten met dementie. Alleen kan het een significante daling in de levenskwaliteit van de patiënt veroorzaken, leiden naar overmatig gebruik van medicatie, alsook een toenemende last op de verzorger(s), wat meestal voor vroege institutionalisering zorgt. Het meten van agitatie op een meer directe, objectieve, en voortdurende manier zal het mogelijk maken de mechanismen van agitatie beter te begrijpen. Deze toegenomen kennis zal op zijn beurt een betere preventie van agitatie mogelijk maken en een platform bieden om het effect van zowel farmacologische als niet-farmacologische interventies beter op te volgen. Dit onderzoek bestaat hoofdzakelijk uit de ontwikkeling van een methodologie om niveaus van agitatie te meten en eventueel ook te voorspellen. Omdat er tot nu toe geen biologische marker is die sterk gelinkt aan dementie is, gaat de te ontwikkelen aanpak meerdere metingen (fysiologisch en omgevings) combineren. De apparaten die voor deze metingen worden gebruikt, zijn geschikt voor de doelgroep, en zullen bestaan uit draagbare en contactloze technologie. De verschillende gecontextualiseerde fysiologische gegevens inputs die worden verworven, zullen worden gebruikt om een model te ontwikkelen met als doel het meten en uiteindelijk voorspellen van het niveau van agitatie. Deze voorspelling wordt mogelijk gemaakt door machine-learning algoritmen. In het bijzonder kan het meten / voorspellen van agitatie worden gezien als een multi-input classificatieprobleem. Om de ontwikkeling van deze algoritmen te vergemakkelijken, zullen meerdere datacollectie onderzoeken worden georganiseerd. Op basis van de grote database die het resultaat is van deze onderzoeken, zal een gepersonaliseerd machine-learning model worden ontwikkeld om het niveau van agitatie te classificeren.