MOND - Mobiles, smartes Neurosensorsystem für die Detektion und Dokumentation epileptischer Anfälle im Alltag

Epileptische Anfälle im Alltag zu erkennen und zu dokumentieren ist fundamental wichtig für eine passgenaue Therapie von Betroffenen. Exakt aufgezeichnete Biosignale zum Zeitpunkt des Anfalls in alltäglichen Abläufen helfen bei der Klassifizierung von Epilepsie-Erkrankungen, bei einer optimalen Dosierung von Medikamenten - oder gar bei der Entwicklung von Systemen zur Frühwarnung. Die mobile Erfassung aller relevanten Parameter, ohne bedeutende Einschränkungen gewohnter Abläufe, stellt jedoch noch eine große Herausforderung dar.

Innerhalb des Projektes »MOND« wird ein konzeptioneller Beweis (proof-of-concept) für ein KI-basiertes Sensorsystem zur automatisierten Detektion epileptischer Anfälle im Alltag angestrebt. Die Datenerfassung soll über am Ohr getragene, mobile Sensorik erfolgen, die mit besonderem Fokus auch eine mobile Ableitung eines Elektroenzephalogramms (EEG) ermöglichen soll. Ein EEG stellt elektrische Aktivitäten des Gehirns dar, bisher meist mithilfe von am Kopf getragenen Elektroden.

Neben der Entwicklung und Erprobung des Systems, wird im Projekt auch eine mögliche Integration in den Versorgungsprozess betrachtet. So werden im Projekt nicht nur Aspekte zur Technik, sondern auch zur Benutzerfreundlichkeit, zur Prozess- und Datensicherheit und zur Nutzung in der klinischen Praxis durch die Projektpartner behandelt.

Zur erfolgreichen Projektdurchführung haben sich Experten aus der Technologie-Entwicklung und der klinischen Prüfung zusammengetan, deren Know-how durch projektrelevante Vorarbeiten belegt ist. So baut das Projekt »MOND« u. a. auf Ergebnissen des BMBF Projekts »EPItect« (FKZ: 16SV7482) auf, das bereits abgeschlossen wurde und ebenfalls einen Ansatz der mobilen Sensorik im Kontext Epilepsie verfolgt hat.

Durch »EPItect« wurde belegt, dass die Detektion aller epileptischen Anfallsformen ohne eine Erfassung und Auswertung von EEG-Signalen nicht für eine klinisch bedeutsame Verbesserung der Anfallszählung ausreicht. Dementsprechend wird im Projekt »MOND« die Sensorik um das mobile EEG-Monitoring erweitert.

Das EEG-Signal selbst und seine Interpretation sind komplex. Jegliche Muskel- und Bewegungsaktivität (Augenbewegung, Sprechen, Gehen) erzeugt starke Signalstörungen oder Verfälschungen von Messergebnissen, sogenannte »Artefakte«. Die Analyse mobil erfasster EEG-Daten stellt eine besondere Herausforderung dar, der im Projekt mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) begegnet wird.

Neue Versorgungsformen zur Verbesserung von Diagnose und Therapie von Menschen mit Epilepsie zu schaffen - das ist das Ziel aller beteiligten Partner im Projekt »MOND«, das es durch die Kombination unterschiedlicher Sensorik in Verbindung mit KI-Methoden zu erreichen gilt.

»Wir planen eine Datenerfassung mit einer am Ohr getragenen, mobilen Aufnahme-Einheit für EEG- und weitere Biosignale. Zwei verschiedene EEG-Systeme - eines im Ohr, das andere als flexible Klebeelektrode hinter dem Ohr - werden miteinander bezüglich Leistungsfähigkeit und Tragekomfort verglichen. Gerade durch die EEG-Daten erhoffen wir uns eine klinisch bedeutsame Verbesserung der Detektion epileptischer Anfälle.«

Dr. Insa Wolf
Projektleiterin und Gruppenleiterin Mobile Neurotechnologien am Fraunhofer IDMT