NEMO

NEMO

The Next Move in Movement Disorders (NEMO) is een driejarig samenwerkingsproject tussen ZiuZ en het Universitair Medisch Centrum Groningen (UMCG). Dit project richt zich op het onderscheiden van hyperkinetische bewegingsstoornissen: aandoeningen die gekenmerkt worden door een overmaat aan onvrijwillige bewegingen, zoals tremor, myoclonus, dystonie, tics of chorea. In de praktijk is het soms erg lastig deze verschillende soorten van onwillekeurige bewegingen van elkaar te onderscheiden. Voor dokters die er minder vaak mee te maken krijgen zijn de aandoeningen soms moeilijk te herkennen, maar ook onderling zijn dokters het niet altijd met elkaar eens.

Het doel van project NEMO is om een computer-aided diagnosis tool (CAD tool) te ontwikkelen die dokters kan helpen verschillende soorten bewegingsstoornissen van elkaar te onderscheiden, onder andere door middel van een slimme 3D camera en machine learning technieken. Bij het registreren van bewegingen wordt gebruik van sensoren die de bewegingen en spieractiviteit meten. Voor de ontwikkeling van de CAD-tool zal ZiuZ gebruikmaken van kunstmatige intelligentie en patroonherkenning. De bedoeling is dat de CAD-tool dokters gaat helpen om de juiste bewegingsstoornis bij patiënten vast te stellen, op deze manier kunnen patiënten in de toekomst sneller en vaker de juiste diagnose krijgen. Hiernaast zou dit gebruikt kunnen worden om het natuurlijke verloop van bewegingsstoornissen vast te leggen, of om het effect van de behandeling beter te evalueren.

Sinds de start van het project hebben er in totaal ongeveer 160 deelnemers meegedaan aan het NEMO project. Dit waren onder andere patiënten met dystonie, tremor, myoclonus, en myoclonus-dystonie. Van deze deelnemers zijn opnames gemaakt voor de registratie van verschillende bewegingsstoornissen. Ook zaten hier meer dan 30 gezonde controle deelnemers tussen zodat het systeem ook kan leren wat een ‘gezond’ bewegingspatroon is. Met bewegingsstoornissen dystonie, tremor, en myoclonus is een eerste versie van een CAD tool getraind. De resultaten hiervan zijn verwerkt in een programma waarin zowel de resultaten van de sensoren en de video’s te zien zijn.

De resultaten van een eerste versie van de CAD tool, met de focus op myoclonus, dystonie, en tremor, zijn redelijk goed voor het onderscheiden van tremor en dystonie (2/3e juiste voorspelling). Met de bewegingsstoornis myoclonus had het algoritme meer moeite. Er worden stappen ondernomen om dit te verbeteren.

ZiuZ heeft eind 2021 moeten concluderen dat de techniek nog niet ver genoeg ontwikkeld is om ingezet te worden voor het onderscheiden en classificeren van deze specifieke ziektebeelden. Er is meer fundamenteel onderzoek nodig om dit verder te brengen. Het NEMO project wordt voortgezet in het UMCG (Movement Disorders Groningen) waar meer wetenschappelijk onderzoek uitgevoerd wordt en meer patiënten geïncludeerd worden.

NEMO is medegefinancierd door subsidies van de Europese Unie: Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling (via SNN) en provincie Fryslân.