EDSS Identification in Multiple Sclerosis Patients Using Fitbit Wearable Data via Regression and Classification modeling
Creators: name: Κύρου, Θεολόγος Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Σκλήρυνση κατά πλάκας
Μεταβολικά ισοδύναμα
Κλίμακα Εκτεταμένης Κατάστασης Αναπηρίας
EDSS
Multiple Sclerosis
Fitbit
METs
Activity Bouts

description: Η παρακολούθηση της υγείας των ατόμων με σκλήρυνση κατά πλάκας (ΣΚΠ) σε ελεύθερο περιβάλλον, είναι απαραίτητη για τη βελτίωση της φροντίδας των ασθενών. Παρ' όλα αυτά, οι επαγγελματίες υγείας συχνά διστάζουν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα που προέρχονται από τους ασθενείς στη λήψη αποφάσεων και στην κλινική πρακτική. Η παρούσα μελέτη παρουσιάζει μια νέα προσέγγιση, αξιοποιώντας τεχνικές παλινδρόμησης και ταξινόμησης σε δεδομένα πραγματικού κόσμου από εμπορικές φορητές συσκευές για την πρόγνωση της κατάστασης υγείας των ατόμων με ΣΚΠ. Τα δεδομένα για αυτή τη διατριβή προέρχονται από τη μελέτη MS-NEUROPLAST (Καταχώρηση Δοκιμής: ClinicalTrials.gov NCT04806568), η οποία είναι μια τυχαιοποιημένη ελεγχόμενη δοκιμή. To MS-NEUROPLAST υποστηρίχτηκε από το Ελληνικό Ίδρυμα Έρευνας και Καινοτομίας (ΕΛ.ΙΔ.Ε.Κ.) στο πλαίσιο της Δράσης «2η Προκήρυξη ερευνητικών έργων ΕΛ.ΙΔ.Ε.Κ. για την ενίσχυση Μεταδιδακτορικών Ερευνητών/τριών» (Αριθμός Έργου:314). Τα δεδομένα συλλέχθηκαν από τις εμπορικές φορητές συσκευές Fitbit που φορούσαν 38 άτομα με ΣΚΠ (9 άνδρες; ηλικία 41±11 ετών; EDSS: 3.09±1.6) για 3 μήνες. Αναλύθηκαν χρονικές τάσεις στις περιόδους δραστηριότητας, χρησιμοποιώντας Μεταβολικά Ισοδύναμα (METs) που υπολογίστηκαν από τα βιομετρικά δεδομένα του Fitbit. Αυτά τα χαρακτηριστικά, μαζί με άλλα βιομετρικά όπως ο καρδιακός ρυθμός, ο αριθμός βημάτων και η ποιότητα ύπνου, χρησιμοποιήθηκαν σε μοντέλα παλινδρόμησης και ταξινόμησης για την εκτίμηση της Κλίμακας Εκτεταμένης Αναπηρίας (EDSS), ενός βασικού μέτρου για την αξιολόγηση της σωματικής αναπηρίας που σχετίζεται με τη ΣΚΠ. Το μοντέλο παλινδρόμησης με τις καλύτερες επιδόσεις χρησιμοποιώντας δεδομένα 14 ημερών, ήταν η Linear Regression, με μέσο τετραγωνικό σφάλμα (MSE) 1.03 και μέσο απόλυτο σφάλμα (MAE) 0.72, με στατιστικά σημαντική τιμή p-value 0.05. Το μοντέλο ταξινόμησης με τις κορυφαίες επιδόσεις ήταν ο Random Forest Classifier, επιτυγχάνοντας F1 Score 0.9 και Accuracy 0.88 στην κατηγοριοποίηση των ατόμων με ΣΚΠ σε διακριτές καταστάσεις υγείας. Η χρήση τεχνικών παλινδρόμησης και ταξινόμησης σε δεδομένα από Fitbit έχει δείξει τη δυνατότητα εντοπισμού της σωματικής αναπηρίας που σχετίζεται με τη ΣΚΠ. Αυτά τα ελπιδοφόρα ευρήματα τονίζουν την επιτακτική ανάγκη βελτίωσης της ψηφιακής εκπαίδευσης των επαγγελματιών υγείας, ώστε να αξιοποιήσουν την κλινική χρήση των δεδομένων πραγματικού κόσμου.
description: Monitoring the health status of people with multiple sclerosis (PwMS) in unconstrained environments is essential for improving patient care. Nevertheless, healthcare professionals are often hesitant to use patient-generated data in their decision-making and clinical practice. This study introduces a novel approach by utilizing regression and classification techniques on real-world data from commercial wearables to identify the health status of PwMS. The data for this thesis are derived from the MS-NEUROPLAST study (Trial Registration: ClinicalTrials.gov NCT04806568), a randomized controlled trial supported by the Hellenic Foundation for Research and Innovation (H.F.R.I.) under the “2nd Call for H.F.R.I. Research Projects to support Post-Doctoral Researchers” (Project Number: 314). Data was collected from the Fitbit commercial wearables worn by 38 PwMS (9 males; age 41±11 years old; EDSS: 3.09±1.6) over 3 months. Temporal trends in activity bouts were analyzed, utilizing Metabolic equivalents (METs) computed from Fitbit's biometrics. These features, along with other biometrics such as heart rate(HR), step count, and sleep score, were employed in regression and classification models to estimate the Expanded Disability Status Scale (EDSS), a key metric for assessing MS-related physical disability. The best-performing regression model using 14 days of data, was identified as the Random Forest Regressor, with mean squared error (MSE) of 1.03 and mean absolute error (MAE) of 0.72, with a statistically significant less p-value than 0.05. The top-performing classification model was the Random Forest Classifier, achieving an F1 score of 0.9 and an accuracy of 0.88 in delineating PwMS into distinct disability states. Employing regression and classification techniques on Fitbit data has shown the potential for identifying MS-related physical disability. These promising findings highlight the pressing necessity to enhance the digital and data literacy of healthcare professionals to leverage the clinical uptake of real-world data.
description: Τα Τμήματα: 1. Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, 2. Ιατρικής,
description: 3. Μουσικών Σπουδών, 4. Δημοσιογραφίας και Μέσων Μαζικής Επικοινωνίας του Αριστοτελείου Πανεπιστημίου Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ) και το 5. Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής του Πανεπιστημίου Μακεδονίας Οικονομικών και Κοινωνικών Επιστημών (ΠΑΜΑΚ)