Ontwikkeling van een multimodaal aanvalsdetectie instrument ter verbetering van de veiligheid en het ziektemanagement van epilepsiepatienten in de thuissituatie

Epilepsie is een chronische hersenaandoening waarbij onvoorspelbare aanvallen
optreden. Wij willen een instrument ontwikkelen, valideren en evalueren dat
betrouwbaar de grote aanvalstypes (gegeneraliseerd tonisch-clonische, tonische,
clonische, versieve en hypermotore aanvallen) kan detecteren gedurende de
nacht. Dit apparaat moet eenvoudig thuis of in een begeleide woonomgeving
bruikbaar zijn. Het instrument maakt gebruik van diverse sensoren en is daarom
multimodaal. Dit kan een belangrijke stap betekenen voor de veiligheid en de
verzorging van patiënten met ernstige epilepsie, hun kwaliteit van leven
verbeteren en die van hun verzorgers of ouders, en thuismanagement van hun
ziekte mogelijk maken. Epilepsie is een van de meest voorkomende neurologische
ziektes met een prevalentie van 0,7 % (120.000 mensen in Nederland), van wie
25% aanvallen houden ondanks behandeling met medicatie, waaronder veel kinderen
en patiënten met aangeboren of verworven hersenafwijkingen. Ongeveer de helft
van hun aanvallen zal 's nachts plaatsvinden, met gevolgen voor de verzorging
van deze patiënten, speciaal wanneer deze apart slapen, zoals bijvoorbeeld
geldt voor ouders met een kind met epilepsie of verzorgers in een tehuis.
Wanneer een grote aanval 's nachts optreedt, moet de verzorger of ouder
noodmedicatie toedienen, bescherming bieden tegen letsel of wanneer de patiënt
in een verwardheidstoestand na de aanval gaat zwerven, en troost of kalmering
bieden. De ontwikkeling van een geautomatiseerd nachtelijk aanvalssysteem voor
thuis staat nog in de kinderschoenen. Er is nog geen betrouwbaar systeem. In
het ziekenhuis bestaat de nachtelijke video-EEG registratie, wat ook de gouden
standaard is voor bewezen nachtelijke epileptische aanvallen.
EEG technieken zijn echter niet bruikbaar in de thuissituatie; het is
artefactgevoelig, vereist expertise in de interpretatie en het plakken van EEG
elektroden is geen sinecure. Momenteel is er niets beters dan een
(onbetrouwbaar gebleken) vorm van audio-alarm (babyfoon). Daarbij worden veel
nachtelijke aanvallen gemist, en zijn er veel valse alarmen door snurken of
omgevingsgeluiden. Ouders weten dit en vaak besluit men om toch in dezelfde
kamer te slapen, wat een grote wissel trekt op het privéleven, maar ook de
ontwikkeling van de autonomie van het kind bedreigt. In dit project hebben we
een multimodaal instrument ontwikkelt dat bruikbaar is in de thuissituatie,
waarvan we de betrouwbaarheid willen testen. Het instrument berust op
gecombineerd gebruik van 4 modaliteiten: audio, geautomatiseerde videoframe
analyse, hartslag and 3D accelerometrie, die 10 output variabelen geven. Door
deze modaliteiten te combineren hopen we het aantal vals positieven en vals
negatieven te beperken.

Het voornaamste doel is om een optimale combinatie van sensoren en technieken
te verkrijgen om nachtelijke epileptische aanvallen te detecteren met hoge
specificiteit en sensitiviteit, om dit later in de thuissituatie te kunnen
toepassen. De eerste stap hierbij is om het nieuwe multimodale instrument af te
zetten tegen de gouden standaard door het te laten meelopen met klinische
video-EEG registraties die als gouden standaard gelden.

Het project bestaat uit 3 fasen, waarvan we nu fase 2 willen testen. In fase 1
hebben we de techniek en algoritmes ontworpen en geperfectioneerd, waaruit het
multimodale instrument is samengesteld. We staan nu voor fase 2, waarin we 100
patiënten willen onderzoeken. Deze patiënten hebben een klinische indicatie
voor opname voor nachtelijke of 24uurs video-EEG registratie op een van de
Epilepsie Monitoring Units van de deelnemende centra. Bij deze patiënten willen
we het multimodale instrument mee laten lopen met deze video-EEG registratie.
De video-EEG registratie levert de tijdstippen van voorkomen van nachtelijke
epileptische aanvallen. Het multimodale instrument geeft een output per
tijdseenheid. Zo kan door middel van een ROC analyse de maximale sensitiviteit
(b.v. 90%) en specificiteit (b.v. 75% positief voorspellende waarde) worden
bepaald. In de daaropvolgende fase 3 zal tenslotte het apparaat daadwerkelijk
in de thuissituatie worden getest. Hiervoor zal opnieuw toestemming worden
gevraagd van de METC. Gedurende alle fasen zijn de eindgebruikers betrokken bij
de ontwikkeling, implementatie, praktische en privacy aspecten. We zullen ook
de ethische implicaties van het gebruik van het instrument en de morele
aspecten van de ontwikkeling en introductie ervan aan de orde stellen, die het
gedrag en de ervaring van de uiteindelijke gebruikers zullen beïnvloeden.

Het multimodale aanvalsdetectie apparaat loopt mee met het klinische video-EEG
gedurende de nacht. De hardware bestaat uit:
(a) video-audio: deze loopt onafhankelijk van de professionele video-audio die
onderdeel is van de klinische video-EEG registratie. De hardware bestaat uit
een commerciële, digitale camcorder die op een standaard is gemonteerde in de
hoek van de kamer. De output wordt opgeslagen op de hard disk van een laptop.
(b) ECG en accelerometrie: bestaande uit een 3-lead systeem met sensoren op de
borst en om elke bovenarm. De bovenarm units worden met 2 elastische bandjes
vastgemaakt op een manier die de patiënt het meest comfortabel vindt. Een van
de units verzorgt tevens de draadloze verzending van data naar:
(c) de laptop, die zich in een kastje bevindt op de kamer. Gedurende fase 2 van
de studie zullen alle algoritmes offline worden toegepast na verkrijging van de
data. Een online alarm is dus geen onderdeel van het systeem in deze fase.
Het voornaamste risico van de armsensoren is dat ze hinderen bij het
(in)slapen, en van de ECG elektrodes dat ze een allergische huidreactie
veroorzaken. In dat geval zullen de betreffende sensoren meteen worden
verwijderd.
De ECG elektrodes zijn standaard elektrodes, en de accelerometrie units hebben
een CE-keurmerk. Het volledige systeem zal bovendien voor klinisch gebruik
worden getest en goedgekeurd door de technische afdeling van het UMC Utrecht.
Risico's zijn derhalve verwaarloosbaar.
Profijt voor de patient zal eveneens gering zijn, maar zou kunnen bestaan uit
een gedetecteerde nachtelijke aanval waar deze gemist is door de klinische
beoordelaars van de video-EEG registratie.
Op langere termijn kunnen de voordelen voor de patient groot zijn, wanneer het
apparaat succesvol blijkt en de patient iemand is die in de doelgroep voor
thuisgebruik valt.