gms | German Medical Science

Hintergrund/Fragestellung: Morbus Parkinson (MP) ist in Europa die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung [1] und durch das Störungsbild der Dysarthrie logopädisch relevant. Dysarthrie äußert sich durch eine eingeschränkte Sprechverständlichkeit und erfordert ein hochfrequentes Therapieangebot für eine nachhaltige Verbesserung der kommunikativen Fähigkeiten. Trotz der hohen Prävalenz von Sprechstörungen bei MP nehmen in Deutschland nur etwa 4% der Betroffenen eine ambulante logopädische Therapie in Anspruch [2]. Die veränderte Selbstwahrnehmung der Patient:innen ist ein zentrales Symptom der Erkrankung, das ein wirksames Eigentraining einschränkt. Neue Technologien mit integrierter Spracherkennung ermöglichen ein individuelles Training. Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes humAIne (human-centered AI network) wird der ausgereifte Prototyp eines KI-basierten Sprechassistenzsystems in einem realen klinischen Versorgungssetting erprobt und evaluiert. Das Ziel ist, das digitale System in die Regelversorgung zu integrieren.

Methoden: Eine nutzerzentrierte Implementierung ist im Rahmen einer Machbarkeitsstudie geplant, dabei wird der Prototyp ISi-Speech in die bestehende Parkinson-Komplex-Therapie integriert. In einem zweiwöchigen stationären Setting erhalten die Teilnehmer:innen zusätzlich zur logopädischen Standardtherapie die Anwendung ISi-Speech. Diese webbasierte Applikation umfasst die Trainingsbereiche Prosodie, Atmung, Lautstärke sowie Artikulation und liefert dazu evidenzbasierte Übungsaufgaben. Die automatisierte Spracherkennung liefert zudem ein objektives Feedback, was die Qualität des Eigentrainings erhöht [3]. Im Anschluss an die stationäre Behandlung erfolgt eine achtwöchige Eigentrainingsphase im häuslichen Setting.

Vorläufige/erwartete Ergebnisse, Ausblick: Durch Interviews soll die Usability sowie die Anwender:innenakzeptanz aus der therapeutischen Sicht und Patient:innenperspektive erhoben werden. Ziel ist die Entwicklung von Implementierungsstrategien die zur Entwicklung von nachhaltigen Kompetenzmodellen beitragen. Durch die erhöhte Therapiefrequenz können verbesserte klinische Ergebnisgrößen wie Sprechverständlichkeit, Lebensqualität und individuell wahrgenommene Kommunikationserfolge erreicht werden. Nur durch die Evaluation digitaler Technologien kann eine nachhaltige Implementierung in die Praxis erfolgen. Neue Technologien können eine sinnvolle Ergänzung zur etablierten Therapie sein und eine Strategie gegen die Unterversorgung durch Heilmittel darstellen.

Interessenkonflikte: Es liegen keine Interessenkonflikte vor.