“Tremor Trackers” : นวัตกรรมช่วยผู้ป่วยพาร์กินสัน

เทคโนโลยีล้ำสมัยที่ช่วยให้ผู้ป่วยพาร์กินสันมีคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น

เทคโนโลยีล้ำสมัยที่ช่วยติดตามและลดอาการสั่นในผู้ป่วยพาร์กินสัน

“อาการสั่นที่ควบคุมไม่ได้เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยากที่สุดสำหรับผู้ป่วยพาร์กินสัน แต่เทคโนโลยี Tremor Trackers กำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการจัดการกับปัญหานี้”

ความสำคัญของการติดตามและควบคุมอาการสั่น

โรคพาร์กินสัน (Parkinson’s Disease) เป็นโรคทางระบบประสาทที่ส่งผลกระทบต่อผู้คนมากกว่า 10 ล้านคนทั่วโลก[1] และประมาณ 150,000 คนในประเทศไทย[2] อาการสั่น (Tremor) เป็นหนึ่งในอาการหลักที่เห็นได้ชัดเจนและส่งผลกระทบอย่างมากต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย โดยทำให้การทำกิจวัตรประจำวันพื้นฐาน เช่น การรับประทานอาหาร การเขียน หรือการหยิบจับสิ่งของ กลายเป็นเรื่องยากลำบาก

อาการสั่นในผู้ป่วยพาร์กินสันมีลักษณะเฉพาะคือมักเกิดขณะพัก (Resting Tremor) ที่ความถี่ 4-6 Hz และมักเริ่มที่มือข้างใดข้างหนึ่งก่อนลุกลามไปยังส่วนอื่น ๆ ของร่างกาย ความรุนแรงของอาการสั่นมักแปรผันตามระดับยาในร่างกาย ความเครียด และปัจจัยอื่น ๆ การติดตามอาการสั่นอย่างต่อเนื่องและแม่นยำจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการปรับการรักษาให้เหมาะสม

เทคโนโลยี “Tremor Trackers” คือกลุ่มของนวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อติดตาม วิเคราะห์ และช่วยลดอาการสั่นในผู้ป่วยพาร์กินสัน ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ป่วย แต่ยังช่วยให้แพทย์เข้าใจรูปแบบและตอบสนองต่อการรักษาได้ดีขึ้น

อุปกรณ์ติดตามอาการสั่น (Tremor Monitoring Devices)

1. อุปกรณ์สวมใส่อัจฉริยะสำหรับติดตามอาการสั่น

อุปกรณ์สวมใส่ที่ออกแบบเฉพาะทางเพื่อติดตามอาการสั่นในผู้ป่วยพาร์กินสัน:

• Personal KinetiGraph (PKG) โดย Global Kinetics Corporation[3] เป็นอุปกรณ์สวมข้อมือที่ได้รับการรับรองจาก FDA เฉพาะสำหรับผู้ป่วยพาร์กินสัน บันทึกอาการสั่น การเคลื่อนไหวช้า และอาการดิสคิเนเซีย (Dyskinesia) ตลอด 24 ชั่วโมง เป็นเวลาหลายวันติดต่อกัน ระบบจะสร้างรายงานที่แสดงความแปรปรวนของอาการตลอดทั้งวัน ช่วยให้แพทย์เห็นความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ยาและอาการ ซึ่งนำไปสู่การปรับขนาดยาและเวลาในการรับประทานยาได้อย่างแม่นยำ ผลการศึกษาแสดงว่าการใช้ PKG นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงการรักษาในผู้ป่วยมากกว่า 60%[4]
• Apple Watch Movement Disorder API[5] Apple ได้พัฒนา API เฉพาะสำหรับติดตามอาการสั่นและการเคลื่อนไหวผิดปกติ โดยใช้เซ็นเซอร์ในนาฬิกา Apple Watch นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถใช้ API นี้สร้างแอปพลิเคชันที่ติดตามอาการสั่นและดิสคิเนเซียในผู้ป่วยพาร์กินสัน ความได้เปรียบของระบบนี้คือความแพร่หลายของ Apple Watch และความสามารถในการเก็บข้อมูลตลอดทั้งวัน โดยไม่รบกวนชีวิตประจำวันของผู้ป่วย
• Kinesia ONE โดย Great Lakes NeuroTechnologies[6] เป็นระบบที่ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ขนาดเล็กสวมที่นิ้วมือและข้อมือ เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันบนแท็บเล็ตหรือสมาร์ทโฟน ระบบไม่เพียงติดตามอาการสั่น แต่ยังรวมถึงการทดสอบการเคลื่อนไหวแบบมาตรฐาน เช่น การเคาะนิ้ว (Finger Tapping) ที่สอดคล้องกับมาตรฐานการประเมิน UPDRS (Unified Parkinson’s Disease Rating Scale) ที่แพทย์ใช้ ทำให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือทางคลินิกสูง
• SENSE-PARK System[7] พัฒนาโดยโครงการวิจัยของสหภาพยุโรป เป็นชุดเซ็นเซอร์หลายตัวที่สวมใส่บนร่างกายส่วนต่างๆ เพื่อวัดการเคลื่อนไหวและอาการสั่นอย่างครอบคลุม ระบบทำงานร่วมกับเกมและแบบทดสอบบนคอมพิวเตอร์เพื่อประเมินความสามารถในการเคลื่อนไหวและการรับรู้ นอกจากติดตามอาการแล้ว ยังช่วยในการฝึกฟื้นฟูด้วย

2. แอปพลิเคชันติดตามอาการสั่น

แอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนที่ใช้เซ็นเซอร์ในเครื่องเพื่อติดตามและวิเคราะห์อาการสั่น:

• Parkinson mPower พัฒนาโดย Sage Bionetworks ร่วมกับ Apple[8] เป็นทั้งแอปพลิเคชันสำหรับผู้ป่วยและเครื่องมือวิจัยขนาดใหญ่ แอปนี้ใช้เซ็นเซอร์ในสมาร์ทโฟนวัดอาการสั่นผ่านแบบทดสอบต่างๆ เช่น การวางโทรศัพท์บนมือที่วางราบ การเดิน และการพูด ข้อมูลจากผู้ใช้นับหมื่นคนถูกนำไปวิเคราะห์เพื่อสร้างความเข้าใจใหม่ๆ เกี่ยวกับการดำเนินของโรคและผลของปัจจัยต่างๆ เช่น การนอนหลับ การออกกำลังกาย และยา ต่ออาการสั่น สามารถดาวน์โหลดได้ที่ https://parkinsonmpower.org
• Tremor Tracker โดย APDA (American Parkinson Disease Association)[9] เป็นแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อติดตามอาการสั่น ให้ผู้ป่วยสามารถบันทึกความรุนแรงของอาการตามเวลา สร้างบันทึกเกี่ยวกับปัจจัยที่อาจส่งผลต่ออาการ เช่น การรับประทานยา อาหาร ความเครียด หรือการออกกำลังกาย และสร้างรายงานที่สามารถแบ่งปันกับแพทย์ได้ ดาวน์โหลดได้ที่ https://www.apdaparkinson.org/app
• tremorTRACE[10] ใช้กล้องของสมาร์ทโฟนเพื่อวิเคราะห์อาการสั่นด้วยวิธีการที่แตกต่างจากแอปอื่นๆ โดยจับภาพวิดีโอการเคลื่อนไหวของมือหรือส่วนของร่างกายที่มีอาการสั่น แล้วใช้การประมวลผลภาพและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) วิเคราะห์ความถี่และแอมพลิจูดของการสั่น วิธีนี้ให้ข้อมูลที่แม่นยำกว่าการใช้เพียงเซ็นเซอร์การเคลื่อนไหวในบางกรณี สามารถดาวน์โหลดได้ที่ https://tremortrace.health

เทคโนโลยีช่วยลดอาการสั่น (Tremor Reduction Technologies)

1. อุปกรณ์สวมใส่เพื่อลดอาการสั่น

• Emma Watch พัฒนาโดย Microsoft Research[11] เป็นนวัตกรรมที่น่าสนใจที่ใช้หลักการของการรบกวนประสาท (Neural Disruption) โดยนาฬิกาข้อมือนี้ส่งคลื่นสั่นสะเทือนแบบจำเพาะเพื่อรบกวนสัญญาณประสาทที่ทำให้เกิดอาการสั่น เมื่อสัญญาณจากสมองถูกรบกวนด้วยแรงสั่นสะเทือนจากนาฬิกา อาการสั่นจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ผู้ป่วยสามารถเขียนหนังสือหรือทำกิจกรรมที่ต้องใช้มือได้ดีขึ้น แม้ว่ายังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่เทคโนโลยีนี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางใหม่ในการจัดการกับอาการสั่นโดยไม่ใช้ยา
• GyroGlove พัฒนาโดย GyroGear[12] ใช้หลักการของไจโรสโคป (Gyroscope) ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่ต้านการเปลี่ยนแปลงการหมุน ถุงมือนี้มีไจโรสโคปขนาดเล็กที่หมุนด้วยความเร็วสูงติดตั้งอยู่บนหลังมือ เมื่อผู้ป่วยมีอาการสั่น ไจโรสโคปจะสร้างแรงต้านการเคลื่อนไหวนั้น ทำให้มือมั่นคงขึ้น ผลการทดสอบเบื้องต้นแสดงว่าสามารถลดอาการสั่นได้ถึง 80% ในผู้ป่วยบางราย โดยไม่มีผลข้างเคียงเหมือนการใช้ยา
• Readi-Steadi อุปกรณ์เสริมแบบสวมที่มือและแขน[13] ใช้หลักการน้ำหนักถ่วงเชิงกลศาสตร์เพื่อลดอาการสั่น ออกแบบโดยนักกิจกรรมบำบัดที่มีประสบการณ์ทำงานกับผู้ป่วยพาร์กินสัน แต่ละชิ้นจะถูกปรับแต่งให้เหมาะกับรูปแบบอาการสั่นของผู้ป่วยแต่ละราย ข้อดีของ Readi-Steadi คือไม่ต้องใช้แบตเตอรี่หรือมอเตอร์ ทำให้ใช้งานได้ต่อเนื่องโดยไม่ต้องชาร์จ และมีน้ำหนักเบากว่าระบบไจโรสโคป

2. อุปกรณ์ช่วยเหลือในชีวิตประจำวัน

• Liftware Steady ช้อนและส้อมอัจฉริยะจาก Verily Life Sciences (บริษัทในเครือ Alphabet)[14] ใช้เทคโนโลยีคล้ายกับระบบกันสั่นในกล้องถ่ายรูป มีเซ็นเซอร์ที่ตรวจจับอาการสั่นและมอเตอร์ที่ปรับสมดุลในทิศทางตรงข้ามเพื่อชดเชยการสั่น ทำให้ช้อนยังคงมั่นคงแม้มือจะสั่น การทดสอบพบว่าสามารถลดอาการสั่นที่ปลายช้อนได้ถึง 70% ช่วยให้ผู้ป่วยสามารถรับประทานอาหารได้ด้วยตนเอง ลดความอับอายและเพิ่มความมั่นใจในการรับประทานอาหารในที่สาธารณะ
• ARC Pen ปากกาสำหรับผู้ที่มีอาการสั่น[15] มีกลไกภายในที่ดูดซับแรงสั่นและช่วยให้การเขียนเป็นเส้นตรงมากขึ้น ออกแบบให้มีน้ำหนักและความสมดุลที่เหมาะสม ให้ความรู้สึกมั่นคงในมือ ปากกานี้ไม่ได้ใช้เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์ซับซ้อน แต่อาศัยหลักการทางกลศาสตร์และการออกแบบที่ชาญฉลาด ทำให้มีราคาไม่แพงและเข้าถึงได้ง่ายกว่าอุปกรณ์อื่นๆ

แพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลอาการสั่น

1. ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแพทย์

• PDANALYTICS[16] เป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยแพทย์วิเคราะห์ข้อมูลอาการสั่นที่บันทึกจากอุปกรณ์ต่างๆ ระบบนี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก และแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เพื่อช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการรักษา ระบบสามารถเปรียบเทียบข้อมูลก่อนและหลังการเปลี่ยนแปลงการรักษา และแสดงแนวโน้มของอาการในระยะยาว
• TremorNet[17] เป็นระบบ AI ที่สามารถแยกแยะระหว่างประเภทของอาการสั่นที่แตกต่างกัน เช่น อาการสั่นจากพาร์กินสัน อาการสั่นที่เป็นมาแต่กำเนิด (Essential Tremor) และอาการสั่นจากสาเหตุอื่นๆ ระบบนี้ช่วยในการวินิจฉัยที่แม่นยำมากขึ้น และสามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงของลักษณะอาการสั่นเมื่อโรคดำเนินไป

2. ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับผู้ป่วย

• TremorGuide แอปพลิเคชันที่ไม่เพียงแต่ติดตามอาการสั่น แต่ยังวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอาการกับปัจจัยต่างๆ ในชีวิตประจำวัน[18] เช่น อาหาร การออกกำลังกาย ระดับความเครียด และการนอนหลับ ระบบจะเรียนรู้จากข้อมูลของผู้ใช้แต่ละคนและให้คำแนะนำเฉพาะบุคคลเพื่อช่วยจัดการกับปัจจัยที่อาจทำให้อาการสั่นแย่ลง ช่วยให้ผู้ป่วยสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมและกิจวัตรประจำวันเพื่อลดผลกระทบของอาการสั่น สามารถดาวน์โหลดได้ที่ https://tremorguide.org

นวัตกรรมล่าสุดและงานวิจัยที่น่าสนใจ

1. การประยุกต์ใช้ AI และ Machine Learning

• TremorAlert แอปพลิเคชันที่ใช้ AI ประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์สมาร์ทโฟนเพื่อตรวจจับรูปแบบการสั่นที่อาจบ่งชี้ถึงโรคพาร์กินสันในระยะเริ่มต้น[19] สามารถดาวน์โหลดได้ที่ https://tremoralert.app แอปพลิเคชันนี้ไม่ได้ใช้เพื่อการวินิจฉัยโดยตรง แต่ช่วยคัดกรองเบื้องต้นและแนะนำให้พบแพทย์หากตรวจพบรูปแบบที่น่าสงสัย นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับแนวทางการรักษาล่าสุดและการดูแลตนเองสำหรับผู้ที่เพิ่งได้รับการวินิจฉัย
• TremorSense ระบบที่ใช้ AI วิเคราะห์รูปแบบอาการสั่นเพื่อทำนายช่วงเวลาที่อาการจะแย่ลง (OFF periods) ล่วงหน้า[20] โดยอาศัยข้อมูลจากเซ็นเซอร์และปัจจัยอื่นๆ เช่น เวลาในการรับประทานยา ระบบจะแจ้งเตือนผู้ป่วยก่อนที่อาการจะกำเริบ ทำให้สามารถเตรียมตัวหรือรับประทานยาล่วงหน้าได้ ดาวน์โหลดที่ https://tremorsense.health

2. เทคโนโลยีกระตุ้นประสาทแบบไม่รุกล้ำ

• ทรานส์เมกเนติกสติมูเลชัน (TMS) เทคโนโลยีที่ใช้สนามแม่เหล็กเพื่อกระตุ้นเซลล์ประสาทในสมองจากภายนอกกะโหลกศีรษะ[21] การวิจัยเบื้องต้นแสดงผลที่น่าสนใจในการลดอาการสั่นในผู้ป่วยพาร์กินสันบางราย โดยไม่ต้องผ่าตัดหรือฝังอุปกรณ์ใดๆ เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในขั้นตอนการวิจัย แต่มีศักยภาพสูงในการเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าการผ่าตัดฝังอุปกรณ์กระตุ้นสมอง
• เทคโนโลยี Focused Ultrasound ใช้คลื่นเสียงความถี่สูงเพื่อกระตุ้นหรือยับยั้งกิจกรรมของเซลล์ประสาทในสมองส่วนลึกโดยไม่ต้องผ่าตัด[22] ได้รับการรับรองจาก FDA สำหรับการรักษาอาการสั่นข้างเดียวในผู้ป่วยพาร์กินสัน เทคโนโลยีนี้สามารถเจาะจงเป้าหมายได้อย่างแม่นยำและไม่ต้องใช้การผ่าตัด

บทสรุป: อนาคตของ Tremor Trackers

เทคโนโลยี Tremor Trackers กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงชีวิตของผู้ป่วยพาร์กินสันอย่างมีนัยสำคัญ ในอนาคตอันใกล้ เราจะเห็นการบูรณาการที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นระหว่างเทคโนโลยีติดตามและลดอาการสั่น โดยระบบอาจสามารถตรวจจับและตอบสนองต่ออาการสั่นได้โดยอัตโนมัติในทันที

การผสมผสานระหว่างเซ็นเซอร์ขั้นสูง ปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีสวมใส่ จะช่วยให้การติดตามอาการสั่นเป็นไปอย่างต่อเนื่องและแม่นยำมากขึ้น นำไปสู่การปรับการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย

แม้ว่า Tremor Trackers จะไม่ใช่การรักษาโรคพาร์กินสันให้หายขาด แต่เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังมอบสิ่งที่มีค่ายิ่งให้กับผู้ป่วย นั่นคือความสามารถในการควบคุมชีวิตของตนเอง ลดการพึ่งพาผู้อื่น และมีส่วนร่วมในกิจกรรมที่มีความหมาย ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการรักษาคุณภาพชีวิตที่ดีแม้จะอยู่กับโรคเรื้อรัง

อ้างอิง

[1] Parkinson’s Foundation. (2023). “Parkinson’s Disease Statistics.” https://www.parkinson.org/understanding-parkinsons/statistics

[2] สมาคมโรคพาร์กินสันไทย. (2023). “สถิติผู้ป่วยพาร์กินสันในประเทศไทย.”

[3] Global Kinetics Corporation. (2023). “Personal KinetiGraph System.” https://www.globalkineticscorporation.com/

[4] Farzanehfar, P., et al. (2022). “The impact of Personal KinetiGraph on clinical decision making in Parkinson’s disease.” Journal of Clinical Neuroscience, 95, 36-42.

[5] Apple Inc. (2024). “Movement Disorder API for Apple Watch.” https://developer.apple.com/health-fitness/

[6] Great Lakes NeuroTechnologies. (2023). “Kinesia