< Terug naar vorige pagina

Project

Complexiteits-gebaseerde modellering van de macro-toestand in patiënten met Bodily Distress Syndrome

Het Complex Adaptive Systems perspectief kan nieuwe inzichten bieden in de werking van het Bodily Distress Syndrome (BDS), een overkoepelende term voor aandoeningen die gekenmerkt worden door symptomen zonder duidelijke biologische oorzaak. Hierin wordt aangenomen dat zulke symptomen voortvloeien uit een verstoring van het menselijke regulatiesysteem. Dit vertaalt zich in een verminderde complexiteit van fysiologische signalen zoals hartslagvariabiliteit (HRV) en microbewegingen. In het geval van het chronisch vermoeidheidssyndroom (CVS) hebben studies bijvoorbeeld een verminderde complexiteit van microbewegingen en HRV-signalen in patiënten aangetoond. Deze inzichten kunnen leiden tot nieuwe mogelijkheden voor diagnose en behandeling, hoewel technieken om de evolutie van complexiteit binnen patiënten op te volgen momenteel tekort schieten. Met mijn onderzoek hoop ik hieraan bij te dragen vanuit technisch opzicht. Ik zal eerst nieuwe technieken ontwerpen om niet-stationaire complexiteit in verschillende fysiologische signalen te kwantificeren. Van daaruit wil ik onderzoeken of gemeten complexiteit kan dienen als een biomarker voor veranderingen in de macro toestand van BDS-patiënten. De laatste stap is het ontwerpen van een multimodaal voorspellend model dat via verschillende types observaties veranderingen in het functioneren van BDS-patiënten tracht te voorspellen. Deze aanpak is erop gericht om patiënten controle te laten verwerven over hun eigen leven en functioneren.

Datum:1 nov 2021 →  Heden
Trefwoorden:Bodily Distress Syndrome, Voorspellend modelleren, Complex adaptieve systemen
Disciplines:Machine learning en besluitvorming, Menselijke gezondheidsengineering, Biomedische signaalverwerking, Complexe systemen