Nadia Sadok (Essen), Fin Hendrik Bahnsen (Essen), Lorenz Peters (Essen), Constatin Seibold (Essen), Christina Schwarz-Gsaxner (Essen; Graz, AT), Jens Kleesiek (Essen), Jan Egger (Essen), Stephan Lang (Essen), Dagny Holle-Lee (Essen), Moritz Meyer (Essen)
Background: Acute vertigo poses a significant detriment to the quality of life, stemming from a variety of causes that span from peripheral vestibular disorders to severe conditions like stroke. Swiftly identifying the root cause of vertigo is imperative for providing timely and appropriate treatment.
Material and Methods: Our study aimed to develop an innovative method facilitating the differentiation of vertigo causes through straightforward technical tools. We devised a protocol utilizing an eye-tracker and artificial intelligence, with the goal of accurately pinpointing the origin of vertigo, akin to the clinical neurological and ENT standard examination (HINTS exam). Using Microsoft HoloLens, voice-guided instructions dynamically instruct patients to perform specific eye movements while maintaining a steady head position. During other phases of the examination, patients are directed to move their heads while keeping their gaze fixed. While the analysis is currently executed using the HoloLens, there is future potential for application through a smartphone app.
Results: The HoloLens enables the identification of eye movement patterns, such as nystagmus and skew deviation. Through our meticulously designed test setup, patients experiencing vertigo can be distinguished from healthy individuals, and differentiation between central and peripheral vertigo is achievable. The development of the eye-tracker was a collaborative effort involving engineers, neurologists, and ENT specialists.
Conclusion: The eye-tracker exhibits promising potential for advancing the care of vertigo patients. By broadening access to a dependable and rapid analysis of vertigo causes, more individuals at risk of a stroke could be identified and treated within the critical lytic window.
Einleitung: Akuter Schwindel beeinträchtigt die Lebensqualität in besonderer Weise. Die Ursachen sind vielfältig und reichen von peripheren vestibulären Störungen bis hin zu lebensbedrohlichen zentralen Störungen wie Kleinhirninfarkten. Die schnelle Identifikation der zugrundeliegenden Die Ursache von Schwindel ist entscheidend für eine angemessene und zeitnahe Behandlung.
Methode: Ziel der Studie war es eine Methode zu entwickeln, die es ermöglicht mit einfachen technischen Hilfsmitteln zwischen Schwindelursachen automatisiert unterscheiden zu können. Wir haben eine auf Eye-Tracker und künstlicher Intelligenz basierende Methode etabliert, die eine präzise Erfassung der Schwindelgenese, vergleichbar zum neurologischen und HNO-ärztlichen Standard (HINTS exam) ermöglichen soll. Mithilfe von Microsoft HoloLens geben sprachgesteuerte Anweisungen den Patienten dynamisch vor, spezifische Augen- und Kopfbewegungen durchzuführen. Aktuell erfolgt die Analyse mittels der HoloLense, könnte in Zukunft jedoch auch über einer App auf dem Smartphone angewendet werden.
Ergebnisse: Der Microsoft HoloLense kann Muster der Augenbewegungen wie Nystagmen, Sakkaden und Scew deviation erkennen. Über den entwickelten Testaufbau lassen sich einerseits Schwindelpatienten von gesunden Patienten und andererseits zentraler und peripherer Schwindel unterscheiden. Die Entwicklung des Eye-Trackers erfolgte in enger Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Neurologen und HNO -Ärzten.
Zusammenfassung: Der Eye-Tracker zeigt vielversprechendes Potenzial, dass die Versorgung von Patienten mit Schwindel verbessert werden kann. Durch breiteren Zugang zu zuverlässiger und schneller Analyse von Schwindelursachen könnten mehr Patienten im Lysefenster identifiziert und therapiert werden.
Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.