International Conference on Body Sensor Networks

Der folgende Text ist ein Erfahrungsbericht von Lorenzo Centamore, einem wissenschaftlichen Mitarbeiter aus unserem Parkinson Vibrating Socks Projekt.

"Vor zwei Wochen hatte ich das Privileg, an der 23. IEEE-EMBS International Conference on Body Sensor Networks (IEEE BSN 2025) teilzunehmen und dort meine Forschung zu präsentieren. Die Konferenz fand im UCLA Luskin Center in Los Angeles statt. Diese Veranstaltung gilt als führendes Forum für Fortschritte im Bereich der digitalen Gesundheit und stand in diesem Jahr unter dem Motto: „Computational Medicine: Expanding Health through Sensing and AI“. Die Konferenz brachte Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Gesundheitswesen und Industrie zusammen, um die neuesten Innovationen im Bereich tragbarer Sensoren, medizinischer Geräte und KI-gestützter Analytik für die digitale Gesundheit vorzustellen. Zu den behandelten Themen gehörten neuartige Sensoren, fortgeschrittenes Machine Learning für biomedizinische Signale sowie agentische KI für praxisnahe Lösungen im Gesundheitswesen. Die Atmosphäre war sehr kollaborativ, mit vielen fundierten Diskussionen über den Einsatz von KI-Modellen für eine robuste Echtzeit-Analyse von Daten tragbarer Sensoren.

Während der Konferenz hatte ich die Gelegenheit, meine aktuelle Studie vorzustellen, die ich gemeinsam mit Juan Delgado Terán entwickelt habe: „Differentiating Freezing of Gait and Normal Walking using Postural Features in Parkinson’s Disease“. In dieser Studie, die im Rahmen der Interreg-Projekte Parkinson Vibrating Socks und Intense durchgeführt wurde, analysierten wir Haltungsmerkmale von Hals und Rumpf, die mithilfe tragbarer Bewegungssensoren bei Parkinson-Patientinnen und -Patienten mit täglichen Freezing-of-Gait-Episoden (FOG) aufgezeichnet wurden. Mithilfe von Support-Vector-Machine-Modellen konnten wir eine hohe Genauigkeit bei der Unterscheidung von FOG und normalem Gehen erreichen und damit das Potenzial von Haltungsmerkmalen für die Echtzeit-Erkennung von FOG aufzeigen. Diese Arbeit, die an der University of Twente durchgeführt wird, ist noch im Gange und wird in naher Zukunft um zusätzliche Datensätze und weiterentwickelte Algorithmen erweitert.

Ein besonderes Highlight war das von Google organisierte Tutorial „Beyond Task-Specific Models: How Foundation Models Can Transform Wearable Sensor Research“. In dieser Sitzung wurde das Google LSM-2 Foundation Model vorgestellt, das bei einer Vielzahl gesundheitsbezogener Aufgaben Leistungen auf dem aktuellen Stand der Technik erzielt und besonderen Wert auf Robustheit gegenüber Rauschen und fehlenden Daten legt. Der Workshop umfasste praktische Übungen zur Anwendung in realen Szenarien, Anreize für Datenteilung sowie Diskussionen über Validierungsstandards für Foundation-Modelle in Gesundheitsanwendungen.

Mein besonderer Dank gilt meinen Betreuerinnen und Betreuern Ciska Heida und Richard van Wezel für ihre Unterstützung und dafür, dass sie meine Teilnahme an dieser bereichernden Konferenz ermöglicht haben."

De volgende tekst is een ervaringsverslag van Lorenzo Centamore, een wetenschappelijk medewerker uit ons Parkinson Vibrating Socks project.

"Twee weken geleden had ik het voorrecht om mijn onderzoek te presenteren tijdens de 23e IEEE-EMBS International Conference on Body Sensor Networks (IEEE BSN 2025), die plaatsvond in het UCLA Luskin Center in Los Angeles. Deze conferentie geldt als het toonaangevende forum voor ontwikkelingen in digitale gezondheid en stond dit jaar in het teken van het thema: “Computational Medicine: Expanding Health through Sensing and AI.” De conferentie bracht experts uit de academische wereld, de gezondheidszorg en de industrie samen om de nieuwste innovaties op het gebied van draagbare sensoren, medische apparaten en AI-gestuurde analyses voor digitale gezondheid te presenteren. Onder de onderwerpen vielen nieuwe sensortechnologieën, geavanceerde machine-learningmethoden voor biomedische signalen en zogenoemde agentic AI voor praktische oplossingen in de gezondheidszorg. De sfeer was zeer coöperatief, met veel inhoudelijke discussies over de inzet van AI-modellen voor robuuste realtime-analyse van gegevens van draagbare sensoren.

Tijdens de conferentie had ik de kans om mijn huidige studie te presenteren, ontwikkeld samen met Juan Delgado Terán: “Differentiating Freezing of Gait and Normal Walking using Postural Features in Parkinson’s Disease.” In deze studie, uitgevoerd als onderdeel van de Interreg Parkinson Vibrating Socks en Intense projecten, analyseerden we houdingskenmerken van nek en romp, gemeten met draagbare bewegingssensoren bij Parkinsonpatiënten die dagelijks episodes van Freezing of Gait (FOG) ervaren. Met behulp van Support Vector Machine-modellen behaalden we een hoge nauwkeurigheid bij het onderscheiden van FOG en normaal lopen, waarmee we het potentieel aantoonden van houdingskenmerken voor realtime-detectie van FOG. Dit onderzoek, uitgevoerd aan de University of Twente, is nog in volle gang en zal in de nabije toekomst worden uitgebreid met extra datasets en geavanceerdere algoritmen.

Een bijzonder hoogtepunt was de door Google georganiseerde tutorial: “Beyond Task-Specific Models: How Foundation Models Can Transform Wearable Sensor Research.” Tijdens deze sessie werd het Google LSM-2 foundation model geïntroduceerd, dat state-of-the-art prestaties levert voor een breed scala aan gezondheidsgerelateerde taken en sterk de nadruk legt op robuustheid tegenover ruis en ontbrekende gegevens. De workshop omvatte praktische oefeningen rond toepassing in de echte wereld, stimulansen voor het delen van data en discussies over validatiestandaarden voor foundation models in gezondheidszorgtoepassingen.

Mijn speciale dank gaat uit naar mijn begeleiders, Ciska Heida en Richard van Wezel, voor hun begeleiding en steun, en voor het mogelijk maken van mijn deelname aan deze inspirerende conferentie."