웨어러블 센서와 인공지능으로 원격에서 손쉬운 환자 균형 평가 가능

Seoul플로리다 애틀랜틱 대학교의 공과대학 연구진은 균형을 측정하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 착용 가능한 센서와 스마트 컴퓨터 프로그램을 이용합니다. 특히 가정이나 요양원에서의 균형 문제 추적을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

전통적인 균형 테스트에는 몇 가지 단점이 있습니다. 대개 비싼 특수 장비가 필요하며, 검사 결과는 임상의의 숙련도에 따라 달라질 수 있습니다. 또한, 이러한 테스트는 원격으로 실시하기가 어렵습니다. 따라서 보다 나은 포괄적인 도구가 필요합니다.

새로운 방법은 몸에 부착하는 웨어러블 센서를 활용합니다. 연구에서는 참가자들의 발목, 허리, 가슴, 손목, 팔에 센서를 부착했습니다. 연구진은 다양한 감각 상황에서 개인이 균형을 얼마나 잘 유지할 수 있는지를 평가하는 수정된 감각 상호작용 균형 임상 시험(m-CTSIB)을 사용했습니다.

• 안정된 바닥에서 눈 뜨기
• 안정된 바닥에서 눈 감기
• 폼 바닥에서 눈 뜨기
• 폼 바닥에서 눈 감기

각 테스트는 중간에 멈춤 없이 약 11초 동안 지속되었습니다. 이러한 연속적인 균형 테스트는 평가 과정을 더 빠르게 만들어 주었습니다.

연구자들은 IMU 센서와 특별한 시스템을 이용하여 움직임 데이터를 수집했다. 이 데이터를 처리하여 분석을 위해 다양한 특징을 추출했다. m-CTSIB 점수를 추정하기 위해 다중 선형 회귀, 서포트 벡터 회귀, 그리고 XGBOOST 알고리즘을 사용했다. 이 머신러닝 모델의 입력은 웨어러블 센서 데이터로부터 얻었다. Falltrak II에서 나온 m-CTSIB 점수는 모델을 학습하고 검증하기 위한 참 레이블로 사용되었다.

연구자들은 웨어러블 센서 데이터를 사용하여 m-CTSIB 점수를 예측하는 여러 가지 기계 학습 모델을 개발했습니다. 또한 균형 분석을 위해 가장 적합한 센서 위치에 대해서도 조사하였습니다. 그 결과, 이 모델들은 매우 높은 정확도를 보이며 실제 균형 점수와 매우 근접하게 일치했습니다.

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하부 허리와 주로 쓰는 발목에 부착된 센서의 데이터를 통해 균형 점수를 가장 정확하게 추정할 수 있었습니다. 이는 균형 조정과 움직임을 정확하게 포착하기 위해 센서를 적절한 위치에 배치하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

FAU의 교수인 베나즈 고라아니 박사는 착용 가능한 센서가 움직임을 추적하는 실용적이고 경제적인 방법이라고 언급했습니다. 이러한 센서는 허리와 다리에 부착되어 사람들이 어떻게 움직이는지를 분석하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 이는 다양한 사람들의 낙상 위험을 평가하는 데 중요합니다.

FAU 공대 컴퓨터 과학부 학장인 스텔라 바탈라마 박사는 이 방법이 사용하기 더 쉬우며 비용도 저렴하다고 밝혔습니다. 원격으로도 관리할 수 있어 의료, 재활, 스포츠 과학 분야에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

이 연구의 목표는 균형을 측정하는 더 나은 도구가 필요하다는 데 기반을 두고 있습니다. 전통적인 방법은 세부적인 정보를 제공하지 못하여 균형 문제를 이해하고 치료하는 데 어려움을 줍니다. 웨어러블 기기는 의사들이 환자의 균형을 원격으로 확인할 수 있도록 도와줍니다.

연구 결과는 Frontiers in Digital Health에 발표되었습니다. 이 결과는 새로운 방법이 균형 측정 방식에 변화를 줄 수 있음을 보여주며, 특히 기존 방법을 사용할 수 없거나 어려운 곳에서 유용할 수 있습니다.