"신발 속 깔창으로 보행질환 구분, 환자 재활 모니터링"

연세대 용인세브란스병원 김나영 교수팀 연구 성과

'스마트 인솔' 활용 '딥러닝'으로 다양한 보행질환 구분

[용인=뉴시스] 연세대학교 재활의학과 김나영 교수.(사진=연세대학교 용인세브란스병원 제공) [email protected]  *재판매 및 DB 금지

[용인=뉴시스] 이준구 기자 = 신발 속에 삽입하는 '스마트 깔창'을 활용해 노인의 보행질환을 구분하고 환자의 재활상태를 모니터링할 수 있는 디지털 헬스 기술이 개발됐다.

19일 연세대학교 용인세브란스병원에 따르면, 재활의학과 김나영 교수 연구팀이 신발 속 스마트 인솔(깔창)을 활용해 실제 생활환경에서 환자의 보행데이터를 수집, 질환을 구분하고 재활경과를 모니터링하는 기술을 개발했다.

기존 '보행속도'나 '보폭' 등의 지표는 초기 인지-운동 기능 저하를 구분하기 어렵고, 현재 임상에서 활용되는 보행 평가는 일상 환경에서의 보행 상태를 지속적으로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다.

연구팀은 먼저 압력 센서가 내장된 스마트 인솔(sensor-embedded insole)로 측정한 보행 속도, 보폭 등 데이터의 정확도를 검증했다. 그 결과, 보행 데이터는 3차원 보행 분석 장비의 결과와 높은 일치율을 보였다.

이어 파킨슨병 환자가 보행 중 인지 과제를 수행할 때 발뒤꿈치 압력의 변동성이 정상 대조군과 비교해 유의하게 증가하는 것을 밝히며, 스마트 인솔 기반의 보행 데이터가 초기 인지-운동 기능 저하를 반영하는 새로운 디지털 바이오 마커로 활용될 가능성을 제시했다.

연구팀은 스마트 인솔을 활용해 노인의 보행 패턴을 분석하고, 인공지능(AI)으로 다양한 질환군의 보행을 자동으로 구분하는 딥러닝 모델도 구축했다.

이 모델은 일어서서 걷기 검사로 얻은 발바닥 압력 데이터를 딥러닝으로 분석해 정상 노인과 무릎 관절염, 정상압 수두증, 편마비, 파킨슨병 등에서 나타나는 5가지 보행 패턴을 동시에 분류한다.

특히 연구팀은 검사 과정을 세 구간으로 나누어 데이터를 조합하는 방법을 개발해, 환자군별 30명 정도의 적은 임상 데이터로도 딥러닝 모델을 구축할 수 있음을 보였다. 해당 연구는 스마트 인솔 기반 딥러닝 모델의 실제 임상 환경 활용 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 있다.

연구팀은 '멀티모달 환자 모니터링 플랫폼'도 개발했다.

스마트 인솔을 포함한 여러 웨어러블 센서를 병원 시스템과 연동해 재활상태를 실시간으로 관리하는 방식이다.

이 플랫폼은 용인세브란스병원이 구축한 스마트 병원 인프라를 기반으로, 스마트 인솔·스마트 밴드·실시간 위치 추적 시스템(RTLS) 등에서 발생한 데이터를 통합 API로 수집하고, 병원정보시스템(HIS) 및 전자의무기록(EMR)과 연결한다.

의료진은 해당 플랫폼에서 환자의 이동거리, 보행속도, 발 디딤 패턴 등 보행 정보뿐 아니라 환자가 스마트폰 앱으로 입력한 수면·통증·기분상태 등을 한눈에 확인할 수 있다.

연구팀은 플랫폼에서 얻은 통합데이터로 환자 상태를 보다 정확하게 파악하고, 맞춤형 재활 치료를 제공하는 데 유용하게 활용할 수 있다고 평가했다.

김나영 교수는 "웨어러블 센서를 이용하면 병원 검사실뿐 아니라 실생활에서도 환자의 보행을 객관적으로 평가할 수 있다"며 "노인 보행 질환의 진단과 재활 관리에서 디지털 헬스 기술의 유용성을 검증한 이번 연구로 인해 앞으로 다양한 신경계 및 근골격계 질환 환자의 맞춤형 재활 치료에 디지털 기술이 적용되고 확산될 것"이라고 말했다.


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