`키넥트`가 관절 분석 … 뇌졸중 집에서 재활

김원석 · 백남종 서울대 교수팀 개발
환자 팔동작 · 기능 평가 알고리듬
정확도 높아 … 맞춤 자가진료 가능

환자들이 일상으로 돌아갈 수 있도록 돕는 재활훈련이 정보통신기술(ICT)을 만나 스마트해지고 있다.

김원석·백남종 분당서울대병원 교수(재활의학과)팀은 3차원 동작인식 카메라 '키넥트'를 이용해 뇌졸중 환자의 팔 동작과 기능을 평가·분석하는 알고리듬을 개발했다고 8일 밝혔다.

분당서울대병원은 마이크로소프트가 개발한 3차원 동작인식 카메라 키넥트를 이용한 가상현실 재활치료 프로그램을 개발한 바 있다. 이 재활치료 프로그램은 환자 몸 동작을 인식해 가상현실에서 게임을 즐기듯이 진행된다. 환자가 지루하지 않게 치료를 받을 수 있을 뿐만 아니라, 키넥트와 컴퓨터만 있으면 언제 어디서나 치료가 가능하다.

키넥트는 신체 48개 관절 움직임을 포착한다. 연구팀은 키넥트를 이용해 뇌졸중 환자의 어깨와 팔꿈치 등 상지 동작 기능을 자동으로 평가·분석하는 알고리듬을 개발했다. 이 결과를 기존 뇌졸중 환자 운동기능 평가 지표인 '퓨글 마이어스 평가점수(FMA score)'와 비교한 결과, 70∼90%의 높은 정확도를 나타냈다.

의료진은 이 데이터를 바탕으로 환자의 회복수준을 파악해 다음 처방을 진행할 수 있다. 기존에는 운동치료사 등 전문가가 직접 보고 환자의 동작 기능을 평가해야 했지만, 키넥트를 이용하면 이런 과정 없이 환자가 가정에서 스스로 재활치료를 진행할 수 있게 된다.

김원석 교수는 "환자 가정에 이 프로그램을 도입하면 동작기능에 대한 객관적 평가가 지속적으로 이뤄질 수 있기 때문에 가정에서도 개인 맞춤형 재활치료를 제공할 수 있을 것"이라며 "특히 거동이 불편해 병원에 오기 어려운 환자나 충분한 재활서비스를 받지 못하는 장애인의 건강 불평등을 해소하는 데에도 도움이 될 수 있다"고 설명했다.

백남종 교수는 "키넥트를 통해 환자의 동작기능 분석과 평가를 위한 알고리즘을 구현했다는 점에 의미가 있다"며 "더 많은 동작 데이터를 입력하고 임상 데이터를 분석할수록 환자의 신체기능과 회복수준에 대한 보다 정밀한 예측 도구를 개발할 수 있을 것"이라고 말했다.

남도영기자 namdo0@dt.co.kr