Personalized Dementia Diagnosis using ADL/IADL Patterns from Smart-Home Sensors
연구 내용
스마트홈에서 수집한 ADL/IADL 행동 데이터를 기반으로 치매 단계와 인지 상태를 자동 분류·스코어링하여 개인 맞춤형 진단과 스크리닝을 지원하는 연구
고령 인구에서 치매의 조기 진단을 위해 행동 기반 지표를 객관화하는 데 중점을 둡니다. 스마트홈 센서에서 ADL 데이터를 취득하고, 기계학습을 적용해 정상군과 초기 치매군을 구분하는 분석 프레임을 구축합니다. 또한 IADL 패턴과 인지능력 스코어링 정보를 연계하여 정상 행동 범위를 개인화하는 진단 개념을 제안합니다. 임상적 의사결정에 필요한 스크리닝 도구의 근거를 축적하고, 객관성 있는 치매 평가 체계를 확장하는 차별성을 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
초기에는 ADL 설문에 의존하던 평가의 주관성을 줄이기 위해 스마트홈 환경에서 획득한 ADL 데이터를 특징화하고 분류 모델을 구성하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 개인화 수준을 강화하기 위해 개인별 인지 능력을 반영한 모델링 개념을 정립하고, 이를 기반으로 IADL 패턴과 스코어링 정보를 결합한 맞춤형 진단 장치/방법을 특허로 구체화했습니다. 최근에는 치매 관련 근거를 정리하고 평가 관점의 객관화를 모색하며 임상 적용성을 높이는 흐름을 이어가고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Automated Classification of Normal Control and Early-Stage Dementia Based on Activities of Daily Living (ADL) Data Acquired from Smart Home Environment
Did King Yeongjo (1694–1776) of Joseon Dynasty Korea suffer dementia during the last decade of his reign?
관련 특허
구분
제목
개인 맞춤형 치매 진단 방법 및 그 장치