뇌졸중 보행·균형·손기능 회복의 예측과 설명가능 AI 기반 안전 균형 연구

Prediction of gait, balance, and manual dexterity recovery and explainable AI for safe balance after stroke

연구 내용

뇌졸중 환자에서 로봇 보행훈련과 임상·신경생리·영상 지표를 이용해 기능 회복을 평가하고, 설명가능 AI로 안전 균형을 예측하는 연구

뇌졸중 환자에서 로봇 보행훈련이 기능적 보행과 삶의 질 지표에 미치는 영향을 임상시험으로 평가하고, 균형·손기능 회복의 초기 예측 인자를 임상 평가, SEP, MEP, DTI 지표를 결합해 분석합니다. 또한 병원 데이터를 기반으로 Random forest 모델을 구성하고, SHAP 값을 활용해 안전 균형에 기여하는 요인의 방향성과 주요 결정 근거를 설명합니다. 이를 통해 평가-예측-재활 기획을 연결하는 연구 구성이 가능합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 로봇 보조 보행훈련을 포함한 재활 중재의 단기 성과를 확인하는 연구를 수행했습니다. 이후에는 균형과 손기능을 종단 결과로 두고, 초기 임상 기능과 신경생리 및 DTI 연결성 지표가 예후를 어떻게 설명하는지 통합 분석으로 확장했습니다. 최근에는 설명가능 AI를 적용해 안전 균형 예측에서 핵심 결정 요인을 도출하고, 설명 가능한 형태로 임상 활용 가능성을 검토하는 흐름을 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

로봇 보조 보행훈련 프로토콜
안전 균형 예측 도구
SEP·MEP 기반 재활 예후 지표
DTI 기반 연결성 기반 치료 계획
낙상 위험 계층화 기준
FMA·BBS 통합 평가 체계
설명가능 AI 모델링 파이프라인
초기 장애도 기반 중재 강도 조정
재택 모니터링 기반 원격 케어
모빌리티 성과 예측 지표 세트