프로젝트 소개
본 과제는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용하여 욕창 발생을 사전에 예측하고 예방하는 메디컬 플랫폼을 개발하는 연구임.
연구 목표는 시계열 IoT 데이터 속성 분석 및 분산 처리 기반 상황 데이터 구축 관리를 통해 욕창 위험 알고리즘을 개발하는 데 있음. 또한, 이 알고리즘을 활용하여 예측 기반 알림 및 시각화 기능을 갖춘 욕창 예방 AI를 구축하고 시각화 기술을 통합 및 적용하는 것임.
핵심 연구 내용은 SPMS 시스템의 인공지능 학습 모델을 합성곱 층, 초기 캡슐 층, 자세 캡슐 층으로 정의하고, 입력된 체압 분포 데이터의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 크기가 다른 필터를 병렬로 적용함. 또한, 압력 이미지를 투영할 부분 공간을 선택하고 압력 변화량을 분할하여 훈련 이미지 공간에 투영하며, KNN 알고리즘을 활용하여 테스트 이미지와 트레이닝 이미지를 비교하고 클래스를 식별하는 것임.
기대 효과는 인공지능과 데이터 분석 기술을 접목하여 욕창 발생 위험을 사전에 예측하는 독자적인 기술 개발 및 지식재산권 확보임. 이를 통해 지체장애인, 거동 불편 노인, 환자 대상 생체역학적 욕창 위험인자 측정 및 데이터베이스 구축이 가능하며, 커뮤니티 케어 연계 서비스 기술로 활용하여 원격 진료 환경 구축에 기여함. 경제적으로는 욕창 예방 메디컬 IoT 플랫폼 시장을 개척하고, 병원, 요양원, 가정 등 다양한 환경에서 환자 돌봄 제품으로 활용되어 높은 고용 창출과 차별화된 기술로 시장 확보가 예상됨.