"신발 깔창으로 보행 질환 구분"…용인세브란스병원, AI 기술 개발

연구팀, 센서 내장된 깔창 이용…진단·재활 딥러닝 모델 구축

연세대 용인세브란스 병원 전경 ⓒ용인세브란스병원

연세대학교 용인세브란스병원은 김나영 재활의학과 교수 연구팀이 신발 속에 삽입하는 ‘스마트 인솔(깔창)’을 활용해 노인의 다양한 보행 질환을 구분하고 환자의 재활 상태를 모니터링할 수 있는 디지털 헬스 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

기존 보행 속도나 보폭 등의 지표만으로는 초기 인지·운동 기능 저하를 구분하기 어려웠고, 현재 임상에서 활용되는 보행 평가는 일상 환경에서의 상태를 지속적으로 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 실제 생활 환경에서 환자의 보행 데이터를 수집·분석해 질환을 구분하고 재활 경과를 모니터링할 수 있는 기술 개발에 나섰다.

먼저 연구팀은 압력 센서가 내장된 스마트 인솔로 측정한 보행 속도, 보폭 등의 데이터 정확도를 검증했다. 그 결과, 해당 데이터는 3차원 보행 분석 장비와 높은 일치율을 보이며 신뢰성을 확보했다.

이어 스마트 인솔을 활용해 노인의 보행 패턴을 분석하고, 인공지능(AI)을 기반으로 다양한 질환군을 자동으로 구분하는 딥러닝 모델도 구축했다. 이 모델은 일어서서 걷기 검사에서 얻은 발바닥 압력 데이터를 분석해 정상 노인과 무릎 관절염, 정상압 수두증, 편마비, 파킨슨병 등 총 5가지 보행 패턴을 동시에 분류할 수 있다.

김나영 연세대학교 용인세브란스병원 재활의학과 교수 ⓒ용인세브란스병원

특히 연구팀은 검사 과정을 세 구간으로 나눠 데이터를 조합하는 방식을 적용해 환자군별 약 30명 수준의 비교적 적은 임상 데이터로도 딥러닝 모델을 구축할 수 있음을 확인했다. 이는 스마트 인솔 기반 AI 기술의 실제 임상 적용 가능성을 입증했다는 점에서 의미가 있다. 해당 기술은 국내 특허로도 등록됐다.

나아가 연구팀은 스마트 인솔을 포함한 다양한 웨어러블 센서를 병원 시스템과 연동해 재활 상태를 실시간으로 관리하는 ‘멀티모달 환자 모니터링 플랫폼’도 개발했다. 이 플랫폼은 용인세브란스병원의 스마트병원 인프라를 기반으로 스마트 인솔, 스마트 밴드, 실시간 위치추적 시스템(RTLS) 등에서 생성된 데이터를 통합 API로 수집하고, 병원정보시스템(HIS)과 전자의무기록(EMR)과 연동한다.

이를 통해 의료진은 환자의 이동 거리, 보행 속도, 발 디딤 패턴 등 보행 정보뿐 아니라 스마트폰 앱으로 입력된 수면, 통증, 기분 상태까지 한눈에 확인할 수 있다. 이러한 통합 데이터는 환자 상태를 보다 정밀하게 파악하고, 맞춤형 재활 치료를 제공하는 데 활용될 것으로 기대된다.

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 연구들을 통해, 향후 다양한 신경계 및 근골격계 질환 환자의 맞춤형 재활 치료에 디지털 기술 적용이 확산할 것으로 기대한다”고 말했다

한편, 해당 연구 성과들은 국제학술지 ‘IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (IF=4.4)’, ‘IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IF=6.8)’에 게재됐다.