 근감소증/노쇠예측 및 재활걷기 코칭 모델 개발(제안기관 개발 계획 AI 모델)

 - 만성질환 환자 대상으로 진행 단계별 체력과 건강상태 진단에 더불어 액티그라프 활동 데이터 수집
       - 걸음에서 걷기 강도와 체력 상태 등 정제·라벨링 데이터 수집
       - 딥러닝 학습을 통해,
          일상에서 액티그라피 실시간 수집 데이터를 분석하여 걷는 중에 신체의 좌우 흔들림, 근력상태 등을 분석함.
          10분 걷기 후 체력의 급격한 하락 위험을 예측
          회원에게 걷기 중단과 쉬는 체력회복 과정을 실행하도록 추천
         등의 회원의 건강재활 지원 서비스를 제공함.
       - 누적 데이터를 활용하여 노쇠 진행 상태, 위험군의 선별을 통한 중재개입 실시
       - 일상에서 낙상 등을 예측하고 알람 서비스를 제공함.

파킨슨 치료복약 환자의복약순응도 진단 모델
       - 파킨슨 환자는 치료약 복용과 적절한 운동의 병행이 중요함.
       - 그러나 대부분 환자의 경우 재가 치료에서 복약 여부를 확인하기 위해 약봉지 관리를 실시하고 있으나, 실제 효과가 적으며 독거가구 증가로 어려움이 많음.
       - 파킨슨 환자의 복약에 따라 보행 안정성의 증가, 흔들림 감소를 진단하고 이를 복약실시 여부로 추론하는 모델을 개발함
       - 복약을 안하는 경우, 체내 약물농도 감소로 보행안전성이 감소하고 흔들림은 증가하게 되며 이를 가족이나 건강코칭 간호사에게 알려주고 환자의 복약을 확인하며, 정확하지 않은 경우 병원 내원을 통한 지원 등을 실시할 수 있음.
       - 파킨슨 등 병적 보행 환자이며 복약을 하는 환자 대상으로 모델을 개발하고 실증을 실시함.

     디지털 치료제 개발 기업의 맞춤 기술개발 활용 가능
       - 디지털 치료제를 5가지로 나눌 수 있으며 ① 복약 관리용 보완 디지털 치료제, ② 질환 관리·예방용 보완 디지털 치료제, ③ 질환 관리·예방용 대체 디지털 치료제, ④ 질환 치료용 보완 디지털 치료제, ⑤ 질환 치료용 대체 디지털 치료제로 분류됨

.

    [표 ] 디지털 치료제의 유형

10202
2
2
3
47
2
20221011
1
신장
4

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
신장
0
0
0
0
1
0
66.9
154
28.2
92
26
38.4
27.5
29.5
2
4.5
0
1
1
1