김원석·백남종 분당서울대병원 재활의학과 교수팀은 3차원 깊이인식 카메라 ‘키넥트’가 뇌졸중 재활치료에 효과적이라는 연구결과를 8일 발표했다. 키넥트는 약 48개 관절의 움직임을 포착해 환자의 운동능력을 평가한다. 게임을 즐기듯이 진행돼 치료에 대한 환자의 흥미와 만족도가 높다. 카메라로 환자의 의학적 데이터를 측정하고 분석결과를 의료진에게 전달하므로 환자의 회복수준을 정확히 파악하고 적절한 처방법을 고르는 데 도움된다.

뇌졸중 환자의 재활치료는 지속적이고 장기간 이뤄져야 한다. 운동치료사 같은 전문가의 개입 없이 환자의 동작기능을 정확히 평가할 수 있다면 가정재활 프로그램 구축에도 도움된다. 이는 비용적인 측면에서도 효과적이다.

김 교수팀은 키넥트의 뇌졸중 환자 상지동작 분석 및 기능 평가 정확성을 파악하기 위한 연구를 실시했다. 뇌졸중 환자의 동작정보(kinematic data)를 데이터화한 뒤 상지기능평가도구인 ‘퓨글마이어 평가점수(FMA score, 뇌졸중 환자의 기능 회복정도를 양적으로 평가)’에 적용해 얼마나 정확한 값을 도출하는지 임상적 유용성을 확인했다.

연구 결과 키넥트를 이용한 동작분석 데이터와 기능평가 결과는 80~90%의 높은 정확도를 보였다. 특히 키넥트를 통한 동작기능평가 점수와 운동치료사가 환자의 동작기능을 직접 평가한 FMA score 총점간의 상관계수가 0.873으로 높은 상관도를 나타냈다.

김원석 교수는 “환자 가정에 이 프로그램을 도입하면 동작기능을 객관적으로 평가할 수 있어 가정에서 개인 맞춤형 재활치료가 가능해질 것”이라며 “거동이 불편해 병원에 오기 어려운 환자나 충분한 재활서비스를 받지 못하는 장애인의 건강불평등을 해소하는 데에도 도움될 수 있다”고 설명했다.

실제로 컴퓨터와 키넥트 센서만 있으면 각 가정에서 쉽게 사용 가능해 적은 비용으로 지속적인 재활치료시스템을 구현할 수 있다. 백남종 교수는 “게임을 넘어 재활치료로까지 활용 분야가 넓어진 키넥트를 통해 환자의 동작기능 분석과 평가를 위한 알고리즘을 구현했다는 점에서 의미 있다”며 “더 많은 센터에서 동작데이터를 입력하고 임상데이터를 분석할수록 환자의 신체기능과 회복 수준에 대한 더 정밀한 예측도구를 개발할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구결과는 미국 공공과학 도서관이 발행하는 학술저널 ‘플로스원(Plos One)’에 게재됐다.