허약은 노인의 건강 악화를 예측하는 주요 지표이며, SPPB(Short Physical Performance Battery) 및 TUG(Timed Up and Go) 같은 표준화된 평가를 통한 조기 발견은 낙상과 기능 저하를 예방하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이러한 평가는 의료 전문가에게 시간이 많이 소요되며, 일반적으로 거시적 결과 지표에 의존합니다. 본 연구에서는 임상 환경에서 노인을 대상으로 SPPB 및 TUG 평가를 자율적으로 수행하는 로봇 프레임워크를 제시합니다. 시스템은 텔레프레즌스 로봇(Temi)과 외부 스테레오스코픽 카메라를 사용하여 마커 없는 동작 캡처를 수행합니다. 행동 트리(Behavior Tree)가 평가 워크플로를 제어하여 각 테스트를 음성 및 시각적 지시로 안내하고, 실시간으로 움직임을 모니터링합니다. 이 프레임워크를 57명의 노인(평균 연령 84.1세)을 대상으로 116회 세션에 걸쳐 종단 연구로 검증했습니다. 로봇 측정값과 치료사 측정값 간의 일치도를 SPPB 총점, 개별 테스트 점수, 완료 시간으로 평가했습니다. 또한 시스템 사용성 척도(System Usability Scale)를 사용하여 프레임워크의 사용성을 평가했습니다. 그 결과 SPPB 총점에서 로봇과 치료사 측정값 간 강한 상관관계(Pearson's r = 0.99)와 상당한 일치도(Lin's CCC = 0.98)를 보였습니다. 사용성 평가에서는 평균 SUS 점수 74.0점을 기록하여 양호한 사용성을 나타냈습니다. 이러한 결과는 임상 환경에서 표준화된 허약 평가를 위한 자율 로봇 시스템의 실현 가능성을 입증합니다.
임상 요구사항과 공동 설계
로봇 프레임워크는 Parc Sanitari Pere Virgili 중간치료병원 의료 전문가와의 사용자 중심 설계 과정을 통해 개발되었습니다. 노인병 전문의, 재활의학과 의사, 물리치료사, 작업치료사, 간호사, 간호조무사가 참여한 다학제 공동 설계 워크숍에서 세 가지 반복적인 과제가 확인되었습니다. 표준화된 평가에는 의료 전문가의 전담 시간이 필요하고, 임상 평가는 주로 거시적 결과 지표에 의존하며 정보를 제공하는 생체역학적 지표는 거의 수집되지 않고, 작업 부하를 줄이면서 표준화된 검사 수행을 유지하는 것이 필수적이라는 점입니다.
참가자들은 노인을 자율적으로 표준화된 프로토콜로 안내하고 객관적 측정값을 수집하며, 전문가가 결과 해석에 집중할 수 있는 시스템을 구상했습니다. 허약의 신체적 요소가 표준화된 절차와 일상적 임상 사용으로 인해 가장 적합한 출발점으로 선정되었습니다.
플랫폼 선택 및 초기 프로토타입
임상 요구사항에 따라 가장 널리 사용되는 두 가지 검사인 SPPB와 TUG를 구현했습니다. 상호작용 플랫폼으로 Temi 사회적 로봇이 선정되었으며, 터치스크린, 스피커, 마이크, 자율 주행 베이스가 통합되었습니다. 온보드 컴퓨팅 자원이 실시간 비전 기반 골격 추적에 충분하지 않았기 때문에, 외부 GPU 장착 컴퓨터에 연결된 ZED2i 스테레오 카메라가 시스템에 통합되었습니다.
반복적 개선 및 파일럿 배포
초기 프로토타입은 물리치료사, 작업치료사, 신경심리학자의 여러 개선 주기를 거쳤습니다. 물리치료실에서 4명의 노인을 대상으로 한 파일럿 배포 후 세 가지 최종 수정이 이루어졌습니다. 의자 앉기 및 TUG 평가 중 골격 추적 정확도를 높이기 위해 스테레오 카메라를 걷기 방향에 수직으로 재배치했습니다. 서 있는 균형 검사 지시사항을 참가자가 로봇 디스플레이 대신 정면을 바라보도록 수정했습니다. 의자 앉기 반복 중 음성 피드백은 수행에 영향을 미치지 않도록 제거했습니다. 안전을 위해 작업치료사가 모든 평가를 감독했습니다.
자율 허약 평가를 위한 로봇 프레임워크
완전한 프레임워크는 인식, 의사 결정, 상호작용 모듈을 통합하여 허약 및 낙상 위험 평가를 자율적으로 수행합니다.
인식 모듈
ZED2i 스테레오 깊이 카메라는 최대 10미터 거리에서 참가자를 관찰하여 정적 테스트와 동적 보행 작업을 모두 캡처합니다. 인간 자세 추정은 ZED SDK 골격 추적 모듈을 사용하며, 머리, 몸통, 골반, 엉덩이, 무릎, 발목, 발 등 주요 관절을 포함한 38개 신체 키포인트의 3D 위치를 추정합니다. 감지된 3D 관절 좌표는 지속적으로 스트리밍되어 시간 버퍼에 저장되며, 움직임 이벤트 감지 및 생체역학적 지표 계산에 사용됩니다. 골격 추정의 노이즈는 추가 처리 전 필터링을 통해 감소됩니다.
의사 결정 모듈
행동 트리(BT)가 평가 워크플로를 제어합니다. 시스템은 먼저 하드웨어 연결을 확인한 후 참가자에게 자신을 소개하고 평가 목적을 설명합니다. BT는 참가자를 순서대로 서 있는 균형, 보행 속도, 의자 앉기, TUG 테스트로 안내합니다. 각 테스트는 절차를 설명하고, 참가자가 준비를 확인하면 움직임을 모니터링하며, 시작 및 완료와 같은 관련 이벤트를 감지하는 액션 노드로 구현됩니다. BT는 SPPB 프로토콜에 따라 불균형이 감지되면 서 있는 균형 테스트를 종료하는 등 적절하게 테스트 종료 조건을 처리합니다.
상호작용 모듈
참가자는 로봇의 터치스크린 디스플레이를 통한 터치 입력으로만 상호작용했습니다. 음성 인식은 노인의 연령 관련 음성 변화로 인해 정확도가 낮아 구현되지 않았습니다.
실험적 검증
연구 설계 및 참가자
Parc Sanitari Pere Virgili 중간치료병원에서 종단 연구를 수행했습니다. 57명의 노인(평균 연령 84.1세, 표준편차 8.9)이 116회 세션에 참여했습니다. 포함 기준은 65세 이상, 보조기구 유무와 관계없이 독립적 보행 가능이었습니다. 제외 기준은 중증 인지 장애, 급성 질환, 간단한 지시를 따를 수 없는 경우였습니다.
데이터 수집 프로토콜
각 세션은 무작위 순서로 치료사 주도 평가와 로봇 주도 평가로 구성되었습니다. 치료사는 스톱워치를 사용한 표준 임상 절차로 평가를 수행했습니다. 로봇은 위에서 설명한 프레임워크로 동일한 평가를 자율적으로 수행했습니다. 두 세션 모두 비디오 카메라로 녹화하여 실제 결과를 확인했습니다.
결과 지표
일차 결과 지표는 SPPB 총점(0-12점), 개별 구성 요소 점수(서 있는 균형 0-4점, 보행 속도 0-4점, 의자 앉기 0-4점), 각 구성 요소의 완료 시간이었습니다. 사용성은 시스템 사용성 척도(SUS)로 평가하여 0에서 100점 사이의 점수를 산출했습니다.
결과
로봇과 치료사 측정값 간 일치도
로봇과 치료사 측정값 간 강한 상관관계가 관찰되었습니다. SPPB 총점은 Pearson's r = 0.99, Lin's 일치상관계수(CCC) = 0.98을 보였습니다. 보행 속도 점수는 Pearson's r = 0.97, CCC = 0.96이었습니다. 의자 앉기 점수는 Pearson's r = 0.93, CCC = 0.92였습니다. 서 있는 균형 점수는 Pearson's r = 0.93, CCC = 0.90이었습니다.
완료 시간 일치도
완료 시간 측정값은 모든 테스트에서 강한 일치도를 보였습니다. 보행 속도 시간 측정값의 평균 절대 오차는 0.21초(상대 오차 10.4%)였습니다. 의자 앉기 시간 측정값의 평균 절대 오차는 0.63초(상대 오차 12.1%)였습니다. 서 있는 균형 시간 측정값의 평균 절대 오차는 0.40초(상대 오차 4.9%)였습니다.
사용성 평가
시스템 사용성 척도 평가에서 평균 점수 74.0점(표준편차 12.3)을 기록하여 양호한 사용성을 나타냈습니다. 이 점수는 표준 SUS 해석 지침에 따라 수용 가능에서 우수 범위에 속합니다.
논의
결과는 자율 로봇 시스템이 실제 임상 환경에서 노인을 대상으로 표준화된 허약 평가를 신뢰할 수 있게 수행할 수 있음을 보여줍니다. 로봇과 치료사 측정값 간 강한 일치도는 프레임워크의 측정 정확도를 입증합니다. 로봇은 기존 임상 점수 외에도 추가 생체역학적 지표를 성공적으로 추출하여 더 풍부한 이동성 지표에 대한 임상 요구를 충족시켰습니다.
사용성 평가는 노인이 고령(평균 84.1세)에도 불구하고 시스템을 수용 가능하고 사용하기 쉽게 느꼈다는 것을 나타냅니다. 이는 자율 로봇 평가가 환자에게 추가 부담을 주지 않고 일상 임상 실무에 통합될 수 있음을 시사합니다.
한계
연구는 단일 병원에서 비교적 동질적인 참가자 집단을 대상으로 수행되었습니다. 로봇은 외부 컴퓨팅 하드웨어와 전용 카메라 설정이 필요하여 배포 유연성을 제한할 수 있습니다. 현재 프레임워크는 허약의 신체적 요소만 평가하며, 포괄적 평가에는 인지적, 사회적, 영양적 요소도 필요합니다.
결론
본 연구는 실제 임상 환경에서 표준화된 허약 평가를 위한 자율 로봇 시스템의 실현 가능성을 입증했습니다. 로봇 프레임워크는 치료사 주도 평가와 강한 측정 일치도를 보였으며, 노인에게 수용 가능한 사용성을 제공했습니다. 이러한 결과는 의료 전문가의 작업 부하를 줄이면서 기능 수행의 더 풍부하고 객관적인 측정을 제공하는 일상적 자율 허약 선별 검사로의 추가 개발을 지원합니다.
자주 묻는 질문
로봇이 자율적으로 수행할 수 있는 허약 평가는 무엇인가요? 로봇은 SPPB(서 있는 균형, 보행 속도, 의자 앉기)와 TUG 검사를 자율적으로 수행합니다.
로봇 측정값은 사람 치료사와 비교해 얼마나 정확한가요? 로봇 측정값은 치료사 측정값과 강한 상관관계를 보이며, SPPB 총점 상관계수 r = 0.99, Lin's 일치상관계수 0.98입니다.
노인들은 로봇 사용이 쉬웠나요? 네, 평균 SUS 점수 74.0점(100점 만점)으로 평균 연령 84.1세의 노인 인구에서 양호한 사용성을 나타냈습니다.
로봇이 움직임을 측정하는 데 사용하는 센서 기술은 무엇인가요? 시스템은 ZED2i 스테레오 깊이 카메라를 사용하여 38개 신체 키포인트의 실시간 3D 골격 추적을 수행하며, 참가자에게 착용 센서나 마커가 필요하지 않습니다.