[메디게이트뉴스 박도영 기자] 솔티드(Salted)의 인공지능(AI) 보행분석 솔루션 뉴로게이트(Neurogait) 스마트 인솔이 근골격계 질환을 넘어 보행 장애와 관련된 신경과 질환에서도 활용될 가능성이 제시됐다.

신경과 환자의 기능 측정을 위해 사용되는 STS(Sit to Stand Test), TUG(Timed Up and Go Test) 검사는 그동안 초시계를 이용해 수동으로 수행해왔다. 뉴로게이트는 스마트 인솔을 사용해 디지털 방식으로 자동화해 제공한다. STS 검사에서는 수행시간은 물론 좌우 하중 이동 패턴까지 동시에 정량 분석할 수 있어 환자의 기능 수준을 더 입체적으로 파악할 수 있고, TUG 검사에서는 보행 대칭성, 하중 분포, 이동 속도 등 다양한 보행 지표를 실시간으로 수집·분석해 환자의 낙상 위험도를 정량적으로 평가하는 데 도움을 준다.
 
최근 다양한 논문에서 국내외 연구진이 스마트 인솔을 사용해 보행 기능을 정량적으로 측정함으로써 임상 평가 척도와의 상관관계를 확인하거나 실시간 피드백을 통해 보행 균형 향상을 유도하고, 머신러닝 분석으로 이상 보행 이벤트를 감지하는데 활용했다. 향후에는 환자의 장기 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 내다봤다.

스마트 인솔, 뇌졸중 후 편마비 환자 보행 평가 시 수동 데이터 대체 가능 확인

부산대병원 재활의학과 신명준 교수팀은 국제학술지 JMIR Mhealth and Uhealth에 게재된 논문에서 뇌졸중 후 편마비 환자의 보행을 평가하는 장치로 스마트 인솔을 사용할 수 있을지 확인하는 시범 연구를 진행했다.

TUG 검사를 동시에 측정한 결과 스마트 인솔 보행 매개변수 데이터는 임상의가 수동으로 계산한 데이터와 유사해, 수동 데이터 대신 사용할 수 있음을 보여줬다.

또한 뇌졸중으로 인한 편마비 환자의 보행 특성 가운데 이전 방법으로는 식별하기 어려운 여러 특징이 드러났다. 예를 들어 환자는 건강한 대조군에 비해 보행 속도가 더 느리고 보폭이 짧았는데, 이러한 차이를 보상하기 위해 일부 환자는 대조군보다 보행 속도가 더 빨랐다.

뇌졸중 중증도 척도 데이터와 보행 매개변수 간의 상관관계를 분석했을 때, FMA(Fugl-Meyer Assessment) 점수가 스마트 인솔 데이터와 유의미하게 상관관계가 있었다.

신 교수팀은 논문에서 "스마트 인솔을 활용한 보행 분석은 시간적 또는 지리적 제약 없이 수행할 수 있고, 적절한 보행 패턴을 촉진하는 데 유용할 수 있다. 이번 연구는 스마트 인솔 측정 장치가 FMA와 같은 기존 기능 평가를 대체할 수 있음을 보여줬다"면서 "뇌졸중 환자가 보행 능력을 쉽게 측정할 수 있는 환경을 제공하면 급성 재활뿐 아니라 만성 기능 유지에도 도움이 될 수 있다"고 설명했다.

미국 스탠포드대(Stanford University) 마르텐 랜스버그(Maarten G Lansberg) 교수팀 역시 뇌졸중 환자의 보행 기능을 평가하기 위해 압력 센서가 내장된 인솔을 사용할 수 있음을 보여줬다. 이 논문은 재활의학 학술지 Annals of Rehabilitation Medicine에 게재됐다.

연구 결과 뇌졸중 환자의 보행 기능에 가장 잘 반영되는 지표는 비마비 쪽 발의 지지 시간과 발뒤꿈치-발가락 피크 시간이었다.

연구팀은 "인솔 압력 센서가 임상의와 연구자에게 임상적 측정값과 상관관계가 있는 단순한 객관적 결과 지표를 제공함으로써, 진료실이나 환자의 가정 환경에서 일상 활동 중 짧은 보행 검사 시 방해받지 않고 평가할 수 있는 유용한 도구가 될 수 있을 것이다"고 말했다.
 
스마트 인솔 청각 피드백 보행 훈련, 일반 훈련보다 더 효과적

삼육대 물리치료학과 송창호 교수팀은 스마트 인솔을 활용한 청각 피드백 보행 훈련(AFGT)이 뇌졸중 환자의 보행 변수, 동적 균형, 일상 생활 활동(ADL)에 미치는 영향을 평가해 브레인사이언스(Brain Sciences)에 발표했다.

연구 결과 스마트 인솔 보행 훈련이 일반 보행 훈련에 비해 시공간 매개변수, 보행 대칭성, TUG, BBS(Berg Balance Scale), MBI(Modified Barthel Index)를 유의미하게 개선하는 것으로 확인됐다.

송 교수팀은 "이는 스마트 인솔을 활용한 청각 피드백 보행 훈련이 뇌졸중 환자의 보행 훈련에 일반 보행 훈련보다 더 효과적임을 의미한다. 이 시스템은 영향을 받은 쪽의 발꿈치 접촉을 유도함으로써 변화를 유발할 수 있었다"면서 "사용자는 10분간의 교육만으로 앱을 쉽게 조작할 수 있으며, 환자의 개인별 목표에 맞춘 맞춤형 보행 훈련이 가능하다. 이 훈련 시스템은 병원 퇴원 후 가정 환경에서 사용하기에 적합할 수 있다"고 말했다.

스마트 인솔, 시공간적 패턴 분석해 보행 동결 현상 감지의 정확도와 신뢰도 향상

스마트 인솔은 파킨슨병 환자에서 나타나는 비정상 보행 중 하나인 보행 동결 현상(FoG)을 구분하는 데도 도움이 되는 것으로 나타났다. 보행 동결은 갑작스럽게 다리가 얼어버린 것처럼 걸음을 뗄 수 없게 돼 낙상 등을 일으킬 수 있는 증상이다.

충남대병원 재활의학과 조강희 교수팀은 국제학술지 프론티어스 인 에이징 뉴로사이언스(Frontiers in Aging Neuroscience)에 발표한 논문에서 파킨슨병 환자의 보행 동결 현상을 감지하기 위해 인공지능(AI)과 스마트 인솔 데이터를 활용했다.

연구팀은 스마트 인솔을 사용해 파킨슨병 환자의 보행 시 발바닥 압력 데이터를 수집하고 이를 정상 보행과 보행 동결로 구분해 AI를 학습시킨 결과 유의한 수준으로 두 상태를 구분할 수 있었다.

현재 사용되는 보행 동결 감지 방법은 설문조사나 비디오 관찰과 같은 주관적 평가에 의존해 일관성이 부족하고 편향될 수 있다. 조 교수팀은 "스마트 인솔을 사용한 모델은 센서 데이터의 시공간적 패턴을 분석함으로써 보행 동결 현상 감지의 정확도와 신뢰성을 향상시켜 전통적인 방법보다 유의한 이점을 제공한다"고 설명했다.

연구팀은 향후 파킨슨병 환자의 비정상 보행에 대한 장시간 모니터링을 통해 질환의 중증도 및 경과를 평가하는 분야와 실시간으로 비정상 보행을 탐지해 낙상을 예방하는 등의 기술 개발 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.