[큰글자책] AI와 재활

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책 정보

· 제목 : [큰글자책] AI와 재활
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791173074967
· 쪽수 : 184쪽
· 출판일 : 2025-03-07

책 소개

AI 기반 로봇, 웨어러블 기기, 자연어 처리, 기계 학습 등을 활용한 운동, 보행, 인지, 언어, 심리, 직업 재활 등을 분석한다. AI는 치료 계획, 예측 모델, 실시간 모니터링을 통해 환자 맞춤형 치료를 가능하게 한다. 하지만 데이터 보안, 의료 격차, 윤리적 문제 해결이 필수적이다. AI가 인간 전문가와 협력해 보다 효과적이고 포괄적인 재활 서비스를 제공할 방향을 제시한다.

저자소개

권효순 (지은이) 정보 더보기

국립재활원 재활연구소 임상재활연구과장이다. 충남대학교에서 교육학 박사학위를 받았다. 대우정보시스템에서 전산시스템 개발 업무를 수행하였고(1996~2000) 과학기술부 과학관 등에서 과학기술교육 업무를 수행하였다(2000~2013). 2013년부터 보건복지부 국립재활원에서 재활분야 연구 업무를 수행하고 있다. 재활보조기술연구과(재활로봇중개연구, 재활로봇보급사업, 돌봄로봇중개연구), 건강보건연구과(장애인 건강관리사업), 자립생활지원기술연구팀(보조기기연구개발사업)을 거쳐 현재 재활의료기술 개발 및 임상효과 검증 연구를 수행하는 임상재활연구과와 임상재활테스트베드 사업단을 담당하고 있다. 사회복지사(1급), 의료기기규제과학전문가(RA), 행정사이기도 하며 산업통상자원부 기술표준원 및 식품의약품안전처의 보조기술 분야 표준전문위원, 한국보건산업진흥원 의료기기 전문가 자문위원, 한국의료기기안전정보원 혁신의료기기 연구개발 전문위원회 위원으로 활동하고 있다. 주요 저서와 번역서로 《AI와 재활》(2025), 《의료기기 사용적합성 평가의 이해》(2020) 등이 있다. “인지기능이 저하된 뇌병변장애아동을 위한 VR 기반 인지 훈련 프로그램 개발”(2020) 등 100편 이상의 논문을 KCI, SCIE, SCOPUS 등 등재학술지 및 학술대회에 발표했으며 30여 개의 재활 분야 국내ㆍ외 특허를 가지고 있다.

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책속에서

뇌졸중, 외상성 뇌손상, 척수 손상과 같은 신경학적 손상을 경험한 개인들에게 손, 상지, 체간 움직임에 중점을 둔 운동 재활은 회복의 핵심 요소다. 이러한 손상 상태는 종종 운동 기능에 상당한 장애를 초래해 일상생활 활동(ADL, Acitivities of Daily Living) 수행 능력과 전반적인 삶의 질에 영향을 미친다. 이 영역에서 운동 재활의 필요성은 이러한 장애의 유병률과 영향으로 강조되겠다. 예를 들면 뇌졸중 생존자의 최대 85%가 상지 기능 장애를 경험하며, 단 5∼20%만이 완전한 기능 회복을 달성한다. 마찬가지로 외상성 뇌손상과 척수 손상 환자들도 종종 상지와 체간 조절에 장기적인 어려움을 겪어 독립성과 사회 참여에 상당한 영향을 받고 있다.

－01_“AI와 운동 재활: 상지, 체간 움직임” 중에서

1초의 강제 호기량과 강제 폐활량으로 매일 측정되는 폐 기능 검사에 의한 폐활량 측정의 변화, 하루 걸음 수로 표시되는 일일 신체 활동의 총 변화, 하룻밤에 기록된 야간 기침 횟수의 총 변화, COPD 약물 준수 데이터, 세제와 담배 연기와 같은 제품에서 발견되는 유해한 유기 화학 물질인 휘발성 유기 화합물을 지속적으로 측정해 분석한 공기 질 데이터 등을 AI가 분석하고 의료진 등이 정한 프로토콜에 따라 환자에게 위험 요인 정보 제공, 개선 활동 등에 대한 코칭을 하거나 의료진과의 상담을 안내할 수도 있다.

－03_“AI와 호흡 재활” 중에서

넷째로는 내용 분석을 위한 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)가 있다. NLP 기술은 말의 내용과 구조를 분석해 특정 언어적 결함을 식별하고 목표로 삼는 데 도움을 줄 수 있다(Fromm et al., 2017). AI의 자연어 처리 능력은 복잡한 언어 이해와 생성 능력을 향상시키는 데 활용될 수 있다. 맥락에 적절한 언어 사용 훈련, 고차원 언어 기능 향상(예: 은유, 유머 이해), 자동화된 언어 샘플 분석 등이다. 실어증이 있는 개인의 내러티브 생성을 분석하기 위한 NLP 기반 시스템은 주요 언어적 특징을 자동으로 식별해 더 표적화된 치료를 가능하게 했으며, 수동 분석에 비해 평가 시간을 30% 단축했다.

－06_“AI와 언어 재활” 중에서