인지재활 훈련 효율증진을 위한 인공지능 기술 연구
A Study of Artificial intelligence technology to improve cognitive rehabilitation training efficiency
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초록
고령화사회에 접어들며 노인 인구가 증가함과 동시에, 노인의 건강문제 또한 사회문제로 대두되었다. 2021년기준 노인 인구 대비 치매상병자 및 경도인지장애환자 비율은 약 11%로 인지 재활 훈련의 중요성이 부각되고 있다. 인지재활 훈련은 요양병원 및 노인 복지소에서 적극 도입중인 치료의 하나로, 주로 구조화된 환경에서 특정 인지 영역을 훈련시키기 위해 표준화된 수행 과제를 부여하는 방식으로 진행되고 있다. 인지재활 훈련의 효용성을 증진시키기위해서는 인지능력의 각 영역(지남력, 기억력, 주의집중력, 계산능력, 시지각능력, 언어능력, 실행능력) 에 대한 분석과그에 따른 환자 맞춤형 인지재활 훈련 방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용하여 7가지 인지영역 훈련에 대해 범용적이고 객관적인 기준을 인지재활 평가 프로토콜 MMSE-DS 기반으로 설계하였으며, 사용자의능력 분석을 통해 사용자 맞춤형 훈련 콘텐츠를 구현하여 인지 재활 훈련에 활용하는 방안을 제시하였다.
Abstract
As society enters an aging population, the increase in the elderly population has raised concerns about health issues among the elderly, particularly dementia and mild cognitive impairment, which have become social issues. As of 2021, the ratio of dementia patients and individuals with mild cognitive impairment to the elderly population was approximately 11%, highlighting the importance of cognitive rehabilitation training. Cognitive rehabilitation training is actively being introduced as one of the treatments in nursing homes and elderly welfare centers, primarily conducted by assigning standardized performance tasks in a structured environment to train specific cognitive domains. To enhance the effectiveness of cognitive rehabilitation training, it is necessary to analyze each cognitive domain (such as attention, memory, language, executive function) and propose personalized cognitive rehabilitation training methods for individuals. In this study, we have proposed a method for utilizing artificial intelligence technology to establish universal and objective criteria for training in seven cognitive domains based MMSE-DS protocol. We have implemented user-customized training content based on an analysis of the user's abilities with the aim of utilizing it in cognitive rehabilitation training
참고문헌 (14)
- 김성훈, "설명 가능한 AI 학습 지원 시스템 개발", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(1), pp.107~115 (2021), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
- Ye Won Song, "The Effect of Computerized Cognition Program(RehaCom)on The Improvement of Cognitive Functions in patients with Schizophrenia", Korean Society of Cognitive Rehabilitation, 4(1), pp.65~79 (2015)
- 박희수, "휴대용 인지재활 훈련 시스템(Cog. Dr.)이 경도 치매가 있는 노인의 작업기억에 미치는 효과", 재활복지공학회논문지, 13(2), pp.109~117 (2019), 한국재활복지공학회[DOI]
- 김민호, "전산화 인지재활 프로그램(CoTras) 훈련이 노인 뇌졸중 환자의 인지기능 및 일상생활활동에 미치는 영향", 대한통합의학회지, 8(2), pp.121~130 (2020), 대한통합의학회
- 이현숙, "태블릿PC 인지재활훈련게임이 비장애, 지적장애 아동의 게임 수행 능력 및 인지능력 향상에 미치는 영향과 사용자 효과성 분석", 지적장애연구, 22(3), pp.1~27 (2020), 한국지적장애교육학회[DOI]
- 안수진, "만성 정신분열병 환자를 위한 과정특정적 접근법에 따른 인지 재활 프로그램의 효과 - 주의력과 기억력 훈련", Korean Journal of Clinical Psychology, 21(1), pp.13~28 (2002), 한국임상심리학회
- Almond, Russell G., "Modeling diagnostic assessments with Bayesian networks", Journal of Educational Measurement, 44(4), pp.341~359 (2007)
- Kwon, Young Chul, "Korean version of mini-mental state examination(MMSE-K)", J Korean Neurol Association, 28(1), pp.123~135 (1989)
- 한지원, "치매 선별용 간이정신상태검사(Mini-Mental State Examination for Dementia Screening；MMSE-DS)와 단축형 MMSE-DS(SMMSE-DS)의 한국 노인 정상규준 연구", 노인정신의학, 14(1), pp.27~37 (2010), 대한노인정신의학회
- Piech, Chris, "Deep knowledge tracing", Advances in neural information processing systems, 28(1), pp.1~9 (2015)
- Corbett, Albert T, "Knowledge tracing : Modeling the acquisition of procedural knowledge", User modeling and user-adapted interaction, 4(1), pp.253~278 (1994)
- Puterman, Martin L., "Handbooks in operations research and management science, Vol.2, No.1", pp.331~434 (1990)
- Lim, Shiau Hong, "Reinforcement learning in robust markov decision processes", Advances in Neural Information Processing Systems, 41(4), pp.1325~1353 (2016)