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정부가 재활로봇시장 활성화 방안을 마련하기 위한 협의체를 출범하는 등 관련 업계의 성장성이 주목받고 있는 가운데 재활로봇 발전을 위해서는 하드웨어 발달에만 집중하는 것이 아니라 인공지능과 같은 컴퓨터 알고리즘을 활용한 소프트웨어에 대한 투자가 필요하다는 주장이 제기됐다.
전세계 재활로봇시장 규모는 2020년이 되면 2조원에 육박할 것으로 예측되고 있다.
이에 정부는 국산 재활로봇 보급을 활성화하기 위해 보건복지부와 식품의약품안전처 등 보건당국을 비롯해 병원 및 의료산업 분야의 관계자들을 모아 협의체를 구성하고 오는 7월 시장 활성화 방안을 발표할 예정이다.
이런 가운데 지난 21일 국립재활원이 개최한 ‘2017 재활연구 국제심포지엄’에서 국립재활원 재활연구소 송원경 과장은 “세계적으로 상지·하지를 막론하고 재활로봇 개발 경쟁이 치열하다”며 “하드웨어 시장에서는 차별화 포인트를 찾기 힘들다. 블루오션은 재활로봇의 효율적 구동을 가능케 하는 소프트웨어 부문”이라고 주장했다.
최근 재활로봇은 기술적 측면에서 재활치료를 받는 환자가 단순히 같은 동작을 반복하게 만드는 것을 지양하고 환자의 움직임에 따라 의도를 감지해 개인 맞춤형 치료의 실시를 목표로 한 연구가 활발하다.
송 과장은 소아 환자를 대상으로 이뤄지고 있는 가상재활 시범연구를 소개하며 “가상현실 공간에서 환자의 움직임을 추적해 치료를 받는 동안 어떤 상황에서 집중력이 높아지거나 낮아지는지 파악해 치료효율을 최적화할 수 있는 방법을 찾아낼 수 있다”라며 “이외에도 사물인터넷(IoT)을 활용한 보조장비를 통해 병원뿐만 아니라 가정에서도 지속적인 재활치료를 받을 수 있게 만들어 주는 연구가 진행되고 있다”고 설명했다.
실제로 최근 울산과학기술원(UNIST) 연구팀은 팔과 손목 등이 뻣뻣하게 굳는 경직증상을 보이는 뇌졸중 환자의 증상 정도를 정밀하게 측정할 수 있는 로봇기술을 개발한 바 있다. 그동안 손으로 만져보는 데 의존했던 진단 방식으로 인한 한계가 극복되고 환자의 관절 저항값이 더욱 객관적으로 측정될 수 있게 됐다는 분석이다.
특히 머신러닝(machine learning), 즉 축적되는 데이터를 학습하고 이를 분석·활용할 수 있는 능력을 가진 인공지능을 활용하는 것이 효과적이다. 환자의 동작을 분석해 어떤 강도의 치료가 적절한지 조언하고 측정을 통해 개선 정도를 과학적 데이터로 제시하는 데 인공지능을 활용할 수 있는 것이다.
송 과장은 “최근 직접 치료방향을 제시하는 인공지능을 통해 실험한 결과 재활치료사의 65%가 인공지능 치료법에 동의한다는 흥미로운 연구결과가 도출됐다”며 “재활치료사가 환자의 효율적 회복을 돕는 데 인공지능을 활용할 수 있는 가능성이 열리고 있다”고 밝혔다.
중앙대학교병원 재활의학과 범재원 교수도 “집중적인 재활치료가 필요한 환자를 구분하는 것이 중요한데 이를 고려할 때는 환자가 얼마나 심각한 상태인가 혹은 회복 가능성이 높은가와 같은 질문은 큰 도움이 되지 않는다”며 “이 같은 의사결정에 인공지능을 활용할 수 있다”고 설명했다.
손상 부위별 데이터를 축적해 이를 인공지능에게 학습시키면, 알고리즘을 통해 특정 환자에게 가장 효과적인 훈련과제를 세부적으로 제시할 수 있게 만드는 것이 목표다.
범 교수는 “재활치료를 받는 환자들은 같은 동작을 되풀이할 때 지루함을 느껴 치료 효과가 낮아지는 경우가 있다. 상지·하지의 신체 부위 기능을 회복해도 특정 동작은 수행하지 못할 때도 있다”며 “치료과정에서 생기는 문제점을 객관적으로 측정해 분석하고 해결방안을 찾는 데 인공지능을 활용해 효율적 치료법을 찾고 이 과정에서 의료용 인공지능이 다시금 학습을 통해 발전하게 된다”고 밝혔다.
이어 “국내는 물론이고 해외에서도 인공지능 기술을 재활치료에 도입하는 것은 연구단계에 있으나 암 진단 등 다른 영역에 비해 높지 않은 수준의 기술로도 현실화될 수 있다"며 “본격적으로 치료에 반영된다면 개별 맞춤형 치료 및 데이터 분석을 통한 피드백 등 다양한 효과를 누릴 수 있을 것”이라고 덧붙였다. |
