본 논문은 가정 환경에서의 재활을 위한 첨단 인공지능 기반 솔루션인 Ambient Intelligence Rehabilitation Support (AIRS) 프레임워크를 소개한다. AIRS는 실시간 3D 재구축(RT-3DR), 지능형 내비게이션 및 대규모 비전-언어 모델(VLMs)을 통합하여 기계 유도 물리적 재활을 위한 포괄적인 시스템을 구축한다. 전반적인 AIRS 프레임워크는 총 슬관절 치환술(TKR) 후 재활 시나리오에서 263개의 비디오 녹화 데이터베이스를 사용하여 평가되었다. 스마트폰을 사용하여 거주 공간의 RT-3DR을 수행하고 운동에 대한 시각적 피드백을 제공하는 신체 일치 아바타를 사용한다. 이 아바타는 (a) 카메라 배치, 환자 위치 및 초기 자세를 포함한 운동 구성 최적화 및 (b) 개인 정보 보호 문제 해결 및 AI 법 준수 촉진에 필요하다. 시스템은 올바르게 녹화된 비디오 수집을 보장하기 위해 사용자를 녹화 프로세스를 안내한다. AIRS는 두 가지 피드백 메커니즘을 사용한다. (i) 사전 녹화된 임상 운동과 환자 가정 녹화 간의 직접 비교를 가능하게 하는 시각적 3D 피드백 및 (ii) 운동 오류에 대한 자세한 설명과 수정을 제공하는 VLM 생성 피드백이다. 또한 시각 및 청각 장애가 있는 사람들을 지원하며, 더 광범위한 재활 환경에 적용할 수 있는 모듈식 설계를 특징으로 한다. AIRS 소프트웨어 구성 요소는 추가 사용 및 사용자 지정을 위해 제공된다.
시사점, 한계점
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시사점:
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가정 환경에서의 편리하고 효과적인 재활 시스템 제공
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실시간 3D 피드백 및 VLM 기반 피드백을 통한 정확하고 개인화된 재활 지원
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시각 및 청각 장애인을 포함한 다양한 사용자 지원
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모듈식 설계를 통한 다양한 재활 환경 적용 가능성
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AI 법 준수 및 개인 정보 보호 강화
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오픈소스 소프트웨어 제공을 통한 접근성 향상
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한계점:
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현재 총 슬관절 치환술(TKR) 후 재활에만 집중, 다른 재활 유형에 대한 일반화 가능성 검증 필요
