핵심 개념
본 연구는 파킨슨병 안면경직증 환자의 진단 및 재활을 위한 AU 기반 디지털 치료 시스템인 HypomimiaCoach를 개발하고, 사용자 연구를 통해 시스템의 효과와 사용성을 검증했습니다.
초록
HypomimiaCoach: 파킨슨병 안면경직증 진단 및 재활을 위한 AU 기반 디지털 치료 시스템
본 연구는 파킨슨병 안면경직증 환자의 진단 및 재활을 위한 AU 기반 디지털 치료 시스템인 HypomimiaCoach를 개발하고, 사용자 연구를 통해 시스템의 효과와 사용성을 검증하는 것을 목표로 합니다.
본 연구에서는 안면경직증 진단을 위해 AU 인식 모델을 활용하고, AU 기반 재활 훈련 시스템을 설계했습니다. 시스템은 기본 훈련과 고급 훈련 모드를 제공하며, 사용자의 표정을 실시간으로 분석하여 맞춤형 피드백을 제공합니다. 중국어 오페라 음악을 활용하여 훈련의 몰입도를 높였습니다.
사용자 연구
중국 내 한 병원에서 파킨슨병 안면경직증 환자 7명과 의사 10명을 대상으로 사용자 연구를 수행했습니다.
참가자 모집
안면경직증을 동반한 파킨슨병 환자 7명 (평균 연령: 69.57세, 평균 MDS-UPDRS 안면경직증 심각도 점수: 2.29점)
신경과 의사 7명, 재활의학과 의사 3명, 총 10명
연구 절차
사전 테스트: 참가자 정보, 증상, 질병 인식, 전자 기기 수용도 등에 대한 인터뷰 진행. 의사의 안면경직증 심각도 평가.
시스템 사용: 참가자는 약 20-30분 동안 감독 하에 시스템을 이용하여 재활 훈련을 수행.
사후 테스트: 시스템 사용성, 참여도, 자기효능감에 대한 설문지 조사 및 인터뷰 진행. 의사는 시스템에 대한 평가 설문지 작성 및 인터뷰 진행.
평가 지표
참여도 및 자율성: 시스템 사용 시간, 훈련 완료율, 사용자 선호도, 만족도 등을 통해 평가.
사용성: 훈련 내용 이해도, 시스템 사용 오류 횟수, 의료진 도움 요청 횟수 등을 통해 평가.
상호작용 성능: 훈련 과제 완료 정확도, 훈련 시간, 완료한 훈련 유형, 사용자 피드백 등을 통해 평가.