ETRI-Knowledge Sharing Plaform

KOREAN
기술이전 검색
Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Real-time Pressure Data-based Pressure Ulcer and Fall Prevention, and Image-based Pressure Ulcer Prediction, Diagnosis, and Treatment Guidance Technology

Manager
Lee Seihyoung
Participants
Kang Hyun Seo, Kim Jeong Eun, Ban Yun Ji, Yun Kwang Su, Lee Seihyoung
Transaction Count
3
Year
2025
Project Code
22HK1800, Development of XR twin technology for the management of chronic skin diseases in the elderly., Lee Seihyoung
23HK1100, Development of XR twin technology for the management of chronic skin diseases in the elderly., Lee Seihyoung
24HK1200, Development of XR twin technology for the management of chronic skin diseases in the elderly., Lee Seihyoung
25HK1200, Development of XR twin technology for the management of chronic skin diseases in the elderly., Lee Seihyoung
본 기술은 압력매트를 활용하여, 환자의 체위 압력 데이터를 실시간으로 분석하여 욕창 및 낙상을 사전에 예방/알람을 제공한다. 또한 욕창 이미지를 기반으로 욕창진단, 욕창예측 및 욕창 치료가이드를 제공한다.
ㅇ 욕창은 척수 손상 환자 또는 거동이 불편한 고령자에게서 나타나는 질환임
ㅇ 초고령화 시대 진입에 따른 노인 만성질환 합병증 증가로 지역 요양병원에서의 노인만성 피부 질환(욕창등) 관리 수요 증가
ㅇ 욕창은 고가의 치료비, 간병비에 따른 사회적 비용 지출이 크고, 환자(피부썩음) 뿐만 아니라 가족을 옥죄는 간병의 고통이 큰 질환임
ㅇ 욕창 환자 간병 및 치료비는 월 천만 원(간병비포함) 수준의 의료비가 요구되어 중산층도 몰락하는 질병으로써, 치료보다는 예방이 중요함
ㅇ 욕창 진단 AI 성능: 욕창, 정상, 기타질환을 판별(욕창 진단 민감도 96.8%)
ㅇ 욕창 예측 AI 성능: 욕창1~4단계, 미분류욕창을 판별(욕창 예측 민감도 92.7%)
※ 욕창 진단/예측 AI 모델은 AI Hub의 오프라인 안심존 데이터(단계별 욕창 환부 이미지 데이터)를 활용하여 분석한 결과임
ㅇ 욕창 및 낙상 위험 모니터링: 준 실시간(10초당 1회 이상) 압력 모니터링 및 위험 판별
ㅇ 욕창 치료가이드 제공: 욕창 이미지로부터 욕창 단계를 판별하고 이에 대응하는 치료가이드 제공
※ ChatGPT API를 활용하여 파인튜닝한 결과이므로 치료가이드를 이용하기 위해서는 클라우드접속 및 OPENAI_API_KEY 값이 필요함
ㅇ 압력데이터 기반 키포인트 추출 AI 특징: 인체 압력에 대하여 총 15개 키포인트 추출
ㅇ 실시간 압력데이터 수집, 가시화(압력데이터, 키포인트 등) 및 클라우드 서버로 데이터 전송
ㅇ 기술이전 내용
- 욕창 진단/예측 AI 모델
- 욕창 위험 알림
- 낙상 위험 알림
- 욕창 치료가이드 AI 모델
- 압력데이터 기반 키포인트 추출 AI 모델
- 압력데이터 실시간 수집 및 메디컬플랫폼 전송 SW

ㅇ 기술이전 범위
- 기술문서 2건
* 요구사항정의서
* 시험절차및결과서
- 특허 2건
* 압력데이터기반 낙상예방 기술
* 인공지능 기술을 적용한 욕창 관리 시스템
- 프로그램 5건
* 욕창 예측/진단 인공지능 모델
* 압력데이터 기반 낙상 예방 프로그램
* 욕창 치료가이드 인공지능 모델
* 압력 이미지 기반 키포인트 추출 및 활용 모델
* 실시간 압력 수집 및 전송(압력 및 키포인트) 프로그램
ㅇ 적용분야 : 헬스케어, 의료
ㅇ 본 기술이전을 통하여, 거동이 불편한 환자의 욕창 및 낙상 위험을 감지하고 알람을 발생함으로써, 욕창 발병으로인한 사회적 비용을 절감하고, 욕창 진단/예측/치료가이드 인공지능 모델을 통하여, 욕창 관리의 보조적 도구로 활용 가능