본 연구는 회복기 뇌졸중 환자를 대상으로 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련이 호흡기능, 호흡근력, 균형 및 보행에 미치는 영향을 비교하여 효율적인 중재 ...

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광주 : 남부대학교 일반대학원, 2026
학위논문(석사) -- 남부대학교 일반대학원 , 물리치료학과 , 2026. 2
2026
한국어
광주
134 ; 26 cm
지도교수: 조성현
I804:24018-200000956207
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다운로드본 연구는 회복기 뇌졸중 환자를 대상으로 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련이 호흡기능, 호흡근력, 균형 및 보행에 미치는 영향을 비교하여 효율적인 중재 ...
본 연구는 회복기 뇌졸중 환자를 대상으로 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련이 호흡기능, 호흡근력, 균형 및 보행에 미치는 영향을 비교하여 효율적인 중재 전략을 제시하고자 시행하였다. 연구 대상자는 G광역시 G재활병원에 입원한 회복기 뇌졸중 환자 30명으로, 표준 회복기 물리치료에 AI 기반 맞춤형 훈련을 추가로 적용한 실험군 1(n=10), 표준 회복기 물리치료에 기구를 이용한 호흡 훈련을 추가 적용한 실험군 2(n=10), 표준 회복기 물리치료만 적용한 대조군(n=10)으로 배치하였다. 대상자는 모두 하루 1시간 30분의 표준 회복기 물리치료(각 30분)를 동일하게 적용받았다. 실험군 1과 실험군 2는 월, 수, 금요일에 치료시간 중 한 치료 시간(30분)을 각각 AI 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련으로 구성하여 제공하였다. 대조군은 모든 치료 시간에서 표준 회복기 물리치료를 제공받았으며, 세 집단 모두 하루 총 치료 시간이 동일하게 유지되도록 하여, 중재 시간적 요인이 결과에 영향을 미치지 않도록 통제하였다. 호흡기능은 강제폐활량(Forced vital capacity, FVC), 1초간 강제날숨량(Forced expiratory volume in 1 second, FEV1), FEV1/FVC 비율, 최대날숨유량(Peak expiratory flow, PEF)으로 측정하였으며, 호흡근력은 최대 들숨압(Maximal inspiratory pressure, MIP)과 최대 날숨압(Maximal expiratory pressure, MEP)으로 측정하였다. 균형 능력은 버그균형척도(Berg Balance Scale, BBS), 보행 능력은 10미터 걷기 검사(10-Meter Walk Test, 10MWT)를 사용하여 평가하였으며, 중재 전, 중재 3주 후, 중재 6주 후에 반복 측정하였다. 이원 혼합 분산분석 결과, 모든 호흡기능 지표(FVC, FEV1, FEV1/FVC, PEF), 호흡근력(MIP, MEP), BBS, 10MWT에서 시기에 따른 주 효과는 유의하게 나타났으나(p<.05), 집단에 따른 주 효과 및 시기와 집단 간 상호작용은 유의하지 않았다(p>.05). 집단 내 분석에서 FVC는 실험군 1에서만 시기별로 유의한 증가를 보였으며(p<.05), FEV1, PEF, MIP, MEP 및 BBS는 세 집단 모두에서 사전-사후 비교에서 유의한 향상이 나타났다(p<.05). 10MWT의 경우 세 집단 모두 보행시간 감소 경향을 보였고, 사전-사후 비교에서 실험군 1과 실험군 2에서 통계적으로 유의한 개선이 확인되었다(p<.05). 특히 FVC의 전후 변화량과 효과크기 Cohen’s d는 실험군 1(1.458), 실험군 2(1.481)에서 대조군(.760)보다 더 크게 나타나, 호흡기능 개선 측면에서 AI 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련의 임상적으로 의미 있는 개선을 시사하였다. 이러한 결과는 회복기 뇌졸중 환자에게 제공되는 일상생활 복귀를 위한 기능 회복 중심의 중재 자체가 호흡기능, 호흡근력, 균형 및 보행 능력을 전반적으로 개선하는 데 긍정적인 영향을 미치는 주요 요인임을 시사한다. 동시에 AI 기반 맞춤형 훈련과 기구 호흡훈련은 강제폐활량과 보행속도와 같이 임상적 기능 반영도가 높은 지표에서 대조군보다 더 큰 개선을 보여, 향후 회복기 뇌졸중 환자의 보행 회복과 호흡능력 최적화를 위한 선택적이고 보완적인 중재로 활용될 수 있는 적용 가능성을 제시한다.
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