[R&D 프로젝트 공고] 비전 기반 동작 인식 AI를 활용한 근감소증 조기진단 소프트웨어 고도화

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비전 기반 동작 인식 AI를 활용한 근감소증 조기진단 소프트웨어 고도화

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본 과제는 비전 기반 동작 인식 AI 기술을 활용하여 고령층의 근감소증을 조기에 예측하고 기능 저하를 판별할 수 있는 소프트웨어를 고도화하는 것을 목표로 합니다. 영상 기반 포즈 분석 및 시계열 동작 인식 알고리즘을 기존 솔루션에 결합하여 진단 정밀도를 향상시키고, 실제 임상 환경에서 활용 가능한 수준의 성능과 신뢰성을 확보하고자 합니다. 나아가 디지털 헬스케어 의료기기로의 확장을 고려한 기술 고도화 및 인허가 대응 기반을 마련합니다.

게시자 유형

기업

핵심 키워드

근감소증

동작 인식

컴퓨터 비전

과제 규모

협의 가능

공고 마감일

미정

기업 소개

기업 소개 및 사업 영역

해당 기업은 디지털 헬스케어 및 예측 기반 AI 알고리즘 기술을 보유한 기업으로, 기능성 제품, 유전체 정보 기반 분석, 바이오데이터 플랫폼 등 다양한 헬스케어 솔루션을 자체 개발·운영하고 있습니다. 정부 과제 수주 및 의료기기 인증 경험을 바탕으로, 현장 실증 중심의 기술 고도화와 상용화 연계를 주요 사업 방향으로 하고 있습니다.

대표 제품 및 서비스

- 디지털 헬스케어 AI 분석 솔루션 - 바이오데이터 기반 예측 알고리즘 플랫폼 - 의료·헬스케어용 소프트웨어 및 서비스

정부과제 / 산학협력 경험

- 정부 과제 수주를 통한 디지털 헬스케어 기술 개발 경험 - 의료기기 인증 및 인허가 대응 경험 - 산학협력 공동연구 및 임상 실증 연계 연구 수행 경험

과제 개요

연구 희망 주제

본 연구는 비전 기반 동작 인식 AI를 활용한 근감소증 조기 진단 알고리즘 고도화를 핵심 주제로 합니다. 영상 기반 포즈 추정과 동작 패턴 분석을 통해 근기능 저하 및 비정형 행동을 정량적으로 평가하는 기술 개발을 목표로 합니다.

연구 진행 배경

고령화로 인해 근감소증, 낙상, 균형 장애 등의 문제가 증가하고 있으나, 기존 근감소증 진단 방식은 장비 의존도가 높고 반복 측정이 어려운 한계가 있습니다. 이에 따라 비접촉식·비침습적 평가가 가능한 비전 기반 동작 인식 기술에 대한 수요가 증가하고 있으며, 임상 적용이 가능한 수준의 정밀도와 신뢰성을 갖춘 AI 기반 진단 기술 개발이 요구되고 있습니다.

연구 과제 개요

1. 비전 기반 동작 인식 AI 알고리즘 고도화 - 영상 기반 포즈 추정 및 동작 인식 알고리즘 개선 - 고령층 특성을 반영한 동작 데이터 분석 2. 비정형 행동 인식 기능 추가 - 균형 상실, 비틀거림 등 비정형 행동 패턴 인식 - 시계열 동작 데이터 기반 위험도 분석 3. 임상 실증 및 성능 평가 - 고령층 대상 실증 환경에서 알고리즘 성능 평가 - 진단 정확도 및 신뢰성 검증 4. 의료기기 인허가 대응 기술 정리 - 인허가용 기능 명세 및 기술 문서화 - 기존 임상 진단 도구와의 연동 가능성 검토

세부 목표

- 기존 동작 인식 알고리즘의 정밀도 고도화 - 비정형 행동 인식 기능 추가 및 성능 확보 - 실증 환경 기준 AUC 90% 이상 성능 달성 - 의료기기 인허가 대응을 위한 기술 자료 확보