플러스프로젝트 배경
1. 해결하려는 문제 (Problem Statement) 파킨슨병은 운동 장애뿐만 아니라 안구 건조와 순목(눈깜빡임) 횟수의 현저한 감소를 동반합니다. 하지만 현재 의료 현장에서 이 증상을 정량화하는 과정에는 세 가지 결정적인 공백이 존재합니다. 측정의 주관성: 환자의 눈깜빡임 빈도는 도파민 수치와 밀접한 관련이 있음에도 불구하고, 현재는 의료진의 육격 관찰이나 환자의 기억에 의존하는 '비정형 데이터'
프로젝트 성과
진단 보조 프로세스 디지털화
기존에 수기로 측정하거나 육안에 의존하던 순목 측정을 AI 기반 자동화 시스템으로 전환하여 데이터의 객관성 확보
접근성 높은 의료 서비스
별도의 고가 장비 없이 웹 브라우저와 카메라만으로 고도화된 측정이 가능한 환경 구축
의료진 업무 효율성 증대
환자 등록부터 측정, 결과 분석까지의 워크플로우를 일원화하여 진료 시간 단축 및 관리 편의성 향상
핵심 기능
Ai를 활용한 눈 깜빡임 측정 기능
선택한 환자의 눈 깜빡임을 Google Face Detection으로 정밀하게 감지합니다. 분석된 데이터는 실시간 그래프로 시각화되어, 환자의 눈 상태를 한눈에 파악하기 용이합니다.
진행 단계
의료 요구사항 분석 및 측정 기준 정의
2025.10.
파킨슨병 순목 감소 특성과 임상 활용 목적 분석
눈 깜빡임 판별 기준, 데이터 수집 방식, 저장 구조를 정의하고 시스템 요구사항으로 구체화
눈 깜빡임 판별 기준, 데이터 수집 방식, 저장 구조를 정의하고 시스템 요구사항으로 구체화
프로젝트 상세
[Web/Healthcare] Google Face Detection 기반 파킨슨 환자 순목(눈깜빡임) 측정 플랫폼 1. 프로젝트 개요 파킨슨병의 주요 지표 중 하나인 순목(눈깜빡임) 횟수와 패턴을 정밀하게 측정하여 환자의 상태 변화를 모니터링하는 의료 보조 웹 플랫폼입니다. 병원 환경에서 의료진이 환자를 등록하고, 웹캠과 AI 기술을 통해 비침습적으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 환경을 구축
