파킨슨병환자에게 낙상은 각별히 주의해야 할 위험요인이다. 질환이 진행되면서 보행속도가 느려지고 균형 유지가 어려워질 수 있으며 낙상으로 골절 등 심각한 손상을 입으면 일상생활에도 큰 영향을 받을 수 있기 때문이다.
특히 파킨슨병은 환자마다 증상과 진행 양상이 달라 낙상위험을 일률적으로 평가하기 어렵다. 이에 다양한 움직임과 신체정보를 종합적으로 분석해 낙상위험을 보다 정밀하게 평가하려는 연구가 이어지고 있다.
이 가운데 대한파킨슨병 및 이상운동질환학회(KMDS)는 24일 대구 호텔인터불고에서 열린 '2026 추계학술대회'에서 질병관리청 국립보건연구원과 공동세션을 마련하고 파킨슨병 연구현황과 향후 발전 방향을 공유했다.
이날 권도영 고려의대 교수는 '파킨슨병 낙상위험 다중모달 분석 연구'를 주제로 발표하며 다양한 검사정보를 결합한 낙상위험 평가 연구를 소개했다.
특히 권도영 교수는 실제 검사 영상을 통해 환자가 걷거나 방향을 바꾸고 제자리에서 회전하는 과정 등을 보여주며 움직임을 객관적으로 분석하는 방법을 설명했다. 이러한 분석에는 영상 기반 움직임 측정과 LiDAR·IMU 등 다양한 기술이 활용됐다.
다중모달 분석은 서로 다른 종류의 정보를 결합해 분석하는 방법이다. 파킨슨병환자의 경우 보행과 균형능력, 회전 동작 등 다양한 정보를 함께 살펴 낙상과 관련된 위험요인을 보다 폭넓게 파악하는 데 활용할 수 있다.
발표에서는 실제 낙상위험을 구분할 수 있는지도 분석했다. 그 결과 AR 시나리오를 이용한 낙상위험 분류의 AUC는 0.81로 나타났다. AUC는 검사나 예측모델이 위험군과 비위험군을 얼마나 잘 구분하는지 나타내는 지표로 1에 가까울수록 구분 능력이 높다는 의미다.
또 방향 전환 과정에서 나타나는 움직임의 변화가 낙상위험 평가에 중요한 단서가 될 수 있다는 점도 제시됐다.
권도영 교수는 “이번 연구는 파킨슨병환자의 낙상위험을 보다 객관적으로 평가하고 향후 개인별 위험도에 따른 예방·관리전략을 마련할 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “실제 임상현장에 활용되기 위해서는 다양한 환자를 대상으로 한 추가 검증과 장기적인 추적연구가 필요하다”고 말했다.
