Cogniclear VR: 몰입형 도구, 인지 기능 저하의 조기 발견을 향상시키는 것을 목표로 합니다

Virtuleap이 Cogniclear VR을 소개했습니다. 이것은 인지 장애의 평가와 모니터링을 향상시키기 위해 설계된 가상 현실 기반 도구입니다.

EIN이 월요일에 발표한 바에 따르면, 이 도구는 MMSE와 MoCA 같은 전통적인 인지 검사 방법의 한계를 해결하려는 목표를 가지고 있습니다. 이러한 전통적인 검사 방법들은 인지 기능 저하의 초기 증상을 간과할 수 있습니다.

기존의 방식과 달리, Cogniclear VR은 사용자를 가상 환경에 몰입시켜 인지 기능을 평가합니다. 메모리, 주의력, 문제 해결 능력, 운동 제어 등 8개의 인지 영역에 걸쳐 14가지 운동을 포함하며, 이는 일상적인 도전을 시뮬레이션한다고 EIN이 밝혔습니다.

이러한 운동들은 건강 관리 제공자들에게 데이터 기반의 보고서를 제공하며, 이는 기존 평가와 관련된 주관성을 줄이려는 목표를 가지고 있습니다. 이 도구의 몰입 경험은 임상 전문가들이 시간이 지남에 따른 인지 변화를 추적할 수 있게 해주며, 이는 조기 개입을 가능하게 할 수 있다고 EIN이 지적했습니다.

EIN에 따르면, 이것은 특히 그들의 생활 질을 유지하기 위해 지속적인 관리가 필요한 개인들에게 특히 유익할 수 있습니다.

USC의 Creative Technologies Institute에서 Medical Virtual Reality를 담당하는 Albert “Skip” Rizzo 박사는 이 도구의 잠재력을 강조했습니다: “그들은 과학적으로 입증된, 합리적인 가격의 고해상도 VR 시뮬레이션을 개발하여 인지 테스트와 훈련을 위한 것이며 사용자에게 매우 흥미롭습니다.”

Cogniclear VR은 또한 Virtuleap의 Enhance VR과 통합되며, 이는 일곱 가지 주요 인지 능력을 대상으로하는 연습을 포함하는 인지 훈련 라이브러리입니다.

이러한 연습들은 EIN이 보고한 바에 따르면, ADHD의 젊은 성인들에 대한 연구뿐만 아니라 지적 및 발달 장애를 가진 개인들을 포함한 다양한 임상 상황에서 효과성을 보여주었습니다.

Cogniclear VR과 Enhance VR이 함께 뇌 건강에 대한 종합적인 접근법을 제공하며, 평가와 지속적인 훈련을 제공한다고 EIN이 말했습니다.

리조는 “Virtuleap은 사용자를 회복 운동에 몰입시키는 인지 훈련 및 평가 활동을 제공하며, 백엔드 시스템이 성능을 정량화하고 도전 수준을 조정하면서 인지 활성화를 촉진합니다.”라고 XR Today에 보도되었습니다.

그러나, VR 기반 인지 테스트의 한계를 인정하는 것은 중요합니다. 연구 결과에 따르면 이러한 평가들은 환자들의 실제 생활 기능을 직접 측정하지 않는다는 것이 드러났으며, 이는 일상적인 시나리오에서의 인지 능력을 더 정확하게 측정하는 새로운 결과 측정 방법의 필요성을 강조하고 있습니다.

The Conversation이 진행한 뇌 기능 평가를 위한 VR 도구에 대한 연구에서는 초기 결과가 이 도구가 유망한 방법일 수 있음을 제안하고 있지만, 치매 진단을 완전히 대체할 수 있는 것으로 보지 말아야 한다고 지적하였습니다.

임상 환경에서 VR을 시행하는 것에 대한 우려도 제기되고 있는데, 이는 평가를 위한 시간과 공간의 제약, 그리고 기술적인 능력이 제한된 개인들에게 도구를 접근 가능하게 하는 실제적인 도전과 같은 문제들을 포함하고 있습니다.

또한, 치매의 전조로서 중요한 표시인 경도 인지 장애에 대한 연구는 MoCA와 같은 신경심리학적 테스트의 대규모 스크리닝에 있어서의 한계를 강조하였습니다.

이에 대응하기 위해, 연구자들은 VR 아이트래킹 인지 평가(VECA)를 소개하였습니다. 이것은 아이트래킹, 기계 학습, 그리고 VR을 결합하여 확장 가능하고 비침습적인 인지 스크리닝을 가능하게 합니다.

VECA는 많은 가능성을 보이지만, 연구자들은 데이터 해석, 사용자의 수용성, 그리고 연구 센터 간의 일반화 가능성에 있어서 여전히 도전 과제가 있다고 지적했습니다.

연구자들은 미래의 연구는 참여자 피드백 개선, 다기관 간의 검증, 그리고 데이터의 정확성 향상에 초점을 맞추어야 한다고 제안하고 있습니다. 이를 통해 그 연구의 적용성과 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것입니다.