OGA-AID: 뇌졸중 재활 환자의 다중 모드 관찰 보행 분석을 위한 임상의 참여형 AI 보고서 작성 지원 시스템

OGA-AID: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

보행 분석은 뇌졸중 재활에 필수적이지만, 특히 임상의가 보행 동영상과 모션 캡쳐 데이터를 구조화된 보고서에 통합해야 할 때 시간과 인지적 부담이 많이 듭니다. 본 연구에서는 OGA-AID를 소개합니다. OGA-AID는 다중 에이전트 기반의 대규모 언어 모델 시스템으로, 임상의의 참여를 통해 다중 모드 보고서 작성을 지원합니다. 이 시스템은 3개의 특수 에이전트를 활용하여 환자의 움직임 기록, 운동 궤적, 임상 정보를 종합하여 구조화된 평가를 생성합니다. 실제 환자 데이터를 사용하여 숙련된 물리 치료사와 함께 OGA-AID를 평가한 결과, 단일 모드 기반 시스템보다 낮은 오류율로 일관된 우수한 성능을 보였습니다. 임상의의 참여를 통해 작성된 간략한 초기 메모는 참고 평가에 비해 오류를 더욱 줄이는 효과를 보였습니다. 본 연구 결과는 구조화된 임상 보행 평가를 위한 다중 에이전트 시스템의 가능성을 보여주며, 재활 워크플로우에서 AI 기반 분석과 인간의 임상적 판단 간의 상호 보완적인 관계를 강조합니다.

Gait analysis is essential in post-stroke rehabilitation but remains time-intensive and cognitively demanding, especially when clinicians must integrate gait videos and motion-capture data into structured reports. We present OGA-AID, a clinician-in-the-loop multi-agent large language model system for multimodal report drafting. The system coordinates 3 specialized agents to synthesize patient movement recordings, kinematic trajectories, and clinical profiles into structured assessments. Evaluated with expert physiotherapists on real patient data, OGA-AID consistently outperforms single-pass multimodal baselines with low error. In clinician-in-the-loop settings, brief expert preliminary notes further reduce error compared to reference assessments. Our findings demonstrate the feasibility of multimodal agentic systems for structured clinical gait assessment and highlight the complementary relationship between AI-assisted analysis and human clinical judgment in rehabilitation workflows.