경증 치매 노인을 위한 생성형 AI 활용 디지털 언어·인지재활 콘텐츠 프로토타입 개발

Development of a Generative AI-Assisted Digital Language-Cognitive Rehabilitation Content Prototype for Older Adults with Mild Dementia

본 연구의 목적은 경증 치매 노인의 언어 및 인지기능 자극을 지원하기 위한 생성형 AI 활용 웹 기반 디지털 언어·인지재활 콘텐츠 프로토타입을 개발하고, 그 개발 절차와 구성 및 초기 수정 결과를 제시하는 데 있다. 본 연구에서 ChatGPT는 사용자의 수행을 자동으로 분석하거나 난이도를 실시간으로 조절하는 중재 시스템이 아니라, 언어 자극, 과제 문항, 지시문 및 피드백 문구의 초안을 생성하는 개발 보조도구로 활용되었다. 연구자는 생성된 산출물을 임상적 적절성, 언어적 난이도, 문화적 친숙성, 정서적 부담 가능성 및 화면 구현 가능성을 기준으로 선별·수정하였다. 개발은 자료수집 및 요구분석, 콘텐츠 영역과 모듈 설계, ChatGPT를 활용한 초안 생성과 연구자의 수정·보완, 웹 기반 프로토타입 구현, 전문가 내용타당도 검토, 주간보호센터를 이용하는 장기요양 4등급 노인 대상 예비 적용 및 최종 보완의 여섯 단계로 진행되었다. 콘텐츠는 단어재인, 능동·피동 동사 이해, 기본 동사 말하기, 동화 리텔링, 리듬·멜로디 활용 동사·문장 산출, 상위범주 어휘 및 의미자질분석의 7개 모듈로 구성되었으며, 각 모듈 15개씩 총 105개의 과제를 포함하였다. 최종 결과물은 HTML, CSS 및 JavaScript로 구현한 웹 브라우저 기반 상호작용형 프로토타입으로, 텍스트, 그림, 음성 안내, 마우스 클릭 및 터치 반응을 결합하였다. 과제의 난이도는 AI가 자동 조절하지 않고 운영자가 대상자의 수행 수준과 반응 특성에 따라 모듈, 보기 수, 자극 제시시간, 반복 횟수 및 단서 수준을 선택하도록 구성하였다. 본 연구는 생성형 AI와 임상가의 협업적 콘텐츠 개발 절차 및 운영자 조절형 모듈 적용 방안을 제시한 개발연구이며, 임상적 효과와 객관적 사용성은 후속 연구를 통해 검증되어야 한다.

This study aimed to develop a generative AI-assisted, web-based digital language-cognitive rehabilitation content prototype for older adults with mild dementia and to describe its development process, structure, and initial revisions. ChatGPT was not used as an intervention system that automatically analyzed user performance or adjusted task difficulty in real time. Instead, it served as a development support tool for generating initial drafts of linguistic stimuli, task items, instructions, and feedback messages. The researcher selected and revised the generated outputs according to clinical appropriateness, linguistic difficulty, cultural familiarity, potential emotional burden, and feasibility of screen-based implementation. The development process comprised six stages: data collection and needs analysis, design of content domains and modules, draft generation using ChatGPT and clinical revision by the researcher, implementation of a web-based prototype, expert content-validity review, and pilot application with five older adults with Long-Term Care Grade 4 attending a day care center followed by final refinement. The prototype consisted of seven modules: word recognition, active-passive verb comprehension, basic verb production, story retelling, rhythm- and melody-supported verb and sentence production, superordinate-category vocabulary, and Semantic Feature Analysis. Each module contained 15 tasks, resulting in 105 tasks. The final product was an interactive browser-based prototype implemented using HTML, CSS, and JavaScript, integrating text, images, voice guidance, mouse clicks, and touch responses. Task difficulty was not adjusted automatically by AI; instead, an operator selected modules, number of choices, stimulus presentation time, repetition frequency, and cue levels based on the user’s performance and response characteristics. This development study presents a clinician-generative AI collaborative content-development process and an operator-controlled modular application model. Clinical effectiveness and objective usability remain to be evaluated in future research.