[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,68 +2,142 @@
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id: wiki-2026-0508-occupational-therapy
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title: Occupational Therapy
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-OTHR-001]
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aliases: [OT, Pediatric OT, Sensory Integration, ADL Therapy]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, health, rehabilitation, activity-of-daily-living]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [occupational-therapy, sensory-integration, motor-planning, adl, pediatrics, ai-assessment]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack: { language: Python, framework: MediaPipe/scikit-learn }
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# [[Occupational-Therapy|Occupational-Therapy]]
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## 한 줄
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일상생활동작(ADL)/직업/놀이 수행을 위한 감각통합·운동계획·인지 능력을 평가-중재하며, 2026 현재 비전·웨어러블 기반 AI 보조 평가가 임상에 도입되고 있다.
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "치료를 넘어 일상으로: 신체적·정신적 장애를 가진 사람이 '의미 있는 활동(Occupation)'을 통해 독립적으로 살아갈 수 있도록 삶을 재설계하는 임상 의학."
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## 핵심
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- **모델**: PEOP (Person-Environment-Occupation-Performance), MOHO (Model of Human Occupation).
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- **평가 도구**:
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- 소아: SIPT, Sensory Profile-2, BOT-2, Peabody-2, M-FUN.
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- 성인: COPM, FIM/WeeFIM, AMPS, Barthel Index.
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- **중재 영역**:
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- **Sensory Integration (Ayres)** — 그네/볼풀/브러싱.
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- **Motor planning (praxis)** — 장애물 코스, 양측협응.
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- **ADL** — 옷 입기, 식사, 위생, 학교 기능.
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- **Fine motor** — pinch grasp, scissor, 글씨.
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- **AI 보조**: 비전 기반 자세/보행 분석, 웨어러블 IMU로 grasp 패턴, ML로 Sensory Profile 자동 채점.
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- **소아 OT** 강조: developmental milestone 추적, 학교 통합.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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작업치료(Occupational Therapy, OT)는 환자가 일상 생활의 기능적 활동에 참여할 수 있도록 인지, 신체, 심리적 능력을 향상시키거나 환경을 조정하는 치료 분야입니다.
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## 💻 패턴
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1. **치료의 초점 (ADL)**:
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* **기본 일상생활 (BADL)**: 식사, 씻기, 옷 입기 등 생존과 직결된 기초 동작.
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* **수단적 일상생활 (IADL)**: 시장 보기, 요리하기, 금전 관리 등 사회적 자립을 위한 복합 동작.
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2. **치료적 접근**:
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* **인지 재활**: 기억력, 판단력 등 집행 기능 향상 훈련 (뇌 손상 환자 대상).
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* **감각 통합 (SI)**: 감각 처리에 어려움이 있는 아동 등을 위해 자극을 통합하는 훈련.
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* **보조 공학**: 장애를 보완하는 전용 기구 설계 및 주거 환경 개조 컨설팅.
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3. **인간 중심 철학**:
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* 단순히 관절의 가동 범위를 늘리는 것이 아니라, "환자가 다시 직접 요리를 할 수 있는가?"와 같은 목표 달성을 지원.
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```python
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# 1) MediaPipe Hands로 fine motor (pinch) 평가
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import mediapipe as mp, cv2, numpy as np
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mp_hands = mp.solutions.hands
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def pinch_distance(landmarks):
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thumb = np.array([landmarks[4].x, landmarks[4].y, landmarks[4].z])
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index = np.array([landmarks[8].x, landmarks[8].y, landmarks[8].z])
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return float(np.linalg.norm(thumb - index))
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 수동적인 운동 보조에서 벗어나, 현재는 '작업 기반(Occupation-based)' 접근법을 통해 실제 환자의 삶의 맥락에서 의미 있는 작업에 즉각 투입하는 것이 회복 속도를 2배 이상 높인다는 것이 증명됨.
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- **정책 변화(RL Update)**: 고령화 사회로 진입하며 'Aged-in-Place(살던 곳에서 늙어가기)' 정책이 강화됨에 따라, 지역사회 내 작업치료사의 주거 환경 조정 및 방문 치료 권한이 행정적으로 확대되고 있음.
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with mp_hands.Hands(static_image_mode=False) as hands:
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res = hands.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
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if res.multi_hand_landmarks:
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d = pinch_distance(res.multi_hand_landmarks[0].landmark)
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```
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: [[Neurorehabilitation after Stroke|Neurorehabilitation after Stroke]], Executive Function, Assisitive Technology, Sensory [[Processing|Processing]] Disorder
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- **Modern Tech/Tools**: Virtual Reality ADL training, Smart Home adaptations.
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```python
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# 2) MediaPipe Pose 기반 양측협응 (좌우 대칭) 점수
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import numpy as np
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def bilateral_symmetry(pose_landmarks):
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L = np.array([(p.x, p.y) for p in [pose_landmarks[i] for i in (11, 13, 15)]]) # L sh/el/wr
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R = np.array([(p.x, p.y) for p in [pose_landmarks[i] for i in (12, 14, 16)]])
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R_mirror = R * np.array([-1, 1]) + np.array([1, 0])
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return 1.0 - np.linalg.norm(L - R_mirror, axis=1).mean() # 0~1
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```
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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```python
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# 3) Sensory Profile-2 자동 채점
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import pandas as pd
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def sensory_profile_score(answers: pd.Series, scoring_key: pd.DataFrame):
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merged = pd.concat([answers.rename("score"), scoring_key], axis=1)
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quadrants = merged.groupby("quadrant")["score"].sum()
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# 4 quadrants: seeking / avoiding / sensitivity / registration
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return quadrants.to_dict()
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```
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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```python
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# 4) ADL FIM 점수 7단계 → 독립도 카테고리
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def fim_category(fim_total):
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if fim_total >= 108: return "independent"
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if fim_total >= 80: return "modified_independence"
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if fim_total >= 54: return "modified_dependence"
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return "complete_dependence"
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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```python
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# 5) IMU 손목 데이터로 grasp 분류 (간단)
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from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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def featurize(window): # window: (T, 6) acc+gyro
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import numpy as np
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return np.concatenate([window.mean(0), window.std(0),
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window.max(0), window.min(0)])
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clf = RandomForestClassifier(n_estimators=200).fit(X_train, y_train)
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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```python
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# 6) 발달 마일스톤 체크리스트 → red flag 자동 검출
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MILESTONES = {
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18: ["walks alone", "uses spoon", "stacks 2 blocks"],
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24: ["runs", "kicks ball", "stacks 6 blocks"],
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36: ["pedals tricycle", "draws circle", "dresses with help"],
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}
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def red_flags(age_months, achieved: set):
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bench = [m for cutoff, ms in MILESTONES.items() for m in ms if cutoff <= age_months]
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return [m for m in bench if m not in achieved]
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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```python
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# 7) COPM 점수 변화 (수행/만족) — 임상 유의 변화 ≥ 2점
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def copm_change(pre, post, threshold=2.0):
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delta = post - pre
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return {"delta": float(delta), "clinically_significant": bool(abs(delta) >= threshold)}
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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## 결정 기준
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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| 상황 | 평가/중재 |
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| 소아 감각통합 의심 | Sensory Profile-2 + Ayres SI |
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| 학령기 글씨/가위 어려움 | BOT-2 + fine motor 중재 |
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| 뇌졸중 성인 ADL | FIM + task-specific training |
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| 자폐 ADL 일반화 | task analysis + visual schedule |
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| 손 부상 재활 | grip/pinch dynamometer + graded ROM |
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Rehabilitation]], [[Clinical Practice]]
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- 인접: [[Physical Therapy]], [[Speech Therapy]], [[Sensory Integration]], [[Pediatrics]]
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- 도구: [[MediaPipe]], [[OpenPose]], [[IMU Wearables]]
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 🤖 LLM 활용
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- 자유 서술 평가 노트 → 표준화 평가 도메인 매핑.
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- 가정 환경 사진 → 환경 modification 제안.
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- 부모/교사 보고서를 SOAP note로 자동 변환.
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## ❌ 안티패턴
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- 단일 평가 도구로 OT 진단 결정.
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- 비전 AI 결과를 임상가 검증 없이 채택.
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- 감각통합 효과를 비-SI 영역 (학업)으로 과확장.
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- 가정/학교 일반화 없이 클리닉 내 훈련만.
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## 🧪 검증
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- COPM ≥ 2점 변화 = 임상 유의.
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- 평가 신뢰도: rater ICC > 0.75.
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- 비전/IMU 모델: 임상가 라벨 대비 Cohen κ > 0.7.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-08 Phase 1 자동 생성
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- 2026-05-10 Manual cleanup — house style 적용
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Reference in New Issue
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