“膝盖很疼。”
即便老年患者在诊室这样诉说，医生也很难仅凭一次问诊就判断疼痛究竟有多严重，以及在行走或上下楼梯时到底有多不便。仅靠X光或磁共振成像（MRI）呈现的关节状态，也不容易解释患者在真实生活中经历的全部疼痛与不适。
在此背景下，韩国研究团队将启动一项研发工作：综合身体动作、生物信号、诊疗信息等，更具体地识别老年人“看不见”的慢性疼痛，并将其与个体化康复·治疗衔接起来。
天主教大学汝矣岛圣母医院24日表示，骨科金钟浩教授将参与韩国版ARPA-H项目，开发面向老年人慢性疼痛管理的相关技术。
本次研究由全南大学医院担任主管机构，天主教大学产学合作团、数字健康企业AllthoCare、光州科学技术院（GIST）、韩国电子技术研究院（KETI）、Syntekabio、韩国数字健康护理振兴财团、庆熙大学产学合作团等共8家机构参与。研究周期为4年6个月，联合体研究经费约75亿韩元。
金钟浩教授与中央大学软件学院李允圭教授担任共同研究负责人。
在“疼痛几分”之外叠加真实动作信息
疼痛属于患者主观体验，难以用单一客观数值加以呈现。在医疗现场，直接询问患者疼痛程度也是重要的评估手段。
但即便诉说相同程度的疼痛，不同人在日常生活中感受到的不便也存在不小差异。有的人外出和上下楼梯并无太大困难，而另一些人可能连从椅子上起身或在家中行走都很吃力。
本次研究聚焦于：在患者自述疼痛的基础上，叠加真实的身体动作与功能信息。
金教授团队将利用人工智能（AI）研究测量老年患者关节活动、肌力、身体功能以及康复运动执行情况等的技术。同时，团队计划把患者自报的疼痛信息与生物信号、临床资料等一并分析，寻找能够识别疼痛与功能下降的指标。
这里所说的“客观评估疼痛”，并非指由AI替患者判断“疼痛几分”。其目的在于把患者自述疼痛与实际动作、身体功能变化结合起来，更具体地观察其在日常生活中面临哪些困难。
用手机观察动作…目标是在家也能确认康复状态
本次研究将使用AllthoCare开发的AI基础肌肉骨骼数字健康平台“ANAPA（阿纳帕）”。
ANAPA是一套通过智能手机或平板电脑摄像头拍摄人体动作，并分析关节活动范围与身体动作等的系统。关节活动范围指膝关节、肩关节等关节能够屈伸到何种程度。其特点是不需要在身体上额外佩戴可穿戴传感器即可进行动作分析。
研究团队将以该技术为基础，开发不仅在医院就诊时、也能观察患者在家中或日常生活中如何活动的方法。
团队还计划确认患者康复运动执行得如何，以及在持续运动过程中关节活动或身体功能如何变化。目标是把这些信息与疼痛类型、疾病特征、生活环境等一并分析，为患者制定匹配的运动与数字康复项目。
金教授团队拟开发的并非已经完成的“AI疼痛测量仪”。 将动作、生物与临床数据与疼痛信息相连接后，究竟能在多大程度上准确呈现患者真实状态，仍需在后续研究中加以验证。
不止于“测得准”，还要走向“个体化康复”
研究的下一阶段，是把测得的信息用于实际治疗与康复。
鉴于不同患者疼痛表现与身体功能各不相同，研究设想将开发一种管理模型：不再把同一套运动一刀切地应用于所有人，而是可根据状态调整运动方式与强度。
研究团队还计划在这一过程中寻找能够稳定呈现老年人疼痛与功能变化的“数字生物标志物”。数字生物标志物是指通过智能手机等各类数字设备测得的动作·生物信息中，能够反映健康状态或变化的指标。
金钟浩教授表示：“老年患者的疼痛，仅靠影像检查或一次性诊疗，很难充分评估其程度及对日常生活的影响。”他还说：“我们将通过本次研究客观测量疼痛与肌肉骨骼功能，并建立一套新的管理体系，使其能够为每位患者提供适合的治疗与康复。”
李允圭教授表示：“利用ANAPA的人工智能动作分析与数字康复技术，不仅在医疗机构内，也能在患者家庭与日常生活中持续确认肌肉骨骼功能变化。”他还说：“我们将致力于开发临床上可信的数字生物标志物，并推动技术升级，使其能够带来老年人疼痛管理的实质性改善。”
该课题是在保健福祉部与韩国保健产业振兴院K-健康未来推进团支持下实施的“2026年度韩国版ARPA-H项目RFP7 VISTA”项目。
