평발은 발바닥 안쪽 아치가 비정상적으로 낮아지거나 소실돼 발바닥 면이 편평하게 변형되는 질환이다. 우리가 통증 없이 잘 걸을 수 있는 것은 발바닥의 오목한 부분, 즉 발 아치가 발의 충격을 흡수하고 체중을 분산시키는 역할을 하기 때문이다. 따라서 평발환자들은 발 통증은 물론 장거리 보행에 어려움이 많으며 병역판정검사에서 보충역으로 분류될 수도 있다.

그래도 평발은 조기에 발견해 적절히 치료·관리하면 일상생활이 가능하다. 다만 평발은 오차 없이 정확하게 진단하는 것이 생각보다 쉽지 않다고 알려졌다. 현재 평발 진단에는 발뼈 사이의 각도를 측정하는 족부 체중부하 측면 엑스레이검사가 사용되고 있는데 의사마다 각도 측정과정에서 차이가 발생하는 것이다. 

하지만 이제 이러한 관찰자 간 일치도 문제를 극복하고 평발을 보다 정확하게 진단할 수 있을 전망이다. 

서울아산병원은 융합의학과 김남국 교수와 정형외과 류승민 전문의 연구팀이 족부 엑스레이를 학습한 딥러닝기술 기반의 인공지능 모델을 개발, 유효성을 입증했다고 밝혔다.

연구팀은 족부 체중부하 측면 엑스레이검사의 한계를 극복하기 위해 2020년 6월부터 12월까지 촬영된 족부 체중부하 측면 엑스레이사진 1050장을 학습시켜 인공지능모델을 개발하고 인공지능이 평발을 측정할 때 사용하는 22개의 지표를 찾아내고 체중부하 시 종골피치각(CPA), 거골-제1중족골각(TMA), 거골종골각(TCA)를 측정할 수 있게 엑스레이사진을 학습시켰다.

이후 연구팀은 개발한 인공지능을 150장의 엑스레이사진으로 검증했다. 그 결과 평발 진단 기준값과 1.37°의 평균 오차를 보였다. 정형외과 전문의가 인공지능의 가이드에 따라 150장의 엑스레이 사진을 판독한 경우 기준값과의 평균 오차는 2.35°에서 1.55°로 감소했고 측정시간 또한 195분에서 135분으로 줄었다. 일반 의사의 경우 평균 오차는 1.99°에서 1.56°로 감소했고 측정 시간은 205분에서 155분으로 줄었다.

김남국 교수는 “이번 연구는 평발 진단과정에서 생기는 관찰자 간 일치도 문제 해결에 인공지능을 활용할 수 있다는 점에 의의가 있다”며 앞으로 인공지능으로 평발을 정확히 진단해 공정한 병역판정에 기여할 수 있을 것으로 기대한다“고 밝혔다.

한편 이번 연구결과는 '유럽 영상의학회지(European Radiology, 피인용지수 7.034)'에 최근 게재됐다.

장인선 기자 다른기사 보기