다리수술은 휘어진 다리로 발생하는 관절염 치료나, 관절염은 없지만 내반슬(오다리) 또는 외반슬(엑스다리)로 스트레스를 받는 사람들이 곧은 다리가 되기 위해 받는 수술이다. 의학명칭은 ‘근위경골절골술’이다. 

과거에는 통증 제거가 주된 목표였다. 요즘에는 미적인 요소를 생각하는 환자가 늘어 기존 정형외과에서 뼈의 각도만 맞추는 것으로는 환자의 니즈를 충족시켜줄 수 없다. 정형외과 집도를 시작한 2000년도 초창기부터, 환자가 평생을 가지고 살아야 하는 다리이기 때문에 미적인 부분까지 고민하면서 휜다리수술을 해왔고, 성형외과의 흉터제거술을 정형외과 수술에 도입하면서 휜다리수술의 흉터기준을 차별화했다.

최근 경희대 의과대학, 경희대 빅데이터응용학과와 테스크포스(TF)를 이루고 실제 휜다리 환자들의 X-ray 전후사진을 인공지능 머신러닝(Machine Learning)을 통해 수술후의 환자의 다리모양을 추론하게 하여 절골술을 진행할 때 절골각도, 연부조직의 변화되는 형태까지 예측하는 시스템 개발에 착수했다. 

이번 프로젝트에는 필자가 직접 집도한 9000여 케이스의 절골술 환자들의 데이터를 제공해 인공지능으로 분석해서 수술 후 다리모양의 상태까지 예측하는 통계 및 연구데이터로 쓰일 예정이다. AI는 수술방법이 동일한 일률적인 환자들의 데이터를 학습하게 돼 그 정확도가 높고 오차 범위가 줄어들 것으로 기대한다. 과거 휜다리수술에도 AI를 접목시킨 연구는 있었지만, 그것은 뼈에 한정한 연구였다. 이번에 진행되는 연구는 환자들의 수술전 다리모양 및 수술후의 모양까지 학습해 뼈뿐 아니라 환자마다 다른 다리구조에서 연부조직의 변화형태까지 예측하는 최초의 머신러닝 기법이 될 것으로 보인다. 이번 연구가 성공하면 환자들이 휴대폰으로 자신의 다리를 직접 촬영하고 휜다리수술을 진행했을 때 어떤 결과가 나오게 될지 예측하는 데 큰 도움이 될 것이다. 보건복지부에서 지원하고 경희대학교에서 주관하는 연구에 필자의 24년간의 연구자료가 도움이 된다니 뿌듯한 마음이다. 

그리고 지금까지 정형외과 집도의들이 환자 특성마다 다른 절골각도를 맞추기 어려워서 쉽사리 접근하지 못했던 휜다리수술이 보편적인 수술이 되는 데 큰 역할을 할 것으로 보인다. 필자가 집도하는 뉴본정형외과에서는 절골술 치료에 있어서 심미적인 부분을 비중있게 다루고 있고, 이 부분이 환자들에게 좋은 반응을 이끌어 내고 있다. 

이번 연구개발을 통해 휜다리수술 전, 수술후의 환자 다리모양을 미리 예측함으로서 연부조직(근육, 피부 등)의 모양에 대한 환자들의 불만이 줄어들것으로 예상하고, 인공지능을 통해 예측된 결과를 토대로 향후 미용적 다리관리를 하는데 있어 도움이 될 것으로 예상하고 있다. 실제 환자들의 데이터는 커뮤니티를 통해 모두 공개하고 있다.