자동화된 안면마비 평가의 신뢰도와 정확도 연구

Abstract

안면 마비의 정도를 평가하는 House-Brackmann facial grading system (HB grade)은 표준 방법으로 전세계적으로 사용되고 있다. 하지만 해당 기법은 미세한 변화를 감지하는데 제한점이 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도되었지만, 표준 평가도구로 새로 확립된 검사법은 없었다. 한편 2차원 분석에 머신러닝 기법을 접목하여 안면인식을 하는 프로그램인 이모트릭스 (Emotrics)가 개발되었으나, 안면 마비에 대한 적용 가능성은 검증되지 않았다. 따라서 저자는 Emotrics를 사용한 안면 마비 분석의 신뢰도와 정확도를 평가하고자 하였다. 본 연구는 2022년에 안면 마비를 진단받고 언어 치료를 시행 받은 적이 있는 23명의 환자를 대상으로 하였다. 언어 치료 중 안면 마비의 중증도 평가를 위해 Emotrics를 사용하였으며, 2차원 분석의 한계를 극복하기 위해 표준화된 별도의 프레임을 개발하여 적용하였다. 안구 및 구강 기능과 관련된 지표를 평가하여 급내상관계수를 사용하여 평가자 간, 평가자 내, 피험자 내 신뢰도를 측정하였다. 정확도는 스피어만 상관 분석을 사용하여 각 Emotrics 변수와 HB grades 간의 상관관계를 조사하여 평가하였다. 그 결과 모든 Emotrics 변수들은 유의미한 평가자 내 및 평가자 간 신뢰도를 보였다. 대부분의 변수들은 피험자 내 신뢰도에서도 유의미한 결과를 보였으며, 두 개의 변수들은 상당한 정확도를 보였다. 본 단일 센터 연구는 Emotrics가 안면 마비를 평가하는 효율적이고 정량적인 방법이 될 수 있으며, 높은 신뢰도를 가짐을 제시하였다. 따라서 Emotrics는 안면 마비를 정확하게 측정하고 치료 결과를 모니터링 하는 평가법으로 유용하게 사용될 수 있다.