최근 건강에 대한 관심이 고조 되면서 발과 다리에 대한 진단, 치료, 예방의 전반적인 지료를 맡고 있는 족부의학(Podiatric)이 주목받고 있지만 국내 연구는 미비한 실정이다. 또한 임상 데이터 분석에 있어 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로서, 획득된 정보를 임상에 적용하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 임상데이터마이닝은 데이터마이닝의 다양한 분석 방법론을 이용하여 의료 현장에서 발생한 임상 데이터를 분석함으로서 전문가의 진단과 치료 과정의 결정에 도움을 주고있다. 결정트리(Decision Tree ) 알고리즘은 분석과정의 설명과 표현성이 좋고, 결과에 대한 해석이 편리하여 임상에서 적용하기가 용이하다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 족부 임상 진단 평가를 위해 충남대학교병원 재활의학과 신발클리닉에 내원한 환자 1310명(남자:633명, 여자:677명)의 2620족을 대상으로 수집된 진료 데이터에 결정트리를 적용하여 22개의 족부 질환 인자에 따르는 15개의 족부 질환을 분류하고 그에 대한 64개의 진단 규칙을 탐사 하였다. 또한 5개의 클래스(영유아, 소아, 청소년, 노인, 전체)로 분류된 각 그룹들로부터 생성된 결정 트리를 통해 각 클래스이 질환 특징과 질횐 주요인자, 클래스 간 상관관계를 비교,분석하였다. 탐사된 결과는 족부 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식을 제공할 것이고, 효과적이고 정확한 진단과 예측을 위한 임상 도구로써 사용될 수 있다.