원인이 불분명하고 진단이 까다로웠던 턱관절장애를 인공지능(AI)이 정밀하게 판독해내는 시대가 열렸다.
경희대치과병원 구강내과 이연희 교수팀<사진>은 최신 AI 모델을 활용해 턱관절장애의 세부 진단을 자동화하고 환자별 임상 패턴을 예측할 수 있는 인공지능 기반 모델 개발에 성공했다고 23일 밝혔다.
턱관절장애는 신체적 요인과 심리적 요인이 복합적으로 작용해 병리기전이 명확하지 않은 경우가 많다. 이 때문에 정확한 진단이 어렵고 검사자의 주관에 따라 결과가 달라질 수 있다는 한계가 지적되어 왔다.
이연희 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘자기지도학습 기반의 트랜스포머 모델’을 도입했다. 연구팀은 4,098명에 달하는 환자의 데이터를 증상, 심리 상태, 통증 패턴별로 세분화해 AI에게 학습시켰다.
학습 결과 AI 모델은 정상군과 턱관절장애 환자를 구분하는 데 81.5% 이상의 높은 정확도를 기록했다. 특히 특정 장애 유형에 따라서는 100%의 완벽한 정확도를 보이기도 해, 기존 통계나 머신러닝 방식보다 월등한 성능을 입증했다.
이번 연구 성과는 치의학 분야 국제 최고 권위 학술지인 <Journal of Dental Research(JDR, IF 5.9)>에 게재되며 세계적인 학술 가치를 인정받았다.
연구팀은 이번 모델이 실제 임상 현장에서 널리 쓰일 수 있도록 온라인 기반 진단 플랫폼을 개발해 일반에 공개했다. 의료진은 물론 누구나 해당 플랫폼을 통해 과학적인 진단 보조를 받을 수 있게 될 전망이다.
제1저자인 이연희 교수는 “이번 연구는 턱관절장애의 진단과 예측을 정량화된 데이터로 구현했다는 데 큰 의미가 있다”며 “향후 글로벌 다기관 데이터를 확보해 전 세계적으로 표준화된 AI 진단 알고리즘을 개발할 계획”이라고 밝혔다.
경희대치과병원은 이번 연구를 바탕으로 환자 맞춤형 정밀 의료 서비스를 강화하고, 디지털 치의학 리더로서의 입지를 더욱 공고히 할 방침이다.
