경희대치과병원, AI로 턱관절장애 진단 객관화·정확도 높였다

[더파워 유연수 기자] 신체·심리적 요인이 복합적으로 작용해 진단이 까다로운 턱관절장애에 인공지능을 접목해 진단의 객관성과 정밀도를 높일 수 있는 길이 열렸다. 경희대치과병원 구강내과 이연희 교수 연구팀은 최신 인공지능 모델을 활용해 턱관절장애 세부 진단을 자동화하고 환자별 임상 패턴을 예측할 수 있는 AI 기반 진단·예측 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.

연구팀은 그동안 턱관절장애가 병리기전이 명확하지 않고, 진단 과정에서 검사자의 주관이 개입되는 한계가 있다는 점에 주목했다. 이를 극복하기 위해 자기지도학습 기반 트랜스포머 모델에 턱관절장애 환자 4098명의 대규모 임상 데이터를 투입하고, 증상·심리 상태·통증 패턴 등으로 세분화해 학습시킨 뒤 예측 성능을 분석했다.

그 결과 인공지능 모델은 정상과 턱관절장애 환자를 구분하는 데 최소 81.5% 이상의 정확도를 보였고, 장애 유형에 따라서는 100%에 달하는 예측 정확도를 기록했다. 이연희 교수팀은 해당 모델이 기존 통계 기반·머신러닝 모델보다 높은 예측력을 보여, 임상에서 활용될 경우 턱관절장애 진단의 표준화와 객관성 제고에 기여할 수 있을 것으로 내다보고 있다.

연구팀은 이번 성과를 바탕으로 의료진과 환자 누구나 활용할 수 있도록 온라인 기반 턱관절장애 진단 플랫폼도 구축했다. 이연희 교수는 “기존 통계·머신러닝 기반 모델보다 높은 정확도를 보인 해당 모델이 임상에 적극 활용될 수 있도록 온라인 진단 플랫폼을 개발해 공개했다”며 “앞으로 국제 다기관 데이터를 활용해 글로벌 수준의 표준화된 AI 진단 알고리즘 개발에 집중하겠다”고 말했다.

이번 연구는 ‘자기지도 학습 기반 트랜스포머 모델을 활용한 턱관절장애 진단 연구(TMD Diagnosis Using a Masked Self-Supervised Tabular Transformer Model)’라는 제목으로 치의학 분야 국제 학술지 ‘Journal of Dental Research(IF 5.9)’에 게재됐다.

유연수 더파워 기자 news@thepowernews.co.kr