경희대치과병원, AI 기반 턱관절장애 진단·예측 모델 개발 성공!
이연희 교수팀, 기존 통계 모델보다 예측 정확도 높아
[덴탈프레스] 복합적인 신체·심리적 요인이 작용하여 병리기전이 명확하지 않고, 진단 과정에서 검사자의 주관이 개입될 수 있다는 한계를 지녔던 턱관절장애 진단에 혁신적인 길이 열렸다.
경희대치과병원 구강내과 이연희 교수팀이 최신 인공지능(AI) 모델을 활용하여 턱관절장애의 세부 진단 자동화 및 환자별 임상 패턴을 예측할 수 있는 AI 기반 진단·예측 모델 개발에 성공했다고 밝혔다. 이로써 턱관절장애 진단의 객관성과 정확도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
♧ 4,098명 데이터 학습시킨 '트랜스포머 모델'
연구팀은 기존 진단의 한계를 극복하기 위해 자기지도학습 기반의 트랜스포머 모델을 도입했다. 특히, 4,098명에 달하는 대규모 환자 데이터를 증상, 심리, 통증 패턴으로 세분화하여 모델 학습에 활용, 그 예측력을 분석했다.
분석 결과, 정상과 턱관절 장애를 구분하는 정확도는 최소 81.5% 이상을 기록했으며, 놀랍게도 일부 장애 유형에 대해서는 100%의 완벽한 정확도를 보인 것으로 나타났다. 이는 기존의 통계 및 머신러닝 기반 모델보다 훨씬 높은 정확도이다.
♧ 온라인 플랫폼 공개, 글로벌 표준화 박차
제1저자인 이연희 교수는 "높은 정확도를 보인 이 모델이 임상에 적극적으로 활용될 수 있도록 온라인 기반 진단 플랫폼을 개발하여 누구나 사용할 수 있도록 공개하게 되었다"고 밝혔다.
나아가 이 교수는 "향후에는 국제 다기관 데이터를 활용하여 글로벌 수준의 표준화된 AI 진단 알고리즘 개발에 매진할 계획"이라고 포부를 전했다.
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 권위 학술지인 'Journal of Dental Research(IF 5.9)'에 게재되며 학계의 주목을 받고 있다.
경희대치과병원, AI 기반 턱관절장애 진단·예측 모델 개발 성공!
이연희 교수팀, 기존 통계 모델보다 예측 정확도 높아
[덴탈프레스] 복합적인 신체·심리적 요인이 작용하여 병리기전이 명확하지 않고, 진단 과정에서 검사자의 주관이 개입될 수 있다는 한계를 지녔던 턱관절장애 진단에 혁신적인 길이 열렸다.
경희대치과병원 구강내과 이연희 교수팀이 최신 인공지능(AI) 모델을 활용하여 턱관절장애의 세부 진단 자동화 및 환자별 임상 패턴을 예측할 수 있는 AI 기반 진단·예측 모델 개발에 성공했다고 밝혔다. 이로써 턱관절장애 진단의 객관성과 정확도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
♧ 4,098명 데이터 학습시킨 '트랜스포머 모델'
연구팀은 기존 진단의 한계를 극복하기 위해 자기지도학습 기반의 트랜스포머 모델을 도입했다. 특히, 4,098명에 달하는 대규모 환자 데이터를 증상, 심리, 통증 패턴으로 세분화하여 모델 학습에 활용, 그 예측력을 분석했다.
분석 결과, 정상과 턱관절 장애를 구분하는 정확도는 최소 81.5% 이상을 기록했으며, 놀랍게도 일부 장애 유형에 대해서는 100%의 완벽한 정확도를 보인 것으로 나타났다. 이는 기존의 통계 및 머신러닝 기반 모델보다 훨씬 높은 정확도이다.
♧ 온라인 플랫폼 공개, 글로벌 표준화 박차
제1저자인 이연희 교수는 "높은 정확도를 보인 이 모델이 임상에 적극적으로 활용될 수 있도록 온라인 기반 진단 플랫폼을 개발하여 누구나 사용할 수 있도록 공개하게 되었다"고 밝혔다.
나아가 이 교수는 "향후에는 국제 다기관 데이터를 활용하여 글로벌 수준의 표준화된 AI 진단 알고리즘 개발에 매진할 계획"이라고 포부를 전했다.
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 권위 학술지인 'Journal of Dental Research(IF 5.9)'에 게재되며 학계의 주목을 받고 있다.