인공지능 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동안면 진단 프로그램 논문이 발표돼 진단 시스템 발전의 진화가 기대된다.  

이대목동병원 구강악안면외과 김진우 교수, 교정과 김민지 교수 연구팀은 최근 치과 분야 국제 학술지인 JDR(Journal of Dental Research)에 '인공지능 기반의 측면 두부 방사선 계측 사진을 이용한 자동 골격 분류(Automated skeletal classification using lateral cephalogram based on AI)'를 주제로 임상 연구 논문을 발표했다.

JDR을 발행하는 국제치과연구학회(IADR)는 UN 산하 WHO의 구강보건 및 치의학 관련 단체로 세계치과의사연맹(FDI)과 함께 세계 치의학계의 양대 축을 이루는 단체다.

20일 연구팀에 따르면 기존 안면부 진단법은 임상의들이 계측점을 일일이 표기해 분류하는데, 이는 수동으로 하는 작업인 만큼 임상의에 따라 오차가 발생할 수 있고 정확성 또한 떨어진다.

하지만 이번에 개발된 딥러닝 알고리즘은 안면골 계측을 위해 필수라고 여겨져 왔던 계측점 표기 절차를 생략하는 모델임에도 불구하고 오히려 더 정확한 진단 결과를 보였다.

이러한 결과에 따라 연구팀은 교정 진단에 어려움을 느끼는 일반 임상의들의 불편함을 해소시켜 시간 감소와 효율성, 정확성을 개선할 수 있는 좋은 진단 시스템이 될 것으로 보고 있다.

김진우 교수는 "진단 정확성 95% 이상의 훌륭한 인공지능 모델이 높은 공신력의  최고 수준 학술 저널에 발표됨으로서 인공지능을 활용한 진단 시스템 발전에 크게 기여할 것이다"고 말했다.

한편 이번 연구는 연세대학교 공과대학 최종은 교수팀과 공동으로 진행됐으며, 연구팀은 안면부 교정 진단, 분류 및 치료 예측과 관련한 연구를 지속, 진행하고 있다.