인공지능 기반 맞춤형 정밀 구강병 예측 연구센터

대표적 다빈도 구강질환인 치주병과 치아상실은 삶의 질 저하, 의료비용 증가로 인한 심리적, 사회적, 경제적 부담이 상당하며, 다양한 전신질환과도 관련 있는 것으로 알려져 있다. 제3대구치는 약 77%의 인구가 가지고 있으나 악궁의 크기가 줄어들면서 매복 제3대구치 비율이 높아지고 있다. 매복 제3대구치는 구강 수술의 후유증, 치관주위염, 소복 불가능한 인접치아의 치아우식, 인접치아 치주질환의 위험이 있다. 환자의 치주병과 치아 상실 및 매복 제3대구치 위험도를 평가하여 위험요소를 관리할 수 있다면 상기 질병의 부담을 줄일 수 있다.

• 본 연구센터는 2000년부터 현재까지 20년간 추적된 환자의 파노라마 영상을 이용하여 치주병, 치아상실, 매복제3대구치 발생을 예층할 수 있는 기계학습 기반 구강병 모형을 만들고자 한다.

  • 치주질환은 치조정 부위를 line strip 형태로 연결하여 치조골 높이를 표시하는 masking으로 라벨링한다.
  • 매복 제3대구치는 치배 시점의 방향과 각도를 라벨링한다.
  • 상실치아는 직사각형의 bounding box로 라벨링한다.

  이를 위해 서울대학교 융합과학기술대학원 지능정보융합학과 및 협동과정 인공지능전공 소속 컴퓨터지능 및 패턴인식 연구실(이하 MIPAL)과 서울대학교 치의학대학원 예방치학, 영상치의학 전공의 연구진이 모여 융합연구를 진행할 계획이다.

  본 연구과제의 결과를 통해 만들어질 구강건강 예측 모형은 구강건강 및 치과진료비에 관심있는 건강한 사람들이 구강병으로 진행되지 않고 자신의 건강을 유지 관리할 수 있게 해주는 건강관리 프로그램으로 활용될 것이다. 치과의료기관 입장에서는 환자 맞춤형 진료를 가능하게 해 줄 상담 프로그램으로 활용될 수 있으며, 보험회사는 보험료 산정과 위험 예측에 활용할 수 있을 것이다.