경희대치과병원(병원장 김형섭) 구강내과 이연희 교수팀은 이러한 한계를 극복하고자 최신 인공지능 모델을 활용해 턱관절장애 세부진단 자동화 및 환자별 임상 패턴을 예측할 수 있는 인공지능 기반 턱관절장애 진단‧예측 모델을 개발하는데 성공했다.
연구팀은 자기지도학습 기반의 트랜스포머 모델에 4,098명 환자 데이터를 증상, 심리, 통증 패턴으로 세분화해 학습시켜 예측력을 분석했다. 그 결과, 정상과 턱관절 장애를 구분하는 정확도는 최소 81.5% 이상이었으며, 장애 유형에 따라 100%의 완벽한 정확도를 보이기도 했다.
제1저자인 이연희 교수는 “기존 통계‧머신러닝 기반 모델보다 높은 정확도를 보인 해당 모델이 임상에 적극 활용될 수 있도록 http://tmd.cdss.co.kr
온라인 기반 진단 플랫폼을 개발해 누구나 사용할 수 있도록 공개하게 됐다”며 “향후에는 국제 다기관 데이터를 활용해 글로벌 수준의 표준화 AI 진단 알고리즘 개발에 몰두하겠다”고 말했다.
연구 제목은 ‘자기지도 학습 기반 트랜스포머 모델을 활용한 턱관절장애 진단 연구(TMD Diagnosis Using a Masked Self-Supervised Tabular Transformer Model)’로 치의학 분야 국제 권위 학술지 ‘Journal of Dental Research(IF 5.9)’에 게재됐다.
