주걱턱 양악 수술 후 재발 가능성을 예측할 수 있는 모델이 개발됐다.
주걱턱은 아래턱이 위턱에 비해 상대적으로 발달하여 아랫니가 윗니보다 앞으로 많이 나와 있는 상태로 저작·발음 기능뿐 아니라 심미적으로 문제가 있다.
이를 해결하기 위해 위턱과 아래턱의 교합을 맞추는 양악 수술을 시행할 경우 부정교합을 교정할 수 있지만, 장시간의 수술과 큰 비용 부담, 수술 후 시간이 지나면서 턱의 구조가 다시 원래대로 돌아가려는 재발 가능성은 의료진, 환자 모두에게 큰 골칫거리다.
아주대 김영호 교수(치과교정과)와 중앙대 채화성 교수(치과교정과) 연구팀은 양악 수술을 받은 환자 227명을 대상으로 △ 치료 시작 전 △ 수술 전 △ 수술 후 △ 치료 종료 후 총 4회에 걸쳐 측모 두부계측방사선 사진(Lateral cephalogram) 촬영을 통해 기계 학습에 필요한 55개의 길이와 각도 변수를 측정했다(그림 1).
연구팀은 이렇게 측정한 방대한 데이터를 기반으로 기계 학습을 통해 예측 모델을 개발했으며, 실제로 임상 데이터를 적용한 결과 턱이 다시 앞으로 나올 가능성을 90% 예측하는 것을 확인했다.
기계 학습이란 인공지능(AI)을 가능케 하는 방법 중 하나로, 컴퓨터가 스스로 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 학습해 결정을 내리거나 미래를 예측하는 기술이다.
연구팀은 기계 학습을 이용해 주걱턱 양악 수술 후 재발 가능성을 예측하는 모델이 발표된 것은 이번이 처음이라고 밝혔다.
특히 수술양보다 턱뼈의 이동 방향이 더 중요한 요인임을 밝히고, 아래턱의 회전 이동량에 따른 재발 위험도를 예측함으로써 환자별 맞춤형 수술계획을 세워 재발을 현저히 줄일 수 있음을 확인했다는 데 의의가 있다고 연구팀은 강조했다.
채화성 교수는 “주걱턱 혹은 골격상 심한 부정교합으로 고민하는 많은 사람들이 양악 수술에 대해 관심이 많지만, 높은 비용과 안면 마비, 과다 출혈 등의 위험뿐 아니라 재발 가능성 때문에 망설인다”면서 “미리 재발 가능성을 예측할 수 있다면 적절한 치료계획을 수립하는 데 실질적인 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
또 김영호 교수는 “부정교합이 심하면 식사 시 혹은 ‘스마일’, ‘스포츠’를 ‘츠마일’, ‘츠포츠’와 같이 발음하는 등 일상에서 불편함이 있을 수 있다. 양악 수술은 성장이 끝난 성인 시기에 가능한 수술로 이전 청소년 시기에 발음훈련 등을 통해 해소할 것을 권한다”고 조언했다.
한편 이번 연구는 10월 네이처(Nature)의 자매지인 사이언티픽 리포트(Scientific reports)에 ‘The prediction of sagittal chin point relapse following two‑jaw surgery using machine learning(기계 학습에 의한 양악 수술 후 턱끝의 재발 예측)’이란 제목으로 게재됐다.
