안면골 계측 표기 절차를 생략하고 진단할 수 있는 인공지능 딥러닝 알고리즘을 활용한 자동 안면 진단 프로그램에 관한 논문이 발표돼 학계의 주목을 받고 있다.

이대목동병원 구강악안면외과 김진우 교수, 교정과 김민지 교수 연구팀은 최근 치과 분야 국제 학술지인 JDR에 ‘인공지능 기반의 측면 두부 방사선 계측 사진을 이용한 자동 골격 분류’를 주제로 임상 연구 논문을 발표했다.

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

그러나 이번에 개발된 딥러닝 알고리즘은 안면골 계측을 위해 실행됐던 계측점 표기 절차를 생략하는 모델임에도 더 정확한 진단 결과를 보였다.

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

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