[국제] 기계 학습 알고리즘, 치아소실 예측
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[국제] 기계 학습 알고리즘, 치아소실 예측
  • 윤미용 기자
  • 승인 2021.07.29 10:08
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구강상태 외에 환자의 사회경제적 요인도 포함
사회경제적인 요인도 치아소실의 또 다른 중요 검진 요인으로 활용할 수 있다(이미지: Bachkova Natalia/ Shutterstock).

치아 상실과 관련된 최신 연구에서 Harvard School of Dental Medicine(HSDM)의 연구원들은 연령과 치과치료같이 명확한 매개변수 외에 환자의 경제적 요인을 포함시켜 성인의 치아 상실도를 예측할 수 있는 기계학습 알고리즘을 개발했다. 연구 결과는 향후 치아가 치료가 필요할 시기에 조기 치료를 시작해야 하는지를 판단하는데 도움이 될 수 있음을 시사한다.

치아질환을 조기 발견해 치료하면 치아 상실을 예방할 수 있다. 이는 정기 검진을 받는 환자가 치아를 잃을 가능성이 적다는 연구 결과를 통해 확인됐다. 그러나 치과진료 비용과 높은 접근성으로 인해 적절한 치료시기를 놓칠 수 있다. 만약 사전에 치료가 시급한 치아를 식별할 수 있는 도구가 있다면 고위험 환자를 제때 파악하는데 도움이 될 수 있다.

그러나 구강 건강 결과를 예측하기 위한 부문은 아직 개발되지 않은 상황이다. 이에 연구자들은 성인의 치아 상실을 예측하고 다양한 도구의 성능을 비교하기 위해 의학적 상태 및 사회경제적 배경과 같은 매개변수의 서로 다른 조합을 사용해 5가지 알고리즘을 개발하고 시험했다. 연구진은 이 알고리즘의 성능과 다른 알고리즘의 성능을 비교하면서 인종이나 교육같은 사회경제적 특성을 통합한 모델이 전통적인 치과 임상 지표만 사용하는 모델보다 치아 상실 예측율이 더 높다는 것을 발견했다.

연구팀은 환자의 사회경제적 배경 외에도 기존의 의학적 상태를 치아 상실의 예측인자로 결정했다. 

이번 연구는 치아 손실 위험을 평가에 있어 치과전문가가 아닌 비전문가도 전 세계적으로 다양한 의료 환경에 적용할 수 있도록 설계됐다. 그러나 치아를 잃을 위험도가 높은 것으로 간주되는 환자는 여전히 실제 검진을 받아야 한다. 

 



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