- 2022년, 2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행기관 선정
서울대치과병원이 연구, 진료 등에 인공지능(AI) 기술을 접목하며 치의학 발전을 도모하고 있다고 밝혔다.
서울대치과병원은 지난 2022년과 2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행기관으로 선정돼 인공지능을 이용한 구강질환 판별을 위한 연구 등을 진행했다.
2023년 연구 컨소시엄에서는 실제 구강 구조와 유사한 양질의 구강 임상사진 합성 이미지와 충치 등 구강질환을 판별할 수 있는 인공지능 모델 개발을 목표로, 인공지능 고도화 학습을 위한 합성 데이터 14만 건 이상을 구축했다.
2022년에도 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행기관으로 선정돼 ‘스마트 심미 보철-교정 영역의 진단·치료 계획을 위한 인공지능 학습용 치과임상 사진 이미지 데이터 세트 구축사업’을 진행했다.
연구 책임자인 치과교정과 양일형 교수는 “서울대치과병원 외에도 9개 대학병원, 대학, 기업체 등이 컨소시엄을 구성해, 치의학-공학 간 협동 연구와 산학연 협업을 통한 인공지능 모델 고도화 목적의 합성 데이터 구축 작업을 진행했다”며 “향후 인공지능을 활용한 다양한 연구에 매진해 빠르고 정확하게 구강질환 판별을 할 수 있는 체계를 구축하고자 최선을 다하겠다”라고 전했다.
영상치의학 분야에서도 인공지능 관련 소프트웨어가 활발히 활용되고 있다.
현재 서울대치과병원에서는 MRI 등 특수 영상에서의 화질개선을 위한 인공지능 소프트웨어를 도입해, 영상 잡음을 감소시키고 화질을 개선함으로써 진단 정확도 향상뿐만 아니라 촬영 시간 감소에도 도움을 주고 있다.
파노라마 영상을 이용해 환자의 연령을 감정하는 인공지능 소프트웨어도 활용 중으로, 이는 실제 연령과 오차 범위가 작아 높은 정확도를 보인다. 이러한 개인 식별 인공지능 소프트웨어의 개발은 향후 자연재해나 재난, 전쟁 등에서 대량의 신원 불명자 등이 발생할 경우 개인 식별을 하는 데 도움이 될 것으로 전망된다.
이밖에도, 치아우식증이나 치주 질환, 종양의 검출 및 감별진단 등 다양한 분야에서 의료진의 의사 결정을 보조하고 치료 계획 수립에 도움을 줄 수 있는 여러 인공지능 소프트웨어의 연구 개발이 진행되고 있다.
또, 개별 환자들의 파노라마 영상으로 다양한 병소 검출과 진단을 반영해 각 전문 분야의 전문의들이 수립한 치료계획을 학습 및 최적화하는 인공지능 소프트웨어도 개발 중에 있다.
영상치의학과 허경회 교수는 “신속하게 다양한 질환들의 진단 정확도를 높일 수 있고 의료진의 피로도와 상관없이 일관된 진단을 확보할 수 있다는 것이 인공지능 활용의 장점 중 하나”라며 “아직 숙련된 영상치의학 전문의 진단을 뛰어넘는 수준을 기대하기는 어렵지만, 대량의 데이터 학습 등을 통해 가까운 미래에는 의료진의 결정을 보조할 수 있는 수준으로 인공지능이 더 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.
치과보철과에서는 구강스캐너에 탑재된 학습기반 모델을 통해 인공지능과 치의학을 접목하고 있다.
치과보철과 박지만 교수는 “입안에서 구강 스캔을 하면, 혀와 뺨 등이 방해요인이 된다”면서 “학습을 통해 이러한 요인들을 자동으로 걸러 구강스캔 속도는 빨라지고, 환자 또한 편하게 스캔을 받을 수 있다”고 설명했다.
또 “보철물 본을 뜰 때, 환자가 입안 가득 재료를 넣고 기다리거나 재료를 뺄 때 고통을 느끼는 경우에도 인공지능을 활용하면 이러한 불편함을 줄일 수 있다”고 덧붙였다.
이밖에 임플란트 수술을 위한 가이드 디자인 시 인공지능을 통해 구강 스캔이나 CT 데이터 간 정렬이 정확하고 빠르게 이뤄지며, 컴퓨터를 이용해 치과보철물 3D 데이터를 설계하는 ‘치과 캐드’ 작업 시 디자인이 자동으로 생성 및 제안돼 의료진이 편리하게 활용할 수 있다.
박지만 교수는 “치의학 분야에서 인공지능 활용은 2차원을 넘어서 3차원의 3D 스캔 데이터를 이용할 때 필요한 다양한 상황들을 학습하고 활용한다는 특징이 있다”라며 “향후 임플란트 수술 보조 로봇, 진료 보조 로봇 등의 형태로 인공지능은 치과 임상의 효용성과 정확성 등을 높이며 치의학 발전에 도움을 줄 것”이라고 전했다.
