인공지능(AI) 딥러닝 기술로 임플란트 골융합을 예측할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

원광대 대전치과병원 구강악안면외과학교실 연구팀은 임플란트를 식립한 환자의 방사선 사진으로 AI 딥러닝 모델을 훈련하고 테스트한 결과 이같이 밝혔다.

해당 연구에서는 우선 AI 딥러닝 모델을 학습시킬 데이터세트를 확보했다. 환자 580명에게 식립된 임플란트 1206개를 촬영한 파노라마, 치근단 방사선 사진을 식립 직후 아직 골융합이 발생하지 않은 경우와 골융합이 성공적으로 이뤄진 경우로 분류했다.

골융합 예측에는 7가지의 딥러닝 모델이 사용됐는데, 연구팀은 위의 데이터세트를 토대로 10번의 실험을 거쳐 AI 딥러닝 모델을 구축해 실험을 진행했다.

실험 결과, AI 모델 성능평가 지표인 AUROC 분석에서 AI 딥러닝 모델은 최대 0.896의 정확도(Accuracy)를 기록했다. AUROC 수치는 1에 가까울수록 성능이 우수함을 의미한다.

또 특이도(Specificity)는 최대 0.933, 민감도(Sensitivity)는 최대 0.942를 기록했다.

평균적으로 이들 모델의 정확도, 특이도, 민감도는 각각 0.799~0.836, 0.811~0.833, 0.780~0.857으로 나타나 우수한 성능을 보여줬다.

임플란트 고정을 위한 골융합 평가는 임플란트 식립 후 상부구조물을 식립할 시기를 결정하는 데 중요하다. 기존에는 뼈와 임플란트 접촉면의 조직학적 관찰, Periotest를 사용한 이동성 검사, 회전 제거 힘을 측정하기 위한 제거 토크 테스트, 공진 주파수의 사용 등 다양한 방법이 제안돼왔다.

연구팀은 “위와 같은 방법은 여전히 널리 사용되지만 침습적이라는 단점이 있다”며 “이번 연구로 AI 딥러닝 모델을 통해 임플란트 골융합을 어느 정도 예측할 수 있음을 확인했고, 기존의 임플란트 골융합 평가 방법을 보완할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

이번 연구 논문은 지난 8일 국제학술지 ‘BMC Oral Health’에 실렸다.