[Hinews 하이뉴스] 턱관절장애(TMD)는 통증과 턱 움직임 제한, 턱소리 등 다양한 증상을 동반하지만 병리 기전이 명확하지 않아 정확한 진단이 쉽지 않다. 기존 검사에서는 의료진의 주관이 개입될 수 있어 환자마다 진단 결과가 달라지는 한계가 있었다. 이를 극복하고자 이연희 경희대치과병원 구강내과 교수팀이 인공지능(AI)을 활용한 턱관절장애 진단 모델을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 4098명의 환자 데이터를 증상, 심리 상태, 통증 패턴으로 세분화해 자기지도학습 기반 트랜스포머 모델에 학습시켰다. 이를 통해 단순히 정상과 장애를 구분하는 수준을 넘어, 환자별 임상 패턴까지 예측할 수 있게 됐다. 분석 결과, 정상과 장애를 구분하는 정확도는 최소 81.5%였으며, 일부 장애 유형에서는 100%에 가까운 정확도를 기록했다. 기존 통계·머신러닝 모델보다 훨씬 높은 예측력을 보여 임상에서 진단 객관성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다.

이연희 교수는 “이번 AI 모델은 턱관절장애 진단 과정에서 의료진의 판단을 보조하고, 환자 맞춤형 치료 계획 수립에도 활용될 수 있다”고 말했다. 특히 이번 연구에서는 통증 패턴과 심리 상태를 동시에 고려했기 때문에, 환자 개인별 증상에 맞춘 보다 정밀한 진단이 가능하다는 장점이 있다.

연구팀은 이번 모델을 온라인 기반 진단 플랫폼으로 개발해 공개했다. 누구나 접근 가능하도록 해 의료진은 물론 일반인도 초기 진단과 패턴 분석에 활용할 수 있다. 이 교수는 “앞으로 국제 다기관 데이터를 활용해 글로벌 수준의 표준화 AI 진단 알고리즘을 개발하고, 치의학 분야 전반의 진단 정확도를 높이는 데 집중할 계획”이라고 덧붙였다.

이번 연구는 ‘자기지도 학습 기반 트랜스포머 모델을 활용한 턱관절장애 진단 연구’라는 제목으로, 치의학 분야 권위 국제 학술지 Journal of Dental Research(IF 5.9)에 게재됐다. AI를 활용한 이번 접근은 단순 진단을 넘어 환자 맞춤형 치료 전략까지 고려한 첫 사례로 평가받고 있다. 이 교수는 “턱관절장애는 원인이 복합적이고 개인차가 크기 때문에, AI를 활용해 객관성을 확보한 이번 연구가 실제 임상 현장에 변화를 가져오길 기대한다”고 말했다.