치과계에서도 인공지능(AI: Artificial Intelligence)을 적극 활용하는 추세인 가운데 서울대치과병원이 AI를 접목한 치의학 발전을 선도한다.
서울대치과병원은 지난해 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행기관으로 선정돼 AI를 이용해 구강질환 판별 연구를 진행했다. 이를 통해 실제 구강구조와 유사한 양질의 구강 임상사진 합성 이미지와 충치 등 구강질환을 판별할 수 있는 인공지능 모델 개발을 목표로 인공지능 고도화 학습용 합성 데이터 14만여 건을 구축했다.
2022년에도 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행기관으로 선정된 서울대치과병원은 ‘스마트 심미 보철-교정 영역의 진단‧치료 계획을 위한 인공지능 학습용 치과임상 사진 이미지 데이터 세트 구축사업’을 진행한 바 있다.
연구 책임자인 양일형 교수(치과교정과)는 “우리 병원 외에도 9개 대학병원, 대학, 기업체 등이 컨소시엄을 구성해 치의학-공학 간 협동 연구와 산학연 협업을 통한 인공지능 모델 고도화 목적의 합성 데이터 구축작업을 진행했다”며 “향후 인공지능을 활용한 다양한 연구에 매진해 빠르고 정확하게 구강질환을 판별하는 체계를 구축하고자 최선을 다하겠다”고 전했다.
영상치의학 분야에서도 인공지능 관련 소프트웨어 개발과 활용이 두드러진다.
서울대치과병원은 MRI 등 특수 영상에서 화질개선을 위한 인공지능 소프트웨어를 활발히 활용한다. 파노라마 영상(구강 전체를 단면으로 보여주는 영상)을 이용해 환자 연령을 감정하는 인공지능 소프트웨어도 활용된다. 개인 식별 인공지능 소프트웨어 개발을 통해 자연재해나 재난, 전쟁 등에서 사상자가 발생할 경우 도움이 될 것으로 기대를 모은다.
이밖에도 치아우식증이나 치주 질환, 종양의 검출 및 감별진단 등 다양한 분야에서 의료진의 의사 결정을 보조하고 치료계획 수립에 도움을 주는 인공지능 소프트웨어 연구 개발이 진행되고 있다. 환자들의 파노라마 영상으로 다양한 병소 검출과 진단을 반영해 각 전문의들이 수립한 치료계획을 학습ㆍ최적화하는 인공지능 소프트웨어도 개발 중이다.
서울대치과병원 허경회 교수(영상치의학과)는 “신속하고 정확하게 다양한 질환을 진단하고 의료진의 피로도와 상관없이 일관된 진단을 확보할 수 있다는 것이 인공지능 활용의 장점 중 하나”라며 “아직 숙련된 영상치의학 전문의 진단을 뛰어넘는 수준을 기대하기는 어렵지만 가까운 미래에는 의료진의 결정을 보조하는 수준으로 인공지능이 더 폭넓게 활용될 수 있을 것”이라고 전했다.
치과보철과에서는 구강스캐너에 탑재된 학습기반 모델을 통해 인공지능과 치의학을 접목하고 있다. 입 안에서 구강을 스캔하면, 혀와 뺨 등이 방해요인이 되기도 하는데, 학습을 통해 이러한 요인들을 자동으로 걸러 구강스캔 속도는 빨라지고 환자 또한 편하게 스캔받을 수 있다. 보철물 본을 뜰 때, 환자가 입안 가득 재료를 넣고 기다리거나 재료를 뺄 때 고통을 느끼는 경우가 있는데 인공지능을 활용하면 이러한 불편함을 줄일 수 있다.
임플란트 수술을 위한 가이드 디자인 시 인공지능을 통해 구강스캔이나 CT데이터 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.
서울대치과병원 박지만 교수(치과보철과)는 “치의학 분야에서 인공지능 활용은 2차원을 넘어서 3차원의 3D 스캔 데이터를 이용할 때 필요한 다양한 상황들을 학습하고 활용한다는 특징이 있다”며 “향후 임플란트 수술 보조 로봇, 진료 보조 로봇 등의 형태로 인공지능은 치과 임상의 효용성과 정확성 등을 높이며 치의학 발전에 도움을 줄 것”이라고 내다봤다.
