치과학교실 김희경 교수 연구팀의 연구 논문이 국제 SCIE 학술지 Frontiers in Oral Health(IF: 3.1) 5월호에 게재됐다.

이번 논문은 ‘Feasibility of multi-class dental caries detection using deep learning–based smartphone images: a pilot prospective study’를 주제로 진행됐으며, 의료기기센터 강지윤 특임연구원이 제1저자, 치과학교실 김희경 교수가 교신저자로 참여했다.

연구팀은 비임상 환경에서 성인이 직접 촬영한 구강 내 스마트폰 이미지를 활용해 딥러닝 기반 치아우식 다중 단계 탐지 가능성을 평가했다. 그 결과 스마트폰 영상 기반 분류 모델은 모든 치아우식 분류 단계에서 93% 이상의 정확도, 86% 이상의 민감도, 97% 이상의 특이도를 보이며 AI 기반 치아우식 선별검사의 가능성을 확인했다.

특히 이번 연구는 전문 장비나 임상 환경에 의존하지 않고 환자가 직접 촬영한 스마트폰 구강 이미지를 활용해 치아우식의 유무뿐 아니라 병소의 단계별 분류 가능성을 평가했다는 점에서 의미가 크다.

연구팀은 이번 성과가 향후 원격 치과 진료와 구강건강 자가 모니터링, 조기 선별검사 기반의 디지털 구강 헬스케어 플랫폼 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.