치주염 위험 진단을 위한 설명 가능한 딥러닝 모델 (2025.01)

치주염 위험 진단을 위한 설명 가능한 딥러닝 모델

기계공학과 최종은 교수 연구팀(공동1저자 서보경, 유희진 박사)은 치주염의 위험성을 조기에 발견할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 진단 모델을 개발하였다. 기존 임상적 진단 방법 및 머신 러닝 모델들보다 높은 정확도로 치주염의 위험성을 진단하는 딥러닝 모델을 개발하였으며, 설명 가능한 인공지능 모델(XAI)을 활용하여 모델의 신뢰도를 검증하고 개인별 맞춤형 위험 평가 설명을 제공하였다. 본 연구는 딥러닝과 XAI 모델이 치과 검진에서 치주염의 조기 발견과 예방에 기여할 수 있다는 점을 보여주었으며, 해당 논문은 2025년 1월 치과학 분야에서 최고의 국제 학술지인 'Journal of Dental Research' (Impact Factor: 5.7, 상위 2.2%)에 게재되었다.

관련 링크: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/00220345241286488