턱관절 질환 진단에서 고비용 검사인 MRI 촬영 여부를 AI로 사전에 선별할 수 있는 기술이 개발됐다.

연세대학교 치과대학병원 연구팀은 파노라마 X-ray 영상과 임상 정보를 활용해 턱관절 MRI에서 이상 여부를 예측하는 AI 모델을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 npj Digital Medicine 에 게재됐다.

턱관절 질환은 통증, 입 벌림 제한, 관절 소리 등 다양한 증상을 유발하는 대표적인 구강질환이다. 그러나 관절 내부 염증이나 구조 이상은 MRI를 통해서만 정확한 확인이 가능하다.

문제는 MRI 검사 비용 부담이 크고 접근성이 낮아 모든 환자에게 적용하기 어렵다는 점이다. 실제 진료 현장에서는 의료진의 경험에 의존해 검사 여부를 판단하는 경우가 많아, 불필요한 검사가 시행되거나 필요한 검사가 지연되는 사례가 발생해왔다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 치과에서 가장 널리 사용되는 파노라마 X-ray와 환자의 임상 정보를 결합한 AI 모델을 구축했다.

2021년부터 2023년까지 턱관절 이상 증상으로 내원한 환자 1355명을 분석했으며, 총 2710개 턱관절 데이터를 기반으로 모델을 학습·검증했다.

그 결과 AI 모델은 교차 검증에서 정확도 지표(AUC) 0.86, 독립 테스트에서 0.84를 기록하며 높은 예측 성능을 보였다. 이는 MRI 없이도 X-ray와 기본 정보만으로 턱관절 이상 가능성을 의미 있게 예측할 수 있음을 보여준다.

특히 입을 벌린 상태와 닫은 상태의 X-ray를 함께 분석해 턱관절 움직임에 따른 변화를 반영했으며, AI가 어떤 부위를 근거로 판단했는지 시각적으로 확인할 수 있어 임상 적용 가능성도 높다는 평가다.

이번 연구는 MRI를 대체하기보다, MRI가 필요한 환자를 선별하는 새로운 진료 체계를 제시했다는 점에서 의미가 크다. 또한 불필요한 정밀검사를 줄이고 진단 지연을 최소화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 대부분의 치과에서 촬영되는 파노라마 X-ray를 활용해 실제 진료 현장에서 활용 가능성이 높다는 점이 장점이다.

이번 연구는 연세대 치과대학과 인공지능융합대학 협업으로 진행됐으며, 2024년 미국 구강안면통증학회(AAOP)에서 최우수 발표상을 수상하고, 2025년 유럽 통증학회(EFIC)에서도 소개되는 등 국제 학계에서도 주목받고 있다.

의료계에서는 이번 기술을 계기로 AI가 진단 보조를 넘어 검사 필요 여부를 판단하는 ‘선별 의료’ 영역까지 확장되고 있다고 평가하고 있다.