대한치과위생학회

https://www.rdhmag.com/patient-care/article/55273544/the-role-of-ai-in-enhancing-periodontal-disease-classification-and-diagnosis

The role of AI in enhancing periodontal disease classification and diagnosis

치주 질환 분류 및 진단 향상의 AI 역할

April 24, 2025

2025년 4월 24일

Here's how AI is revolutionizing periodontal disease diagnosis, offering faster, more accurate detection and personalized treatment plans to improve patient care.

AI는 치주 질환 진단을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 더 빠르고 정확한 탐지와 개인화된 치료 계획을 통해 환자 치료를 개선하고 있습니다.

Artificial intelligence (AI) is transforming health care, with applications spanning from early disease detection to personalized treatment plans. One area where AI is making significant strides is in the classification and diagnosis of periodontal disease. Since early and accurate diagnosis is crucial for effective management and prevention of complications, AI has the potential to vastly improve this field, ultimately enhancing patient care.

인공지능(AI)은 초기 질병 탐지부터 개인화된 치료 계획에 이르기까지 다양한 분야에서 의료 서비스를 혁신하고 있습니다. AI가 큰 진전을 이루고 있는 분야 중 하나는 바로 치주 질환의 분류 및 진단입니다. 초기 진단이 효과적인 관리와 합병증 예방에 중요한 만큼, AI는 이 분야를 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 궁극적으로 환자 치료를 향상시킬 수 있습니다.

The importance of accurate diagnosis

정확한 진단의 중요성

Successful treatment largely depends on the accurate classification and diagnosis of periodontal disease. Traditional methods involve clinical examinations, X-rays, probing pocket depths, clinical attachment levels, and bleeding. While effective, these techniques can sometimes be subjective and prone to human error-or even worse-are not done at all.¹ Additionally, they can be time-consuming and require significant expertise to interpret results accurately, especially when dealing with complex or early-stage disease.

성공적인 치료는 대부분 치주 질환의 정확한 분류와 진단에 달려 있습니다. 전통적인 방법은 임상 검사, 엑스레이, 치주낭 깊이 측정, 임상 부착 수준, 출혈 등을 포함합니다. 이러한 방법들은 효과적이지만, 때로는 주관적이고 사람의 실수에 의존할 수 있으며, 심지어 제대로 수행되지 않기도 합니다. 또한, 복잡하거나 초기 단계의 질병을 다룰 때는 결과를 정확하게 해석하려면 상당한 전문 지식과 시간이 소요됩니다.

By incorporating AI, dental providers can streamline the diagnostic process, ensuring more accurate, consistent, and timely identification of periodontal disease. AI systems, trained on vast amounts of data, can recognize patterns that may not be immediately obvious to the human eye, improving diagnostic outcomes.

AI를 통합함으로써, 치과 의사들은 진단 과정을 간소화하여 더 정확하고 일관된 시점에 치주 질환을 식별할 수 있습니다. AI 시스템은 방대한 데이터에 대한 학습을 통해 사람의 눈에 쉽게 보이지 않는 패턴을 인식하여 진단 결과를 개선할 수 있습니다.

AI techniques in periodontal disease diagnosis

치주 질환 진단에서의 AI 기술

1. Image recognition and analysis: One of the most significant ways AI is improving periodontal disease diagnosis is through advanced image recognition. Using machine learning algorithms, AI can analyze radiographs and intraoral photos to detect signs of periodontal disease, such as bone loss, recession, and plaque/biofilm buildup.² AI-powered tools can assess these images much faster and more accurately than traditional manual methods, allowing clinicians to spot early signs of disease that might otherwise go unnoticed.

영상 인식 및 분석: AI가 치주 질환 진단을 향상시키는 가장 중요한 방법 중 하나는 고급 영상 인식입니다. 머신 러닝 알고리즘을 이용해 AI는 방사선 사진과 구강 내 사진을 분석하여 골 손실, 잇몸 후퇴, 플라그/생체 필름 축적 등의 치주 질환의 징후를 감지할 수 있습니다. AI 기반 도구는 전통적인 수동 방법보다 훨씬 빠르고 정확하게 이미지를 분석할 수 있어, 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 질병의 초기 징후를 식별할 수 있게 해줍니다.

2. Predictive modeling: AI can also be used to predict the progression of periodontal disease by analyzing a patient's historical data, including risk factors like age, smoking habits, and oral hygiene. Predictive models can help identify patients at high risk of developing severe periodontal disease and allow for more proactive, personalized treatment plans.³ These models can also assist in monitoring disease progression over time, giving dental professionals a clearer picture of how the condition is evolving and whether treatment adjustments are necessary.

예측 모델링: AI는 환자의 역사적 데이터를 분석하여 치주 질환의 진행 상황을 예측할 수 있습니다. 여기에는 연령, 흡연 습관, 구강 위생 등의 위험 요소가 포함됩니다. 예측 모델은 심각한 치주 질환에 걸릴 위험이 높은 환자를 식별하고, 보다 적극적이고 개인화된 치료 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모델은 질병 진행 상황을 모니터링하며, 치료 조정이 필요한지를 판단하는 데에도 유용합니다.

3. Natural language processing (NLP): AI-powered NLP tools can process large amounts of unstructured clinical data from patient records, dental notes, and research articles. These tools can extract key insights and patterns to enhance the understanding of periodontal disease, leading to more accurate diagnoses and better-informed clinical decisions.

자연적인 언어 처리 (NLP): AI 기반 자연어 처리 도구는 환자 기록, 치과 기록, 연구 기사에서 대량의 비구조적 데이터를 처리할 수 있습니다. 이러한 도구는 주요 통찰과 패턴을 추출하여 치주 질환에 대한 이해를 높이고, 더 정확한 진단과 더 나은 임상 결정을 이끌어낼 수 있습니다.

4. Decision support systems: AI-based decision support systems can assist dental professionals in making more informed decisions about patient care. By integrating patient data with clinical guidelines, AI can recommend treatment options, prioritize interventions, and even suggest follow-up timelines.⁴ This ensures that every patient receives the most appropriate and effective care based on their individual needs.

결정 지원 시스템: AI 기반 결정 지원 시스템은 치과 의사들이 더 잘-informed된 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 환자 데이터를 임상 지침과 통합하여 치료 옵션을 추천하고, 개입 우선순위를 지정하며, 후속 일정도 제시할 수 있습니다. 이는 각 환자가 개별적인 요구에 맞는 가장 적절하고 효과적인 치료를 받을 수 있도록 보장합니다.

Benefits of AI in periodontal disease diagnosis

AI의 치주 질환 진단에서의 장점

1. Enhanced accuracy: AI systems can process and analyze data with a high degree of precision.

정확도 향상: AI 시스템은 데이터를 매우 정밀하게 처리하고 분석할 수 있습니다.

2. Efficiency and timesaving: AI tools can significantly speed up the diagnostic process, by handling repetitive tasks, thus freeing up dental professionals to focus on direct patient care.

효율성과 시간 절약: AI 도구는 반복적인 작업을 처리하여 진단 과정을 크게 가속화하고, 치과 의사들이 환자 치료에 집중할 수 있게 해줍니다.

3. Consistency across practices: AI can bring a higher degree of consistency or calibration within group practice settings. This reduces the chances of misdiagnosis due to variability in human judgment or skill level. In other words, AI can help standardize the diagnostic process.

진료 일관성: AI는 그룹 진료 환경에서 진단 과정의 일관성을 높여줍니다. 이는 인간의 판단이나 기술 수준의 차이에 의한 오진을 줄여줍니다.

4. Personalized care: AI's ability to analyze vast amounts of patient data allows for more personalized treatment recommendations.

개인화된 치료: AI는 환자의 데이터를 분석하여 보다 개인화된 치료 권고를 제공할 수 있습니다.

Regulations for AI AI에 대한 규제

Several states and cities have begun implementing laws aimed at regulating the use of AI in employment. New York City, Illinois, and California have all passed laws. Other states such as Washington and Massachusetts have introduced bills addressing these concerns-and it is likely other states will follow. The federal Department of Labor published Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers in October 2024. While not legally binding on employers, this document is intended to be a roadmap for employers "to harness AI technologies for their business while ensuring workers benefit from the new opportunities and are shielded from potential harms."¹

몇몇 주와 도시는 AI의 사용을 규제하기 위한 법을 제정했습니다. 뉴욕시, 일리노이, 캘리포니아는 관련 법을 통과시켰고, 워싱턴과 매사추세츠와 같은 다른 주들도 관련 법안을 도입하였습니다.

2024년 10월에는 연방 노동부가 "인공지능과 근로자 복지: 개발자 및 고용자를 위한 원칙과 모범 사례"라는 문서를 발표했으며, 이는 고용주가 AI 기술을 비즈니스에 도입할 때 근로자가 새로운 기회를 얻고 잠재적인 피해를 피할 수 있도록 돕기 위한 지침서입니다.

Overcoming challenges and ethical considerations

도전 과제 및 윤리적 고려 사항

While the integration of AI into periodontal disease diagnosis holds immense promise, there are also challenges to overcome. The accuracy of AI systems depends heavily on the quality and diversity of the data used to train them. Ensuring that these datasets are representative of different populations is vital to prevent bias and ensure that AI systems work effectively for all patients. Another challenge is the need for dental professionals to trust and understand AI-based recommendations. Clinicians must be adequately trained to work with AI tools and be able to interpret their outputs correctly; AI should be viewed as a complementary tool, not a replacement for human expertise. Ethical considerations also arise when using AI in health-care. Ensuring patient privacy and data security is of utmost importance, as AI systems rely on sensitive health data to make accurate diagnoses and recommendations.

AI가 치주 질환 진단에 큰 잠재력을 가지고 있지만, 극복해야 할 도전 과제도 존재합니다. AI 시스템의 정확도는 학습에 사용된 데이터의 질과 다양성에 크게 의존합니다. 다양한 인구 집단을 대표하는 데이터셋을 확보하는 것이 중요하며, 이는 AI 시스템이 모든 환자에게 효과적으로 작동하도록 보장하는 데 필요합니다. 또한, 치과 의사들이 AI 기반 권고 사항을 신뢰하고 이해하는 것이 중요합니다. 임상 전문가들은 AI 도구를 사용하는 방법을 충분히 훈련받고, AI의 출력 결과를 정확하게 해석할 수 있어야 합니다. AI는 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구로 활용되어야 합니다.

Regulatory and legal aspects 규제 및 법적 측면

Dental AI systems that require FDA approval are those that are used for diagnosis or treatment plans, and are therefore considered medical devices. These systems undergo rigorous testing and receive appropriate certifications to ensure their safety, efficacy, and reliability. Regulatory bodies and professional organizations should establish guidelines for approving and monitoring AI applications. Certification and accreditation processes will help validate the quality and safety of AI systems, ensuring that they meet established standards and are suitable for use in clinical settings. This is essential to protect patient safety and to give dental practitioners confidence in the technology they employ.³

FDA 승인을 요구하는 치과 AI 시스템은 진단이나 치료 계획을 위한 시스템으로, 의료 기기로 간주됩니다. 이러한 시스템은 안전성, 효율성 및 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 테스트를 거칩니다. 규제 기관과 전문 조직은 AI 애플리케이션을 승인하고 모니터링하는 지침을 설정해야 하며, 인증 및 인증 절차는 AI 시스템의 품질과 안전성을 검증하는 데 중요합니다.

Conclusion 결론

As technology continues to evolve, AI is poised to play an increasingly critical role in enhancing oral care, providing clinicians with valuable tools to combat periodontal disease and enhance overall patient well-being. By utilizing AI's ability to analyze radiographic and intraoral images, predict disease progression, and support clinical decision-making, dental professionals can improve outcomes and better serve their patients.

기술이 계속 발전함에 따라, AI는 치과 치료에서 중요한 역할을 할 것으로 예상되며, 치과 전문가들에게 치주 질환을 퇴치하고 환자들의 전반적인 건강을 개선할 수 있는 중요한 도구를 제공합니다. AI를 활용하여 방사선 사진과 구강 내 이미지를 분석하고, 질병 진행을 예측하며, 임상 의사 결정을 지원함으로써, 치과 전문가는 더 나은 치료 결과를 얻고 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.