Development of an Explainable AI Inference Engine Based on Skeletal-Dental-Metabolic Composite Indicators for Predicting 4D (3D+Time) Trajectories of Temporomandibular Joint Degeneration
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112641
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
정석기
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,355만원
6,355만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
보건의료 > 치의과학 > 치과교정학
* 연구과제의 최종 목표본 연구과제는 턱관절 퇴행성 변화의 발생 위험과 시공간적 진행 궤적을 예측하는 4D 멀티모달 AI 추론엔진을 개발하고 그 타당성을 평가하고자 함. 턱관절 및 악안면 골격구조 중심의 단일 도메인 분석의 한계를 극복하기 위해 골격-치열-골대사 복합지표를 핵심 변수로 도입함. 나아가 예측 결과의 근거를 해석 가능한 형태로 제공하는 AI 시...
* 연구개발내용① [1,2차년도] 다차원 멀티모달 코호트 구축 및 데이터 전처리- 연구팀이 기 확보한 TMD 환자의 장기추적관찰 CBCT 데이터 500건을 연구의 기저 데이터로 활용함- 장기 종단 데이터의 희소성과 라벨링의 고난이도를 고려하여, 모델이 학습에 가장 필요한 데이터를 스스로 선택하여 전문가의 교정을 받는 Active Learning 루프를 구축...
... 부작용을 예방하고, 의료 분쟁 및 사회적 비용을 절감하는 데 기여할 수 있음. 자동화된 AI 추론엔진을 통해 진단 효율성을 향상시키고 임상의의 업무 부담을 경감시켜 의료 서비스의 생산성을 제고함. 향후 클라우드 기반 서비스로 확장될 경우, 지역 및 의료 인프라에 따른 접근성 격차를 완화하고 보다 균등한 진단 및 치료 지원 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대됨.