임플란트는 치아가 그 기능을 상실했을 때 이를 대체하는 인공치아를 이식하는 것이다. 이러한 치과 임플란트 시술은 치과용 드릴과 같은 시술용 핸드피스를 이용해 치조골에 천공을 만들고 픽스처를 식립한 후 어버트먼트(지대주)를 결합하고 그 위해 크라운을 씌우는 방식으로 이뤄진다.
이때 픽스처는 구강구조와 치조골 상태 등을 다각적으로 고려해 이뤄져야 하는데 환자의 구강상태가 모두 달라 식립위치와 깊이를 선정하는 것이 쉽지 않다. 픽스처 식립을 위한 드릴링 시 과도하게 깊게 진행되면 신경은 물론 상악동이나 하악동까지 손상을 입힐 수 있다. 반대로 깊이가 얕으면 고정력이 약해 안정성이 떨어지고 재수술 위험이 커진다.
이에 한 원장은 임플란트 픽스처의 식립 정확도를 높이기 위해 ‘인공지능 알고리즘을 이용한 임플란트 식립방법’을 고안됐다. 특허출원한 이 술식은 환자의 임플란트 시술 부위 스캔 이미지뿐만 아니라 다른 환자의 시술 부위 스캔 이미지까지 인공지능 알고리즘을 통해 학습, 환자의 시술 부위 이미지를 맵핑하는 원리를 적용했다.
환자의 시술 부위 이미지에 대한 특징을 추출해 패턴화할 수 있도록 딥 러닝 알고리즘, 합성곱신경망(CNN, convolution neural network)를 활용해 혁신적인 임플란트 식립 방법을 제공한다.
한 원장은 “임플란트를 식립할 때는 환자마다 각기 다른 치조골의 모양, 해부학적 주요구조물(신경, 혈관, 상악동)의 위치 등을 다각적으로 고려해야 한다”며 “드릴링 작업 시 가이드 스텐트나 CT촬영을 통해 생성된 3차원 영상 데이터를 활용하고 있지만 실시간 확인이 어려워 의료진의 임상경험 노하우와 3차원적인 분석 역량에 의존해야 했다”고 전했다.
이어 “이러한 문제의식에서 출발한 이번 특허출원 술식은 인공지능 알고리즘을 활용하고, 시술용 핸드피스에 라이더 센서를 결합한 3차원 영상 데이터로 환자의 구강 내부의 정보를 실시간으로 면밀하게 파악해 정확도를 높인 것이 핵심이다”며 “이 기술은 의료진의 역량을 상향 표준화시킬 수 있어 보다 안정적인 치료 결과를 이끌 수 있을 것”이라고 전했다.
한상윤 덴티스킨치과 원장은 서울대에서 컴퓨터공학을 전공하고 미국 하버대치과대학 임플란트 과정을 수료한 치과의사로 임플란트 치료의 디지털화를 위한 연구에 매진하고 있다.
임혜정 기자
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