인공지능(AI) 기술은 최근 치과 분야에 도입되었다. AI 보조 두부계측(cephalometric) 분석은 그 응용 중 하나이며, 이미 여러 상용 AI 서비스가 출시되었다. 그러나 이러한 상용 서비스의 성능은 아직 불명확하다. 본 연구는 상업적으로 이용 가능한 AI 두부계측 분석이 사람 검자(검사자)의 수기 분석을 대체할 수 있는지 여부를 확인하고자 하였다. 치료 전 측면 두부방사선사진 84장을 2명의 교정과 전문의와 4개의 상용 AI가 추적하여 평가하였고, 13개의 흔히 사용되는 두부계측 변수가 계산되었다. 이후 검자 간 체계적 오차와 무작위 오차를 평가하기 위해 블랜드-알트만(Bland-Altman) 분석을 수행하였다. AI의 무작위 오차가 사람 검자 간 무작위 오차로부터 도출된 임상적으로 허용 가능한 한계보다 작을 때, 해당 AI는 대체 가능(interchangeability)하다고 판단하였다. 마지막으로 검자 간 신뢰도 지수(inter-examiner reliability index)를 계산하고, 각 검자의 실제 분류 신뢰성을 평가하기 위해 Cohen의 kappa를 산정하였다. AI의 체계적 오차는 전반적으로 임상적으로 유의하지 않았다. 그러나 AI의 무작위 오차는 사람 검자의 약 2배였으며, 이는 대체 가능 조건을 충족하지 못하였다. 또한 AI의 신뢰도 지수는 양호~탁월(good-to-excellent) 범위에 해당하더라도, 분류 신뢰성은 허용되지 않았다. 따라서 상용 AI는 사람 전문가의 수기 랜드마킹(landmarking)을 대체하기에는 여전히 어려운 수준에 있다. 그러므로 상용 AI를 사용할 때에는 사람 검자의 랜드마크 위치 검토가 필수적이다.

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