1) 연구절차 - 생명윤리위원회(Institutional Review Board) 승인을 득함 - 노인복지시설과 지역아동센터를 방문하여 대상자 모집 (1000명) - 치과의사에 의한 우식치아 진단 - 큐레이펜(아이오바이오)을 이용하여 우식치아에 대해 QLF 이미지 촬영 및 타액 수집 - QLF 이미지에 대한 인공지능(딥러닝) 모델 적용 - rtPCR(real time PCR)분석을 통한 타액 내 우식유발균 정량 및 인공지능(머신러닝모델)적용 - 종합적 분석 및 모델 제시 2) 연구방법 (1) 큐레이펜(아이오바이오)을 이용하여 우식치아에 대해 QLF 이미지 촬영 (2) 이미지 데이터의 인공지능(딥러닝) 모델 적용 - 2014년 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)에서 가장 높은 정확성을 보임으로 여러 선행논문에서 이미지 데이터 인식에서 사용된 pre-trained GoogLeNet Inception v3 CNN network을 이용8. - 딥러닝 모델의 예측치를 치과의사에 의한 진단을 기준으로 오차행렬 (Confusion Matrix), 정확도 (Accuracy), 정밀도 (Precision), 재현율 (Recall), F1 스코어, ROC AUC 등의 지표로 측정 (3) rtPCR을 이용한 타액 내 우식유발균 및 머신러닝 기반 분석 1] rtPCR을 이용한 타액내 우식유발균 정량 - 수집된 타액을 이용해 rtPCR을 진행하여 우식유발균 정량 데이터를 산출할 계획 - 우식유발균의 대표적 균주인 streptococcus mutans, Streptococcus sobrinus의 일반적인 rtPCR target으로 gtfB, gtfC, gbpC, 16s rRNA가 있으며, 해당 마커를 포함하여 추가적인 조사를 통해 후보 타겟을 선별할 계획 2] 머신러닝 분석 - 예측정확도가 높은 서포트 벡터 머신(Support Vector machine), 랜덤포레스트(Random Forest) 등의 머신러닝 알고리즘으로 진단정확도를 산출

1) 연구절차 - 생명윤리위원회(Institutional Review Board) 승인을 득함 - 노인복지시설과 지역아동센터를 방문하여 대상자 모집 (1000명) - 치과의사에 의한 우식치아 진단 - 큐레이펜(아이오바이오)을 이용하여 우식치아에 대해 QLF 이미지 촬영 및 타액 수집 - QLF 이미지에 대한 인공지능(딥러닝) 모델 적용 - rtPCR(real time PCR)분석을 통한 타액 내 우식유발균 정량 및 인공지능(머신러닝모델)적용 - 종합적 분석 및 모델 제시 2) 연구방법 (1) 큐레이펜(아이오바이오)을 이용하여 우식치아에 대해 QLF 이미지 촬영 (2) 이미지 데이터의 인공지능(딥러닝) 모델 적용 - 2014년 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)에서 가장 높은 정확성을 보임으로 여러 선행논문에서 이미지 데이터 인식에서 사용된 pre-trained GoogLeNet Inception v3 CNN network을 이용8. - 딥러닝 모델의 예측치를 치과의사에 의한 진단을 기준으로 오차행렬 (Confusion Matrix), 정확도 (Accuracy), 정밀도 (Precision), 재현율 (Recall), F1 스코어, ROC AUC 등의 지표로 측정 (3) rtPCR을 이용한 타액 내 우식유발균 및 머신러닝 기반 분석 1] rtPCR을 이용한 타액내 우식유발균 정량 - 수집된 타액을 이용해 rtPCR을 진행하여 우식유발균 정량 데이터를 산출할 계획 - 우식유발균의 대표적 균주인 streptococcus mutans, Streptococcus sobrinus의 일반적인 rtPCR target으로 gtfB, gtfC, gbpC, 16s rRNA가 있으며, 해당 마커를 포함하여 추가적인 조사를 통해 후보 타겟을 선별할 계획 2] 머신러닝 분석 - 예측정확도가 높은 서포트 벡터 머신(Support Vector machine), 랜덤포레스트(Random Forest) 등의 머신러닝 알고리즘으로 진단정확도를 산출

본 과제는 구강 건강보장성 강화정책이 실제로 어떤 변화를 만드는지 경제학적 방법으로 분석해 향후 정책 방향을 제시하는 연구임. 연구 목표는 치과 보장성 강화 정책 효과를 의료이용·본인부담 변화만으로 보기 어려운 한계를 보완하는 것임. 이를 위해 2007년–2018년 개인단위 시계열 자료를 구축하고, 구강병 질병부담은 Disability Adjusted Life Year(DALY) 기반 GBD 2010 방법론으로 산출함. 사회경제적 비용은 유병률 접근법 및 인적자본접근법으로 직접비·간접비를 구분해 추정함. 구강병 예방 실천행위의 장기효과는 GEE 회귀분석 및 descriptive 분석으로 평가함. 기대효과는 치과보장성 정책의 실효성 실증근거 제공 및 후속 구강건강보험 확대정책 합의도출에 기여함.

본 과제는 구강 건강보장성 강화정책이 실제로 어떤 변화를 만드는지 경제학적 방법으로 분석해 향후 정책 방향을 제시하는 연구임. 연구목표는 주요 구강 보장성 정책의 효과를 파악하는 데 있음. 개인 단위 시계열 자료(2007~2018년)로 국민건강영양조사, 건강보험심사평가원, 국민건강보험공단을 연계해 구강병 질병부담(DALY), 근관치료·노인 임플란트 사회경제적 비용(유병률 접근법·인적자본접근법, 직접비·간접비), 구강병 예방 실천행위 장기효과(GEE 회귀분석)를 분석함. 기대효과는 치과보장성 정책의 실효성 실증근거 제공과 향후 구강건강보험 확대정책 합의도출 과정에 긍정적 영향 기대임.