본 과제는 여러 상급종합병원과 치과대학병원에서 IRB 승인 하에 구강종양과 턱관절 의료데이터를 모아 치의학 인공지능 모델을 만들고 검증하며, 다기관 연구용 데이터 표준화·전처리·자동레이블링 및 연합학습 기반을 구축하는 연구임. 연구 목표는 “지능형 치의학 데이터 수집 및 품질관리 가이드라인” 발간과 치의학 데이터셋 구축 및 전주기 검증 시스템 개발이며, 연구 내용은 2D/3D 레이블링 S/W 고도화, 클라우드 GPU 기반 인공지능 모델 서비스 플랫폼, 데이터 품질 평가 SW, 턱관절 CBCT의 condyle 골변화 자동 계측 및 골관절염 발생위험도 평가 모델, 치아우식증 직접수복 예후 예측 생성 모델 개발, federation learning 연계 수행임. 기대 효과는 진단·예후 예측 보조와 치료 정확도 향상, 데이터 처리 표준화로 연구 효율 증대, 개인정보 제한을 극복한 다기관 AI 성능 향상 및 통합서비스 제공임.

□ 주관연구개발기관 (고려대학교):- 치과 표준화된 세부 진료항목 데이터베이스 구축 및 효율 극대화 교육 콘텐츠 개발 - 고난이도 가상환자 및 실제 환자 데모 훈련지침 마련- 가명화된 두개안면CT 영상 및 구강안면스캔 데이터 활용한 가상환자 자료 구축- 인공지능 기반 병변 자동구획화 알고리즘 개발- AI기반 CT/X-ray등 2차원/3차원 영상 데이터를 기반으로 개인별 구강 구조의 3차원 디지털 트윈 모델 생성 기술 개발- 파노라마 X-ray와 구강 사진 등 2차원 의료영상만을 기반으로 개인화된 3차원 구강 재구성기술 개발□ 공동연구개발기관 1((주)글림시스템즈):- 교육훈련시스템 하드웨어 상세설계 * 구조설계 수행, 워킹모델(Working model) 디자인, 도면제작 - 콘텐츠 소프트웨어 상세설계 * 소프트웨어 구조설계 및 가시화 영상데이터베이스 설계- 교육훈련시스템 하드웨어 시작품(Working model)제작 및 시험, 수정보완사항 확인 * 기계구동부 및 전자제어부가 연구개발요구도에 충족하게 작동하는 모델 1식 제작, 공장시험 및 단기 실증시험을 통한 문제점, 보완/개선사항 도출- 콘텐츠 소프트웨어 단독실행버전(Standalone version)개발 및 성능시험, 최적화 * 치과의료데이터 기반 삼차원 인체모델링의 시뮬레이션 가시화, 혼합현실기반 상호반응 인터페이스 개발, 데이터베이스 연동구조 개발, 네트웍 연동을 배제한 단독실행버전 개발 및 시험을 통하여 가시화성능 최적화 및 소프트웨어 오류(버그)제거, 안전성 확보□ 공동연구개발기관 2(광주과학기술원):- 의학기반 환자 삼차원모델 개발 및 행동양식 분석- 힘과 진동을 동시에 생성할 수 있는 7자유도 촉감 시스템 구축 - 구강 조직 별 치과 시술에 따른 사실적인 진동 구현을 위한 촉감 데이터 라이브러리 구축- Haptic Touch X 시스템에서의 경조직(뼈)와 연조직(살)의 사실적인 렌더링을 위한 힘 데이터 수집 및 모델링- 힘과 진동을 동시에 안정적으로 렌더링할 수 있는 알고리즘 개발 및 검증

본 과제는 치과용 고속 핸드피스의 물 냉각 과정에서 비말확산을 줄이기 위해 물 중합 냉각제를 적용하는 핸드피스 스프레이 성능을 개발하고 전임상 검증 근거를 확보하는 연구임. 연구 목표는 물 중합체 기반 냉각 적용 시 Mist 싸이즈·확산성과 소재 반응성을 실험으로 규명하고, 규제기관 인증을 위한 안전성·유효성 및 식약처 품목허가 신청을 위한 자료를 마련하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 공기관/수관 유로 싸이즈에 따른 Mist 싸이즈 분석, 물(Mist) 확산성 시험, 물중합 물질-핸드피스 부품(재질) 반응성 및 물중합 물질 적용 Mist 싸이즈·확산성 비교, 개발 노즐·유로 설계와 시제품 제작, 핸드피스 스프레이 비말확산 시험방법(안) 제시, 파일롯 생산 및 공인 인증시험 수행임. 기대 효과는 전임상 검증 기반의 규제기관 인증 및 제품화 추진으로 치과용 고속 핸드피스의 안전성·유효성 확보와 사업화 가능성 증대임

본 과제는 병원 진료예약을 위해 접수되는 질병/증상 질의어를 딥러닝과 온톨로지(Ontology) 추론 기반 KMS로 처리해, 상담원이 빠르고 정확하게 예약을 지원하고 환자용 챗봇도 제공하는 지식기반 플랫폼 개발임. 연구 목표는 “인공지능을 활용한 지식기반 진료예약지원 플랫폼” 구축으로, 예약알고리즘 및 스크립트 개발, 병원 EMR(Electnonic Medical Record) / OCS(Order Communication System) 연동 자동안내·예약·변경·자동예약취소, 챗봇(ChatBot)과 KMS 연동 질의·추론, Knowledge Base 구축 및 자연어처리 모듈 개발을 수행함. 기대 효과는 단순상담·예약변경·예약취소 24시간 자동화로 콜인입량 감소, 상담 응대율 향상, 신입상담원 교육기간 단축, 병원 상담업무 30% 자동화 및 인력효율화임.