1. 논문내용의 간략한 요약 (관련 연구분야 동향포함)
본 논문에서 만성 치주염 환자는 알츠하이머, 혈관성 치매 등 전반적인 치매 질환 발생 위험이 건강한 사람보다 더 높다는 연구결과를 발표하였습니다. 2005년 1월부터 2015년 12월까지 국민건강보험공단의 건강검진코호트(NHIS-HEALS)에 등록된 50세 이상의 26만2359명을 만성 치주염이 있는 그룹과 건강한 대조군 그룹으로 나눠 치매 발생 위험을 분석하였고, 분석 결과, 만성 치주염 환자는 건강한 대조군보다 알츠하이머 위험은 5%, 혈관성 치매 위험은 10%, 총 치매 위험은 6% 더 높았습니다.
한국은 초고령화로 접어드는 2030년에는 치매 환자가 61만명으로 2007년 35만명보다 2배가량 늘어날 것으로 추정되는데, 특히 치매는 질병을 앓다가 사망에 이르게 되는 기간이 길며, 사망 직전 5년간의 의료비용의 부담이 매우 큽니다. 고령화 사회에서 치매는 경제적 부담은 물론 한번 진단이 되면 치료가 어렵기에 예방이 중요합니다.
만성 치주염은 건강보험공단의 외래 다빈도 상병 1위에 해당하는 유병률이 매우 높은 질환으로 건강보험에 많은 부담을 주고 있습니다. 단순히 구강건강만을 위협할 뿐 만 아니라 혈관을 타고 body inflammation을 유발하여 심혈관계 등의 전신질환과도 단면적인 상관관계 뿐 만 아니라 인과성까지 많이 보고되고 있습니다. 건강보험공단 자료를 활용한 빅데이터 연구는 구강질환이 전신질환에 미치는 영향 뿐만 아니라 거꾸로 전신질환으로 구강질환의 발병까지 예측할 수 있는 치과정밀의료에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
2. 연구과정에서 나누고 싶은 내용
의료빅데이터 연구를 할 때 서울대학교 가정의학과 박상민 교수님과 같이 공동으로 연구를 진행하였습니다. 데이터 분석방법 및 접근법에서 많은 것을 배울 수 있었고, 이러한 의료빅데이터 분석으로 본 논문 외에 추가로 4편의 SCI논문을 낼 수 있었습니다. 비록 해외 연구진과 같이 한 것은 아니다 국내에서도 우수한 연구진과 같이 공동으로 작업을 할 수 있어서 큰 성과를 얻을 수 있었고, 향후에도 지속적으로 빅데이터 연구를 지속적으로 해 나가고자 합니다.
3. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획
정성적으로 잘 정리된 건강보험데이터 같은 형태 외에 구강 내 치아나 잇몸 사진과 같은 비정형데이터 분석연구도 진행 중입니다. 질환상태를 phenotyping 하여 정리한 후 딥러닝으로 학습하는 것을 계속 진행하고 있습니다. 잇몸질환 연구의 경우 2021년 데이터바우처 사업에 선정되었고, 현재 분석한 결과도 매우 좋게 나왔습니다. 이외에 칫솔질을 영상으로 촬영한 후 이를 구강 내 치태가 남은 상태와 연계하여 분석하는 연구도 진행 중인데 향후에 AI가 자동적으로 어디가 덜 닦아는 지를 분석할 수 있게 하는 증강현실 프로그램도 제작하려고 합니다.
4. 끝으로 후배 연구자들에게 하시고 싶은 말씀과학분야의 우수 연구자를 추천해 주시기 부탁드립니다.
저는 일반적인 wet job 같은 실험이 아닌 잘 정리된 대규모 2차자료 분석을 통해서 주로 논문을 쓰게 되었습니다. 지금은 연구비를 통해 자체적으로 데이터를 수집하고 정리 중이지만 초반에 연구비가 없고 당장 실적이 급할 때 2차자료 분석과 같은 데이터사이언스 기법은 저에게 신임교수로 자리잡는데 많은 도움이 되었습니다. 지금도 연구비 및 논문 실적에 힘들어하시는 연구자 분들이 계실텐데, 이런 분들께 관련 사항이 되면 데이터사이언스적인 지식을 쌓아서 성과를 내시는 것도 추천드립니다.
아까 말씀드린 서울대학교 가정의학과의 박상민 교수님을 추천합니다. 박상민 교수님은 유수의 의학저널 학술지에 데이터사이언스에 기반한 논문들을 출판하셨습니다. 또한 최근에 설명가능한 인공지능 연구에도 힘쓰고 계십니다.