본 연구는 청소년을 대상으로 CAMBRA-students 프로그램 적용 후 우식 위험군이 고위험군 및 초고위험군으로 상향 전환된 사례를 중심으로 랜덤포레스트 기법을 활용하여 우식 위험군 전환에 영향을 미치는 주요 요인을 정밀하게 분석하고 예측하기 위해 수행되었다.

사전검사에서 저·중위험군에 속했던 대상자가 중재 후 초고·고위험군으로 전환된 비율이 중재군에서 78.9%, 대조군에서 40.0%로 나타났다. 중재군에서 우식 위험이 더 높아진 결과는 단순히 중재의 효과가 부족했던 것으로 보기보다는 사전검사 때부터 우식 경험 수준의 차이가 영향을 미쳤다. 실제로 DMFT index의 사전검사에서 중재군은 대조군보다 유의하게 높은 수치를 보였으며(p<0.001), 이는 본 연구에서 편의표본추출로 학교를 선정한 후, 각 학교의 학급을 단위로 하여 무작위로 중재군과 대조군을 배정하였다. 그러나 군 단위 무작위배정의 특성상 사전 동질성이 완전히 확보되지 않았으며, 실제 분석 결과에서는 중재군이 대조군에 비해 초기에 더 높은 우식 민감도를 가진 집단이었음을 알 수 있다. 이러한 차이는 치아우식 고위험군 분류에 영향을 주는 알고리즘[19] 결과에 반영되었을 가능성이 있다. 사전검사 결과, 실험군과 대조군 간 동질성이 완전히 확보되지 않아 본 연구에서는 Quade’s ANCOVA를 사용하여 사전검사 점수의 영향을 보정하고 중재 효과를 분석함으로써 연구의 타당성을 높이고자 하였다. CAMBRA-students 프로그램의 중재가 적용되었음에도 일부 청소년에서 여전히 우식 위험군 상승 전환이 나타난 것은 중재 프로그램에 대한 행동 이행의 차이가 영향을 미쳤을 가능성도 있다. CAMBRA-students는 앱 기반 개입으로 설계되었으며, 대상자의 개별적 실천 정도에 따라 효과의 차이가 발생할 수 있다. 특히 청소년은 외부 환경에 영향을 많이 받기 때문에, 식습관이나 생활습관의 개선이 제한적이었을 수 있다. Murariu 등[20]의 연구에서도 청소년의 구강건강을 위해 모바일 앱이 사용되지만, 개인의 실천 정도와 또래·가정환경 등 외부 요인에 따라 효과가 크게 달라질 수 있음을 체계적으로 정리하여 보고하였다. 하지만 본 연구에서는 중재군의 행동 이행 수준을 정량적으로 측정할 수 있는 지표가 포함되지 않았기 때문에 중재효과를 행동 변화 실패로 해석하는데 제한이 따른다. 향후 연구에서는 앱 사용 기록, 식이일지, 칫솔질 빈도와 같은 행동 실천 지표를 함께 수집하여 모바일 기반 중재의 효과를 보다 명확하게 분석할 필요가 있다. 이는 청소년 대상자들에게 위험군별 중재 가이드라인 만으로는 모든 고위험군 전환을 억제하기에는 어렵다는 점을 보여주며, 프로그램의 효과를 긍정적으로만 평가하기보다는 더욱 정밀한 개별 위험 요인 분석과 맞춤형 개입이 필요하다는 점을 시사한다.

치면세균막의 양을 나타내는 SHS 결과는 통계적으로 유의하지는 않았지만 중재 후 중재군보다 대조군에서 더 많이 증가하였다. 중재군에게는 중재 과정에서 Qraycam 이미지를 포함한 결과를 애플리케이션을 통해 피드백하여 동기 부여한 효과라고 판단되다. 중학생을 대상으로 한 Yeo와 Lee[21]의 연구에서도 Qraycam 이미지를 활용한 피드백으로 치면세균막의 양과 성숙도를 감소시키는데 유의한 감소가 나타났다.

저·중위험군에서 초고·고위험군으로 전환한 대상자들에 대한 질병지표, 위험요인, 보호요인들의 변화를 확인한 결과, 중재군에서는 위험요인 중 ‘하루 3회 이상 발효성 탄수화물 섭취’ 항목이 사전에 비해 사후가 유의하게 증가하였다. 선행연구[1]에서 청소년의 우식 위험에 영향을 주는 여러 요인 중 가당 탄산음료, 에너지 음료, 라면, 패스트푸드 섭취량과 유의한 결과가 나타났다. 이처럼 부모의 식이지도 시기를 지난 청소년기의 식습관은 치아우식증 발생 위험을 예측하는 데 있어 중요한 기준이 된다. 대조군에서는 위험요인 중 ‘1년 이내 치아수복 경험’ 항목과 4개의 질병지표가 유의하게 증가하였다. Selwitz 등[22]의 연구 결과와 유사하게 예방 조치가 이루어지지 않아도 초기 병소는 회복되기도 하지만 예방적 개입이 없을 경우, 더 심한 우식 병소로 진행될 가능성이 크다는 점을 나타낸다. 이러한 결과는 중재 유무에 따라 우식 위험군 전환에 영향을 미치는 위험요인이 달라질 수 있음을 보여주며 향후 치아우식 예방 및 관리 전략 수립 시 중재 환경을 고려한 개별화된 접근이 필요함을 시사한다.

CAMBRA의 기존 방식은 각 변수의 점수를 단순 합산하므로 이런 복합 작용을 반영하는데 어려움이 있었다. 따라서 단순히 빈도 기반의 우식 위험 평가가 아닌 통계적 유의성과 변수 중요도를 동시에 고려하는 분석 접근이 필요하다고 판단되어 본 연구에서는 고차원의 다변수 데이터를 처리할 수 있는 능력과 변수 간 상호작용을 자동으로 탐색할 수 있는 장점을 가진 랜덤포레스트를 활용하여 이를 평가하였다.

랜덤포레스트 분석 결과, 중재군에서는 ‘하루 3회 이상 발효성 탄수화물 섭취’(∆R1), ‘최근 1년 이내 치아 수복 경험’(∆D4), ‘구강위생용품 미사용’(∆R4) 등이 위험군 전환에 통계적으로 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 발효성 탄수화물 섭취 빈도의 증가는 기존 연구[23]와 일치하며, 잔존 치면세균막의 당 대사를 통한 산 생성이 법랑질 탈회 및 우식 진행의 주요 기전임을 다시금 확인시켜 주었다. 또한 과거 치아 수복 경험은 향후 우식 위험을 예측하는 강력한 지표임이 이전 연구[24]에서 제시되어 왔고, 본 연구 역시 CAMBRA 이론적 배경과 부합하는 결과를 보였다[3]. 구강위생용품의 사용 여부 또한 정기적인 구강위생 관리의 중요성을 강조한 선행연구에서 지속적으로 언급되어 왔고[25], 본 연구에서도 우식 위험군 전환에 유의한 변수로 확인되었다. 반면, 중재군에서 ‘고정성 교정장치 부착’(∆R6)은 통계적으로 유의하였으나 변수 중요도는 상대적으로 낮아 전체적인 예측 기여도는 제한적인 것으로 나타났다. 이는 교정장치가 치면세균막 축적의 위험요인임에도 불구하고, 본 연구대상자 집단에서 비교적 적은 빈도로 관찰되어 예측 모델상 영향력이 약화되었을 가능성이 있다.

대조군에서는 ‘최근 1년 이내 치아 수복 경험’(∆D4), ‘평활면에 새로 발생한 백색반점 또는 탈회부위’(∆D3), ‘법랑질에 국한된 새로운 비와동성 병소’(∆D2) 등의 질병지표가 변수 중요도와 통계적 유의성 모두에서 높게 나타났다. 대조군에서 질병지표가 높은 변수 중요도를 보였다는 점은, 예방적 개입이 이루어지지 않는 상황에서 질병 진행 정도가 우식 위험 예측의 핵심 요인으로 작용할 수 있음을 의미한다. 결과적으로 중재군에서는 식습관 및 구강위생과 같은 행동 요인의 변화가, 대조군에서는 진행된 질병 상태의 변화가 우식 고위험군 전환에 더 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 이는 중재 유무에 따라 우식 위험군 상승에 작용하는 위험요인의 양상이 다르다는 점을 보여주며, 향후 치아우식 예방과 관리 전략 수립 시 중재 환경에 따라 개별화된 요인 중심 접근이 필요함을 시사한다.

본 연구에서 중재군의 랜덤포레스트 모델 성능(AUC 95.7%)도 매우 우수하였음에도 대조군의 모델(AUC 99.7%)이 더 높은 예측 성능을 보인 점은 주목할 만하다. 이는 대조군에서 위험군 전환 여부를 설명하는 변수가 보다 명확하고 일관되게 작용했을 가능성을 시사한다. 중재군에서는 중재로 인해 다양한 변수 변화가 복합적으로 일어나면서 예측 모델의 불확실성이 상대적으로 증가했을 수 있다. 이는 실제 임상에서도 중재 후 우식 위험군이 상향되는 일부 사례가 기존 CAMBRA 프로그램의 한계로 보고되고[5] 있는 점과 유사하다고 판단된다.

랜덤포레스트는 다수의 의사결정나무를 무작위로 구성하고, 각 나무의 예측을 집계하여 최종 결과를 도출하기 때문에 단일 트리 모델보다 과적합(Overfitting) 위험이 낮고 안정적인 예측력을 보인다[26]. 본 연구에서도 모델 반복 학습을 500회 수행함으로써 표본 크기가 제한적인 연구 설계에서 발생할 수 있는 추정치의 변동성을 완화하고, 신뢰할 수 있는 변수 중요도 추정을 가능하게 하였다. 랜덤포레스트의 한계로 지적되어 온 변수 중요도 산출 시 변수 간 상관관계(Correlation) 문제에 대해서도 본 연구에서는 순열 중요도(Permutation importance) 기반 분석을 통해 변수와 목표 변수 간의 무작위성을 제거하고, 모델의 예측 성능에 기여하는 정도를 직접 평가하였고 이러한 분석 접근은 단순한 변수 중요도 순위만으로는 파악할 수 없는 변수의 실제적 예측 기여도를 확인하여 상관성의 영향을 최소화하려는 노력을 기울였다. 이는 Strobl 등[27]이 제안한 방식으로, 지니 중요도(Gini importance)에 비해 더 정확하게 변수의 독립적 중요도를 평가할 수 있다는 점에서 의의가 크다. 특히 CAMBRA와 같은 우식 위험평가 체계는 개별 변수들이 서로 강한 상관성을 가지는 경우가 많기 때문에, 변수 간의 독립적 기여도를 평가하는 본 연구의 접근법은 적절하다고 판단된다. 또한 본 연구에서 적용한 SMOTE는 소표본 연구에서 발생할 수 있는 클래스 불균형(Class imbalance) 문제를 해결하기 위한 기법으로 모형의 민감도와 예측 정확도를 향상시키는 데 기여했으며 치아우식 예측 선행연구에서도 활용되었다[28]. 실제로 중재군과 대조군 모두에서 소수 클래스인 고위험군 전환 집단의 사례 수가 적었음에도 불구하고, 본 연구에서 높은 AUC 값을 기록할 수 있었던 것은 SMOTE의 효과와 순열 중요도의 정밀 분석이 함께 작용한 결과로 해석된다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 특정 지역 청소년을 대상으로 수행되었으며, 표본 수가 제한적이므로 결과를 일반 청소년 집단에 확장하여 적용하는 데에는 신중한 해석이 필요하다. 둘째, 중재군과 대조군 간 사전 동질성이 완전히 확보되지 않았으며, Quade’s ANCOVA로 보정하였으나 통계적 한계가 존재할 수 있다. 셋째, 표본 수의 한계를 인식하고 클래스 불균형에 따른 편향을 최소화하고자 하였으나, 자료 분석의 결과는 소규모 사례를 기반으로 한 탐색적 분석이므로, 해석과 적용에 주의가 필요하며 후속 연구에서 충분한 표본을 바탕으로 예측 모델의 일반화 가능성을 검증할 필요가 있다. 또한 랜덤포레스트 모델이 갖는 ‘블랙박스(Black box)’ 특성은 여전히 해석상의 한계로 지적된다. 변수 중요도 순위를 통해 각 변수의 상대적 기여를 알 수 있으나, 구체적으로 어떤 규칙이나 경로로 분류가 이루어졌는지는 직관적으로 이해하기 어렵다는 점이 단점이다[29]. 향후 연구에서는 SHAP (Shapley additive explanations) 값이나 LIME (Local interpretable model-agnostic explanations) 등의 모델 설명 기법을 함께 적용하여[30], 랜덤포레스트 예측의 구체적인 의사결정 과정을 시각화하고 해석력을 높이는 노력이 필요하다.

결과적으로, 본 연구의 랜덤포레스트 기반 분석은 청소년 치아우식 위험군 전환 예측 분야에서 변수 중요도 해석과 통계적 유의성 검증을 동시에 시도한 점에서 의의가 크며, 향후 단일 요인 중심의 우식 위험 평가에서 벗어난 다양한 구강건강관리 프로그램의 정밀한 근거 기반 전략 수립에 유용한 방향성을 제공할 것으로 기대된다. 본 연구 결과를 바탕으로 CAMBRA-students 앱은 단순 정보 제공을 넘어 개인별 맞춤형 리마인더, 부모·교사 연계 알림 기능, 행동 실천률 모니터링 등을 도입할 필요가 있다. 특히 발효성 탄수화물 섭취 감소와 구강위생용품 사용은 고위험군 전환에 유의한 요인으로 확인되었으므로, 이 항목에 대한 집중적 행동 강화 전략이 요구된다.