Artificial intelligence in periodontal disease research: a bibliometric and visualized analysis of global research trends (2007–2025)

Motivation

• Known: AI는 의료 분야에서 정밀의학과 지능형 진단·치료의 핵심 동력이 되고 있으며, 치주질환은 구강 질환 중 가장 흔한 질병이다. 그러나 이 두 분야의 교차통합에 대한 체계적인 분석이 부재했다.
• Gap: AI와 치주질환 연구의 교차 영역에 대한 포괄적인 bibliometric 분석이 현재 부족하며, 이 분야의 발전 동향, 핵심 기여자, 연구 핫스팟 구조가 명확하게 매핑되지 않았다.
• Why: 치주질환은 3.5억 명 이상의 전 세계 인구에 영향을 미치며 당뇨병, 심혈관질환 등 전신질환과 양방향 영향을 미치므로, AI를 통한 진단·치료 혁신이 임상적으로 시급하다.
• Approach: Web of Science Core Collection에서 2007-2025년 영문 논문을 검색하고, R (Bibliometrix), VOSviewer, CiteSpace를 활용하여 저자-기관 협력망, 공인용 네트워크, 키워드 동시출현 및 burst detection을 다층적으로 분석했다.

Achievement

• 출판 동향 파악: 496개 논문(연구논문 437개, 리뷰 59개)의 지속적 성장 추세(특히 2021년 이후) 확인
• 국가별·기관별 기여도 측정: 중국이 가장 많은 153개 논문 발표, Pusan National University(32개)와 Saveetha Institute(31개)가 최고 생산성 기관 확인
• 저자 영향력 분석: Pradeep Kumar Yadalam이 15개 논문으로 가장 다작, Orhan Kaan 등이 공인용 분석에서 상위 저자 확인
• 핵심 연구 주제 도출: 'periodontitis
• machine learning
• artificial intelligence'가 중심 연구 초점, 'progression
• expression'이 신흥 주제 방향으로 검출", '학술 출판 채널 파악: BMC Oral Health가 23개 논문으로 최대 기여 저널 확인

How

Fig. 1   Study workflow for bibliometric analysis

• Web of Science Core Collection에서 정의된 검색식 조합을 통해 ('periodontitis' OR 'periodontal disease' OR 'gingivitis' 등)과 ('artificial intelligence' OR 'machine learning' OR 'deep learning' 등)의 교집합 문헌 추출", '두 명의 독립적 검토자가 포함·제외 기준에 따라 제목·초록 선별 (제3검토자로 의견 불일치 해결)
• 저자명 표준화, 키워드 정규화, 중복 제거, 거짓 양성 제외의 4단계 데이터 전처리
• R Bibliometrix로 기술 통계 및 저자-기관-국가 협력 지수 계산
• VOSviewer를 통해 공저자, 국가/기관, 공인용, 키워드 동시출현 네트워크 시각화 (최소 포함 기준: 저자·기관·저널·키워드 10회, 국가 5회, 문서 100인용)
• CiteSpace로 keyword burst detection, 클러스터링, 시계열 시각화 수행

Originality

• 치주질환과 AI의 교차 분야에 대한 최초의 포괄적 bibliometric 분석으로, 2007-2025년 장기 데이터(18.5년)를 대상으로 함
• R Bibliometrix, VOSviewer, CiteSpace의 세 가지 상호보완적 도구를 조합하여 다층적 분석 수행 (저자 협력망, 공인용, burst detection, 시계열 클러스터링)
• 단순 게재 건수 분석을 넘어 저자명 표준화, 키워드 정규화, 거짓 양성 제외 등 엄격한 데이터 전처리 프로토콜 적용
• 임상의와 연구자를 위해 word cloud, collaboration map, topic evolution plot 등 시각화 자료로 해석 가능성 극대화

Limitation & Further Study

• Web of Science Core Collection만 사용하여 Scopus, PubMed 등 다른 주요 데이터베이스의 논문이 누락될 수 있음
• 영문 논문만 포함하므로 중국, 한국, 일본 등의 비영문 출판물이 제외되어 실제 국가별 기여도가 과소평가될 가능성
• 2025년 7월 20일까지의 데이터만 포함하여 최근 신규 논문 및 부상하는 주제가 미반영될 수 있음
• 키워드 분석이 저자가 제공한 키워드에 의존하므로, 제목·초록에만 나타나는 새로운 개념이 놓칠 수 있음
• 후속 연구: (1) Scopus, PubMed 포함 다중 데이터베이스 통합 분석, (2) 기계학습(NLP)을 통한 본문 내용 분석 추가, (3) AI 기법별(CNN, SVM, random forest 등) 세분화된 분석, (4) 임상 영향도 평가를 위한 인용 피인용 분석 확대

Evaluation

총평: 이 연구는 AI와 치주질환의 교차 분야에 대한 최초의 체계적 bibliometric 분석으로, 18년간의 광범위한 데이터와 다층적 분석 도구를 통해 연구 동향, 주요 기여자, 미래 연구 방향을 명확히 제시한다. 데이터 전처리의 엄밀성과 임상 해석 가능성이 높으나, 단일 데이터베이스 사용과 영문 논문 한정이 보완되어야 한다.