Interpretable Machine Learning for Population-Level Severe Tooth Loss Prediction: A Two-Axis External Validation
이 연구는 BRFSS 및 NHANES 데이터를 활용하여 복잡한 조사 설계를 반영하고 내재적 해석 가능성을 갖춘 EBM 모델을 개발함으로써, 중증 치아 손실의 예측 정확도와 임상적 유용성을 입증하고 공중보건 개입을 최적화할 수 있는 투명한 머신러닝 프레임워크를 제시했습니다.