ABCD Study 참가자 약 1만 1,860명의 데이터를 활용해 청소년 약물 사용 개시 위험 예측에서 횡단면·종단·그래프 기반 접근법을 비교했다. 트리 기반 모델, 순환신경망, 가족·학교·특성 유사성 그래프로 구성한 시간 그래프 합성곱망(T-GCN)을 평가한 결과, 종단 모델이 일관되게 기준 모델을 능가했고 그중 시간적 XGBoost가 단독 최고 성능을 보였다. T-GCN 자체는 시간적 XGBoost를 넘지 못했지만 그래프 기반 위험 점수는 보완적 정보를 제공했으며, 두 모델을 스코어 레벨에서 결합하면 모든 결과 변수에서 AUC-ROC 0.79 이상의 최고 성능을 달성했다. 또래 일탈, 나이, 외현화 증상, 부모 감독, 문화적 규범, 이웃 환경이 중요한 예측 변수로 확인되어 조기 개입 정책 설계에 실질적 근거를 제공한다.

• •약 1만 1,860명 ABCD Study 데이터로 음주·대마초 사용 예측 모델 비교
• •종단 모델이 일관되게 우수, 시간적 XGBoost가 단독 최고 성능
• •T-GCN과 XGBoost 결합 스태킹이 모든 결과에서 AUC-ROC 0.79 이상 달성
• •또래 일탈, 나이, 외현화 증상, 부모 감독이 주요 예측 변수로 확인
• •그래프 기반 위험 점수가 보조 신호로 유용임을 입증