연구분야

저희 헬스 시스템 데이터 사이언스 연구실에서는 대규모 건강정보 자료에 데이터 과학 기술을 접목시켜 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 대표적인 최근 연구로는, 국민건강보험공단 빅데이터를 분석하여 20-30대 젊은 성인에서 2017년 미국심장학회에서 새로 제시한 혈압 기준을 초과할 경우 추후 심뇌혈관질환 발생 위험도가 증가한다는 연구 결과를 최근 Journal of American Medical Association 학술지에 발표한 바 있습니다. 또한, 국민건강보험공단 빅데이터를 분석하여 남성 암 생존자에서 체질량지수와 이차암 발생 연관성 규명과 40세 이상 한국인 남성에서 금연 후 체중증가가 금연으로 인한 심근경색 및 뇌졸중 위험 감소에 영향을 주지 않는다는 연구 결과를 각각 Journal of Clinical Oncology와 European Heart Journal 학술지에 발표한 바 있습니다. 이 뿐만 아니라 여러 질병의 주요 위험인자를 연구하고자 보건의료-사회환경 융합 빅데이터를 구축하여 다양한 요인을 고려한 건강위험인자 평가 모델 개발을 진행 중입니다. 또한, 저희 헬스 시스템 데이터 사이언스 연구실은 다양한 학문 및 산업 분야와 융합 연구를 추진하고 있으며, 현재 많은 주목을 받고 있는 AI 기술을 보건의료 데이터를 접목하여 일차 의료 현장에서 흔히 처방되는 의약품의 예상치 못한 건강영향 예측 및 의료 이미지 자동 판독 분야의 연구도 추진하고 있습니다. 이를 바탕으로 지금까지 해결하지 못했던 보건의학적 질문에 대한 해답을 찾고 적절한 건강관리 체계를 수립하는 것이 저희 연구실의 목표입니다.

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전공분야 핵심단어

Data science, pharmacoepidemiology, cost-effectiveness, health promotion, explainable artificial intelligence (XAI)