이원경 부교수

급성 심혈관 질환 환자의 정확한 예후 예측을 통해 임상적 의사결정을 최적화하고 관리 체계를 개선하는 데 중점을 둔 연구를 수행하고 있습니다. 임상 데이터, 실험실 검사 결과, 심전도(ECG) 데이터 등을 융합한 기계학습 및 앙상블 모델을 개발하여 심정지 및 심혈관 질환의 예후를 예측하는 기술을 구축했습니다. 이 기술은 폐쇄성 관상동맥 질환 예측, 다양한 중증 심혈관 질환에 대한 예측력 향상, 심정지 환자 발생 및 예후 예측 프로그램 개발에 적용되고 있으며, 전자의무기록시스템(EMR)에 실제 탑재되어 임상 현장에서 활용되고 있습니다. 앙상블 모델 기준 AUC 0.767, 민감도 0.761, 특이도 0.625, F1 점수 0.696의 예측 성능을 달성했으며, 해당 연구 결과는 Scientific Reports(2023)에 게재되었습니다. 현재 기술 성숙도는 TRL 3-4 단계로, 실험실 및 제한적 임상 환경에서의 검증을 거치고 있으며, 향후 다기관 전자의무기록 데이터를 활용한 외부 검증 연구로 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다.

질환 발생의 원인 및 위험 요인을 규명하고, 지역사회 및 국가 차원에서 효과적인 예방 전략을 수립하는 데 중점을 둔 심뇌혈관질환 역학 및 공중보건 예방관리 연구를 수행하고 있습니다. 역학 연구 방법론과 더불어 델파이 기법(Delphi Technique), 계층 분석법(AHP)을 활용하여 정책 우선순위를 설정하는 기술을 적용하고 있습니다. 이러한 방법론은 국가 손상 예방 관리 프로그램의 R&D 우선순위 설정, COVID-19 팬데믹 관련 응급의학 역학 분석, 인천광역시 심뇌혈관질환 예방관리사업 지원단 운영, 지역별 심뇌혈관질환 안전망 분석 및 취약지 평가 등에 실제 적용되었습니다. 이를 통해 손상 예방 21개 프로그램 및 31개 R&D 프로젝트의 우선순위를 도출했으며, 지역사회 심근경색 및 뇌졸중 발생률과 재발률을 1% 감소시키는 것을 목표로 하는 예방관리사업을 운영하고 있습니다. 현재 기술 성숙도는 TRL 5-6 단계로, 실제 지역사회 현장에 적용되어 정책적 효과를 검증받고 있는 단계입니다.