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임태호 연구실
한양대학교 의학과 임태호 교수
대기플라즈마
응급의학
외상 AI
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논문·특허
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임태호 연구실

한양대학교 의학과 임태호 교수

임태호 연구실은 대기플라즈마 및 플라즈마 처리 과산화수소 미스트를 활용해 상처 치유 과정의 염증 반응을 조절하고, 병원 내 표면 소독 효율을 재질과 환경 조건에 따라 평가하는 연구를 수행합니다. 또한 급성 중독 및 응급 상황에서 초기 생체지표와 임상 변수를 기반으로 합병증 위험을 정리하고, 의료영상에서 병변 위치를 자동화하는 인공지능 모델을 개발합니다. 응급 외상 AI·CDSS 개발·실증과 이동형 병원 플랫폼의 UX 설계를 통해 응급의료 전달체계와 연계하는 응용 연구를 병행합니다.

대기플라즈마응급의학외상 AI의료영상 인공지능병원 환경 소독
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대기플라즈마 기반 상처치유 및 의료환경 살균 연구 thumbnail
대기플라즈마 기반 상처치유 및 의료환경 살균 연구
Atmospheric Plasma for Burn Wound Healing and Hospital Disinfection
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

69총합

5개년 연도별 피인용 수

686총합
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 0
·
2025
Comparison of the effectiveness of automatic and manual plasma-treated hydrogen peroxide mist disinfection in various teaching hospital environments
Jongbong Choi, Yangsoon Lee, Yun Jin Kim, Tae Ho Lim
IF 2.4 (2025)
American Journal of Infection Control
배경: 자동 소독 기술은 병원 소독의 신뢰성과 철저성을 향상시키기 위해 개발되어 왔다. 그러나 자동화 시스템이, 수기 방법을 사용하는 숙련된 전문가가 얻는 소독 결과와 유사한 수준의 소독 효과를 달성할 수 있는지는 명확하지 않다. 본 연구는 다양한 병원 환경에서 자동 및 수기 플라즈마 처리 과산화수소 미스트(PTHPM) 시스템의 소독 효능을 평가하였다. 방법: 소독은 교육병원의 23개 병실에서 수행되었으며, 다양한 병동, 외래진료부, 응급실을 포함하였다. 전체적으로, 소독 전과 후에 459개의 표면을 면봉으로 채취하였다. 그람음성균과 곰팡이의 유병률이 낮아, 통계 분석은 그람양성균에 대해서만 수행하였다. 결과: 소독 전 그람양성균의 생존성(집락형성단위 기준)은 외래진료부에서 가장 높았고, 그 다음으로 응급실, 그리고 병동 순이었다(자동 및 수기 소독 모두에서). 자동 PTHPM 소독은 다양한 환경에서 그람양성균의 집락형성단위를 유의하게 감소시켰다. 자동화 및 수기 PTHPM 소독의 효능 간에는 유의한 차이가 없었다. 결론: 자동 PTHPM 소독은 교육병원 환경에서 미생물 오염 제거에 있어 수기 PTHPM 소독만큼 효과적일 수 있다.
https://doi.org/10.1016/j.ajic.2025.11.012
Mist
Teaching hospital
Hydrogen peroxide
Contamination
Human decontamination
Cross infection
2
Review
|
인용수 7
·
2022
Association between Early Phase Serum Lactate Levels and Occurrence of Delayed Neuropsychiatric Sequelae in Adult Patients with Acute Carbon Monoxide Poisoning: A Systematic Review and Meta-Analysis
Heekyung Lee, Jaehoon Oh, Hyunggoo Kang, Chiwon Ahn, Myeong Namgung, Chan Woong Kim, Wonhee Kim, Young Seo Kim, Hyungoo Shin, Tae Ho Lim
Journal of Personalized Medicine
급성 일산화탄소(CO) 중독 치료의 일차적 목표는 지연성 신경정신 후유증(DNS)의 발생을 예방하거나 그 발생을 최소화하는 데 있다. 따라서 DNS가 발생할 가능성이 높은 환자를 가장 이른 시점에 선별하는 것이 필수적이다. 그러나 DNS를 예측하기 위한 예후 도구는 충분하지 않으며, 예측 인자로서 젖산(lactate) 수치의 유용성도 불명확하다. 본 체계적 문헌고찰 및 메타분석은 급성 CO 중독 성인 환자에서 초기 단계의 혈청 젖산 수치와 DNS 발생 간의 연관성을 조사하였다. 2022년 1월에 Embase, MEDLINE, Google Scholar 및 6개 국내 데이터베이스(KoreaMED, KMBASE, KISS, NDSL, KISTi 및 RISS)에서, CO 중독 성인 환자를 포함하고 초기 젖산 농도를 보고한 관찰 연구를 검색하여 수집하였다. 젖산 값은 연속 변수로 수집하였으며, 무작위효과모형을 사용하여 표준화 평균차(Standardized Mean Differences, SMD)로 분석하였다. 편향의 위험은 Quality in Prognosis Studies(QUIPS) 도구를 사용하여 평가하였고, 하위군 분석, 민감도 분석 및 메타회귀 분석을 수행하였다. 총 1350명의 환자를 포함한 8편의 연구가 포함되었다. 급성 CO 중독 성인 환자에서 초기 단계의 혈청 젖산 농도는 DNS 군이 비-DNS 군보다 유의하게 높았다(8편; SMD, 0.31; 95% CI, 0.11−0.50; I2 = 44%; p = 0.002). 민감도 분석에서 이질성은 I2 = 8%로 감소하였는데(Han2021 제외; 7편; SMD, 0.38; 95% CI, 0.23−0.53; I2 = 8%; p < 0.001), 5편의 연구에서 편향의 위험은 높게 평가되었다. DNS 군은 비-DNS 군에 비해 유의하게 더 높은 젖산 농도와 연관되어 있었다.
https://doi.org/10.3390/jpm12040651
Carbon monoxide poisoning
Medicine
Meta-analysis
CO poisoning
Internal medicine
Emergency medicine
Anesthesia
Poison control
Biology
3
Review
|
인용수 3
·
2022
Efficacy of Quantitative Pupillary Light Reflex for Predicting Neurological Outcomes in Patients Treated with Targeted Temperature Management after Cardiac Arrest: A Systematic Review and Meta-Analysis
Jae Guk Kim, Hyungoo Shin, Tae Ho Lim, Wonhee Kim, Youngsuk Cho, Bo-Hyoung Jang, Kyu-Sun Choi, Min Kyun Na, Chiwon Ahn, Juncheol Lee
IF 2.6 (2022)
Medicina
본 메타분석은 포함된 연구 수가 적고 근거의 질이 낮아, TTM으로 치료받은 심정지 후 환자에서 %PLR 변화가 신경학적 예후를 예측하는 데 효과적인 도구임을 확인하지 못했다.
https://doi.org/10.3390/medicina58060804
Medicine
Pupillary light reflex
Pupillary reflex
Confidence interval
Cochrane Library
Meta-analysis
Pupillometry
Targeted temperature management
Strictly standardized mean difference
Odds ratio
최신 정부 과제
13
과제 전체보기
1
2024년 3월-2028년 12월
|1,053,334,000
AEGIS AI·CDSS 개발·실증: 국민체감형·외상 AI
1. AEGIS 데이터뱅크 250만례 구축2. AEGIS AI SW/CDSS 개발 AEGIS 5-1) 국민체감형-응급실 이용여부 의사결정 모델 AEGIS 5-2) 국민체감형-지능형 응급도 중증도 예진 보조 문진 모델 AEGIS 5-3) 국민체감형-응급실 내 환자 중증도 지속 감시 모델 AEGIS 5-4) 국민체감형-응급실 재실환자 맞춤형 설명 생성 ...
중증도 분류
응급의료체계
인공지능
접근성
(환자) 자율성
2
2024년 3월-2028년 12월
|1,053,334,000
AEGIS AI·CDSS 개발·실증: 국민체감형·외상 AI
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중증도 분류
응급의료체계
인공지능
접근성
(환자) 자율성
3
2024년 3월-2028년 12월
|793,334,000
AEGIS AI·CDSS 개발·실증: 국민체감형·외상 AI
1. AEGIS 데이터뱅크 250만례 구축2. AEGIS AI SW/CDSS 개발 AEGIS 5-1) 국민체감형-응급실 이용여부 의사결정 모델 AEGIS 5-2) 국민체감형-지능형 응급도 중증도 예진 보조 문진 모델 AEGIS 5-3) 국민체감형-응급실 내 환자 중증도 지속 감시 모델 AEGIS 5-4) 국민체감형-응급실 재실환자 맞춤형 설명 생성 ...
중증도 분류
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인공지능
접근성
(환자) 자율성
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2023플라스마를 이용한 전자 데오드란트 기기1020230031355
공개2023매질 입자 공급장치1020230031352
취하2022활성화 매질 분사 장치1020220155021
전체 특허

플라스마를 이용한 전자 데오드란트 기기

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230031355

매질 입자 공급장치

상태
공개
출원연도
2023
출원번호
1020230031352

활성화 매질 분사 장치

상태
취하
출원연도
2022
출원번호
1020220155021