이 연구 주제는 전국 단위 코호트와 인구집단 자료를 활용하여 질병 발생 위험과 건강결정요인을 분석하는 역학연구에 해당한다. 연구실은 노인, 암 생존자 등 다양한 집단을 대상으로 생활습관, 환경노출, 질병 이력과 건강결과 간의 연관성을 규명하며, 예방 중심 보건전략 수립을 위한 근거를 축적하고 있다. 이러한 연구는 개인 수준의 임상정보와 집단 수준의 공중보건 데이터를 연결해 건강문제를 보다 넓은 사회적 맥락에서 이해하게 한다. 대표적으로 신체활동과 암 생존자의 치매 위험 간의 관계를 분석한 전국 코호트 연구는, 진단 이후 건강행태 변화가 장기적인 인지건강에 어떤 영향을 미치는지를 보여준다. 또한 대기오염의 단기 노출이 고령층 심혈관질환 발생에 미치는 영향을 분석한 연구는 환경요인이 취약 인구집단의 건강에 미치는 영향을 정량적으로 제시한다. 이러한 연구들은 코호트 연구, 시계열 기반 분석, 환자-교차 설계 등 역학적 방법론을 적절히 적용하여 인과적 해석의 타당성을 높이고 있다. 이와 같은 인구집단 기반 분석은 질병예방 정책, 건강증진 프로그램, 환경보건 규제, 고령사회 대응 전략 수립에 직접 활용될 수 있다. 특히 고령화와 만성질환 증가, 환경위험 심화라는 복합 과제 속에서 근거 기반 보건정책의 중요성은 더욱 커지고 있다. 연구실은 보건정책관리의 시각과 역학적 분석 역량을 결합하여, 실제 정책과 제도 개선으로 이어질 수 있는 실증적 연구를 지속적으로 확장해 나갈 것으로 보인다.

이 연구 주제는 보건정책과 보건행정의 관점에서 의료지원이 필요한 취약계층을 보다 정밀하게 식별하고, 공공의료 재정의 효율성과 형평성을 높이는 데 초점을 둔다. 연구실은 전국 단위 코호트 자료와 행정데이터를 활용하여 의료급여 잠재 수급자를 탐지하고, 건강위험과 사회경제적 요인을 함께 고려하는 정책 기반 의사결정 모델을 개발한다. 이는 단순한 수급 판별을 넘어 실제 건강불평등 완화와 복지 접근성 개선으로 이어질 수 있는 근거를 마련하는 작업이다. 특히 최근 연구에서는 머신러닝 기법을 활용해 잠재적 의료급여 대상자를 선별하는 예측모형을 구축하고, 중요한 변수의 해석을 통해 기존 공중보건 지식과의 정합성을 검토하였다. 이러한 접근은 전통적인 통계분석을 보완하면서도 설명가능성을 확보해 정책 현장에 적용 가능한 분석 체계를 만드는 데 강점이 있다. 보건의료 이용 패턴, 인구사회학적 특성, 질병 부담, 의료 접근성 등의 다양한 지표를 결합함으로써 공공부조와 의료보장제도의 사각지대를 줄이는 데 기여할 수 있다. 장기적으로 이 연구는 건강보험 및 의료급여 제도의 지속가능성을 높이고, 한정된 공공재원을 보다 필요한 집단에 효과적으로 배분하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한 데이터 기반 정책설계는 중앙정부와 지방정부, 공공기관이 보건복지 서비스를 사전에 기획하고 조정하는 데 실질적인 근거를 제공한다. 연구실의 보건사회 및 보건정책관리학 전문성은 향후 취약계층 건강보호, 예방 중심 보건정책, 복지-의료 연계 전략 수립으로 확장될 가능성이 크다.

이 연구 주제는 감염병 이후 변화한 사회환경 속에서 정신건강 문제를 조기에 발견하고 예방하기 위한 디지털 헬스케어 서비스 모델 개발에 초점을 둔다. 특히 여성의 우울증 예방과 관리에 관한 프로젝트를 통해 생애주기별 정신건강 위험요인을 도출하고, 개인별 위험 수준에 맞는 건강관리 체계를 설계하고자 한다. 이는 단순한 증상 모니터링을 넘어 정신건강 서비스 접근성 향상과 지속적 자기관리 지원을 동시에 지향하는 연구이다. 연구실은 일반인과 환자를 위한 앱, 의료인을 위한 웹 기반 플랫폼 등 디지털 도구를 활용하여 빅데이터 기반 건강위험 예측과 맞춤형 개입 방안을 모색한다. 인공지능과 건강증진 모델을 결합함으로써 우울 증상 악화 가능성을 조기에 파악하고, 개인 특성에 따른 상담 연계, 생활습관 개선, 추적관리 기능을 체계화할 수 있다. 이러한 방식은 정신건강 자원의 부족과 서비스 이용 장벽 문제를 보완하며, 실제 공공보건 현장에서 운영 가능한 서비스 모델로 발전할 수 있다. 앞으로 이 연구는 여성 정신건강뿐 아니라 감염병 경험, 사회적 고립, 돌봄 부담, 만성질환 동반 등 복합적인 위험요인을 가진 집단으로 확대될 수 있다. 디지털 헬스케어는 예방 중심 건강관리와 비대면 서비스 수요 확대라는 흐름과도 맞물려 있어, 지역사회 기반 정신건강 증진 정책과의 연계 가능성이 높다. 연구실은 기술 개발에 머무르지 않고 정책적 수용성과 실제 활용성까지 고려한다는 점에서 공공보건형 디지털 정신건강 연구의 실질적 기반을 제공한다.