조수진 연구실은 신생아 집중치료 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히 극소저체중출생아(VLBWI)와 미숙아의 생존율 향상 및 장기적인 건강 결과 개선을 목표로 다양한 임상 연구와 코호트 연구를 진행해왔습니다. 한국 신생아 네트워크(KNN) 데이터를 활용하여 신생아 소생술, 기관지폐형성이상(BPD), 뇌실내 출혈, 신생아 패혈증 등 주요 합병증의 발생률과 예후를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 치료 전략을 개발하고 있습니다. 연구실은 신생아 소생술 가이드라인 개발과 실제 임상 적용에 관한 연구도 활발히 수행하고 있습니다. 국내외 NICU(신생아중환자실) 간의 진료 패턴 차이, 의료 자원 분포, 치료 결과에 대한 다국가 비교 연구를 통해 아시아 신생아 네트워크(AsianNeo)와 협력하여 국제적 수준의 진료 표준화와 질 향상 활동을 주도하고 있습니다. 또한, 신생아기 초기 혈소판 감소증, 신생아 위 천공, 신생아기 감염 질환 등 다양한 임상적 이슈에 대한 다각적인 연구를 통해 신생아 집중치료의 질적 향상을 도모하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 신생아의 생존율뿐만 아니라 장기적인 신경발달, 성장, 만성질환 발생 등 전 생애주기적 건강에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 연구실은 앞으로도 신생아 집중치료의 최신 지견을 반영한 임상지침 개발과, 환자 맞춤형 치료법 도입을 통해 국내 신생아 진료의 질적 도약을 이끌어갈 계획입니다.

조수진 연구실은 신생아 영양 및 성장에 관한 심층 연구와 더불어, 최신 정보통신기술을 접목한 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS) 개발에 앞장서고 있습니다. 미숙아 및 극소저체중출생아의 영양 공급은 생존과 신경발달, 만성질환 예방에 매우 중요한 요소로, 연구실은 모유수유, 조기 영양공급, 영양소 섭취 패턴과 성장 및 대사질환과의 연관성에 대한 다수의 코호트 및 임상 연구를 수행해왔습니다. 특히, 모유수유의 이점과 모유를 통한 감염 예방, 성장 촉진 효과에 대한 연구는 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다. 최근에는 인공지능(AI)과 머신러닝, 온톨로지 기반의 임상 의사결정 지원 시스템을 개발하여 NICU에서 신생아의 영양 상태를 실시간으로 모니터링하고, 환자별 맞춤형 영양 처방을 제안하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 시스템은 대규모 임상 데이터를 바탕으로 영양 가이드라인 준수 여부를 평가하고, 영양 불균형이나 성장 지연 위험이 있는 환자를 조기에 선별하여 의료진의 신속한 개입을 돕습니다. 또한, 신생아의 장기적인 성장 추적과 대사질환 위험 예측에도 활용되고 있습니다. 이러한 연구는 신생아 집중치료실의 임상 효율성 및 환자 안전성 향상에 크게 기여하고 있으며, 향후 빅데이터와 AI 기술을 접목한 정밀의료 실현의 기반을 마련하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 신생아 영양 및 성장 분야에서 혁신적인 연구와 기술 개발을 지속하여, 신생아의 건강한 미래를 위한 선도적 역할을 수행할 것입니다.