본 연구실은 신경외과학, 특히 척추신경외과 분야에서 다양한 척추질환의 진단과 치료법 개발에 중점을 두고 있습니다. 척추질환은 노화, 외상, 종양, 감염 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있으며, 환자의 삶의 질에 큰 영향을 미칩니다. 연구실에서는 척추관 협착증, 추간판 탈출증, 척추종양, 척추감염 등 다양한 질환에 대한 임상적 연구와 수술적 치료법의 개선을 목표로 하고 있습니다. 특히, 수술 중 신경 모니터링(IONM)과 같은 최신 기술을 활용하여 수술의 안전성과 예후를 높이고자 하며, 척추수술 후 발생할 수 있는 합병증의 예방과 관리에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 최근에는 최소침습 척추수술, 내시경 척추수술, 3D 프린팅 및 가상현실 기반의 수술 시뮬레이션 등 첨단 기술을 접목한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하기 위해 임상 데이터와 영상 데이터를 통합적으로 분석하는 연구도 진행 중입니다. 이러한 연구를 통해 척추질환 환자의 진단 정확도와 치료 성과를 높이고, 수술 후 회복 기간 단축 및 합병증 감소에 기여하고자 합니다. 궁극적으로는 환자 중심의 통합적 척추질환 관리 모델을 구축하여, 국내외 신경외과 분야의 발전에 이바지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

연구실은 4차 산업혁명 시대에 발맞추어 의료 인공지능(AI)과 디지털 헬스케어 시스템 개발에도 선도적인 역할을 하고 있습니다. 최근 다수의 논문과 특허, 프로젝트를 통해 머신러닝, 딥러닝, 사물인터넷(IoT), 디지털 바이오마커 등 첨단 정보통신기술을 의료 현장에 적용하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 예를 들어, 환자의 생체 신호와 임상 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 질병 예측 및 맞춤형 치료에 활용하는 시스템, 의료 영상 자동 판독 및 진단 지원 시스템, 모바일 기반 개인 건강기록(PHR) 시스템 등이 대표적입니다. 특히, 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 인공지능 플랫폼을 활용한 임상 예측 모델 개발, 신경외과 환자의 수술 예후 예측, 간호사 이직률 예측, 급성 뇌졸중 환자의 재원일수 예측, 척추질환 환자의 골다공증 예측 등 다양한 임상적 문제 해결에 AI 기술을 접목하고 있습니다. 또한, 웨어러블 디바이스와 IoT를 활용한 환자 모니터링, 디지털 바이오마커 연구, 의료정보의 상호운용성(Interoperability) 강화를 위한 HL7 FHIR 기반 3D 의료영상 교환 시스템 개발 등도 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구는 의료 현장의 효율성 증대, 환자 안전성 향상, 맞춤형 의료 실현에 크게 기여하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 빅데이터, 인공지능, 디지털 헬스케어 융합 연구를 통해 미래 의료 패러다임을 선도하고, 의료 서비스의 질적 향상과 혁신을 이끌어갈 계획입니다.