이재훈 연구실
의과대학(임상교실)
이재훈
이재훈 연구실은 의학과 내에서 응급의학 및 중환자 진료 분야의 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 심정지 후 소생 환자의 신경학적 예후 평가, 급성 심혈관 질환의 조기 진단 및 예후 예측, 그리고 응급 및 중환자 진료에서의 혁신적인 환자 모니터링 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.
특히, 초기 뇌 영상 및 뇌파 분석을 통한 신경학적 예후 예측 연구는 국내외 학계에서 높은 평가를 받고 있으며, 환자의 치료 방향 결정과 가족 상담에 중요한 근거를 제공하고 있습니다. 전두엽 뇌파, 스펙트로그램, 바이오마커 등 다양한 지표를 결합한 다중 예측 모델 개발을 통해 신속하고 정확한 예후 평가가 가능하도록 연구를 지속하고 있습니다.
또한, 심전도 분석, 혈액학적 지표, 임상 데이터 및 인공지능 기반 기계학습 기법을 활용하여 급성 관상동맥증후군, 심정지, 심부전, 대동맥 박리 등 중증 심혈관 질환의 조기 진단과 예후 예측에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 응급실에서의 신속한 의사결정과 환자 예후 향상, 불필요한 검사 및 치료의 감소 등 실질적인 임상적 효과를 가져오고 있습니다.
연구실은 또한 초음파(POCUS)와 생체신호 기반의 비침습적 환자 모니터링 기술 개발, 의료기기 특허 출원 및 임상 가이드라인 연구 등 실제 임상 현장에 적용 가능한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 환자 맞춤형 치료와 진료의 질 향상, 의료 자원의 효율적 활용에 기여하고 있습니다.
이재훈 연구실은 앞으로도 빅데이터, 인공지능, 혁신적 의료기기 개발 등 첨단 기술과 융합하여 응급의학 및 중환자 진료 분야의 패러다임을 선도하고, 환자 안전과 생존율 향상에 지속적으로 기여할 것입니다.
심정지 후 소생 환자의 신경학적 예후 평가 및 뇌 영상 분석
이재훈 연구실은 심정지 후 소생 환자에서 신경학적 예후를 정확하게 평가하기 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 초기 뇌 CT 영상에서 후방 시스턴(posterior ambient cistern) 크기의 정량적 측정, 회색질 대 백질 비율(gray to white matter ratio) 분석 등 영상의학적 지표를 활용하여 환자의 예후를 예측하는 방법을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 환자의 치료 방향 결정과 가족 상담에 중요한 근거를 제공하며, 국내외 학술지에 다수의 논문이 게재되고 있습니다.
또한, 전두엽 뇌파(EEG) 및 스펙트로그램 분석을 통해 심정지 후 환자의 신경학적 회복 가능성을 조기에 예측하는 기술을 연구하고 있습니다. 뇌파 패턴과 임상적 신경학적 검사, 혈액 바이오마커(Neuron-specific enolase 등)를 결합한 다중 예측 모델을 통해 기존보다 더 정확한 예후 평가가 가능하도록 노력하고 있습니다. 이러한 연구는 중환자실 및 응급의료 현장에서 신속하고 객관적인 의사결정을 지원하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.
이 연구 분야는 환자 맞춤형 치료 전략 수립과 불필요한 치료의 최소화, 의료 자원의 효율적 배분에 중요한 역할을 하며, 향후 인공지능 기반 영상 분석 및 빅데이터 활용 등과의 융합을 통해 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.
응급의학에서 심혈관 질환의 진단 및 예후 예측
연구실은 응급의학 분야에서 심혈관 질환, 특히 급성 관상동맥증후군(ACS), 심정지, 심부전, 대동맥 박리 등 중증 심혈관 질환의 조기 진단과 예후 예측에 중점을 두고 있습니다. 심전도(ECG) 분석을 통한 우관상동맥 근위부 협착, 분절 QRS(fQRS), T/QRS 비율 변화 등 다양한 전기생리학적 지표를 활용하여 심혈관 질환의 위험도를 평가하고, 환자 맞춤형 치료 방안을 제시하고 있습니다.
최근에는 기계학습(Machine Learning) 및 인공지능(AI) 기술을 도입하여, 흉통 환자에서 임상 데이터와 영상, 생체신호를 통합 분석함으로써 중대한 관상동맥 병변의 존재 여부를 예측하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 이와 함께, D-dimer 등 혈액학적 지표와 임상 증상을 결합한 진단 알고리즘 개발, 급성 대동맥 증후군과 폐색전증의 감별 진단 등 다양한 임상적 문제 해결에 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 응급실에서의 신속한 의사결정과 환자 예후 향상, 불필요한 검사 및 치료의 감소, 의료비 절감 등 실질적인 임상적 효과를 가져오고 있습니다. 앞으로도 빅데이터와 AI 기반의 진단 및 예측 시스템 개발을 통해 응급의학의 패러다임을 선도할 계획입니다.
응급 및 중환자 진료에서 초음파와 생체신호 기반 환자 모니터링
연구실은 응급 및 중환자 진료 현장에서 초음파(POCUS)와 다양한 생체신호를 활용한 환자 모니터링 및 치료 반응 예측 연구를 수행하고 있습니다. 경안와 도플러 초음파를 이용한 뇌압 측정, 중심정맥 및 경정맥 직경 변화 분석, 호기말 이산화탄소(ETCO2) 측정 등 비침습적 방법을 통해 환자의 혈역학적 상태와 치료 반응을 실시간으로 평가하는 기술을 개발하고 있습니다.
특히, 자발 호흡 환자 및 기계환기 환자 모두에서 체위 변화에 따른 심박출량, 혈압, 중심정맥압 등의 변화를 정량적으로 분석하여, 수액 반응성(fluid responsiveness) 및 심혈관계 기능 평가에 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 중환자실 및 응급실에서 환자 맞춤형 치료와 빠른 임상 의사결정에 큰 도움을 주고 있습니다.
또한, 초음파 보험 적용 확대와 관련된 임상 가이드라인 연구, 의료기기(삽관 가이드 장치, 와위 변경 장치 등) 개발 및 특허 출원 등 실제 임상 현장에 적용 가능한 다양한 연구 성과를 내고 있습니다. 앞으로도 혁신적인 모니터링 기법과 의료기기 개발을 통해 환자 안전과 진료의 질 향상에 기여할 것입니다.
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Prediction of poor prognosis using the peak systolic velocity and early diastolic velocity of the central retinal artery in patients with postcardiac arrest syndrome
이재훈, 최욱진
Hong Kong Journal of Emergency Medicine, 2024
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Prediction of fuid responsiveness in spontaneously breathing patients with hemodynamic stability: a prospective repeated?measures study
이재훈, 김용
scientific reports, 2024
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Low D-dimer in acute coronary syndrome and heart failure: Screening for large vessel diseases in patients with chest symptoms
서민준, 이재훈
heliyon, 2024
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[5차년도]심정지 후 소생 치료 환자에서 경안와 도플러를 이용한 뇌압측정과 전두엽 뇌파의 분석
3
[4차년도]심정지 후 소생 치료 환자에서 경안와 도플러를 이용한 뇌압측정과 전두엽 뇌파의 분석
