경동맥 플라크의 단기적 진행과 심혈관 질환 예후 간의 연관성은 순환기내과 분야에서 매우 중요한 연구 주제입니다. 경동맥 플라크는 동맥경화증의 대표적인 지표로, 플라크의 진행은 뇌졸중이나 심근경색 등 심각한 심혈관 사건의 위험을 높일 수 있습니다. 본 연구실에서는 경동맥 플라크의 진행에 영향을 미치는 다양한 요인들을 체계적으로 분석하고, 이를 통해 환자의 위험도를 예측하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 임상 데이터를 바탕으로 플라크의 크기 변화, 혈관 내 염증 반응, 지질 대사 이상 등 다양한 생물학적 및 임상적 요인을 종합적으로 평가합니다. 이를 통해 플라크의 진행을 조기에 감지하고, 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하는 데 기여하고 있습니다. 최신 영상의학 기술과 생체지표 분석을 접목하여, 플라크의 미세한 변화까지도 정밀하게 추적할 수 있는 연구 방법론을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 심혈관 질환의 예방과 조기 진단, 그리고 환자별 맞춤 치료의 실현에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 궁극적으로는 심혈관 질환으로 인한 사망률을 낮추고, 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

심방세동은 가장 흔한 부정맥 질환 중 하나로, 뇌졸중과 심부전 등 심각한 합병증의 위험을 높입니다. 본 연구실에서는 심방세동 환자에서의 침습적 리듬 조절 전략, 약물 반응성, 그리고 시술 시기와 예후 간의 관계를 심도 있게 연구하고 있습니다. 특히, 카테터 절제술과 같은 최신 치료법의 효과와 안전성을 임상 데이터를 통해 분석하고, 환자 개개인에 맞는 최적의 치료법을 제시하는 데 주력하고 있습니다. 또한, 심방세동 환자에서 다약제 복용(Polypharmacy)이 임상 결과에 미치는 영향에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 실제 건강보험 빅데이터를 활용하여, 다양한 약물 조합이 심방세동 환자의 예후에 미치는 영향을 분석하고, 불필요한 약물 사용을 줄이기 위한 가이드라인 마련에 힘쓰고 있습니다. 이러한 연구는 환자의 안전성과 치료 효율성을 동시에 높이는 데 중요한 기초 자료를 제공합니다. 향후에는 인공지능 기반의 예후 예측 모델 개발, 환자 맞춤형 치료 프로토콜 확립 등으로 연구 범위를 확장할 계획입니다. 이를 통해 심방세동 환자의 삶의 질을 향상시키고, 장기적인 건강 관리에 실질적인 도움을 주고자 합니다.