김형회 연구실
의과대학
김형회
김형회 연구실은 임상병리학과 진단검사의학, 그리고 의료정보학을 융합한 첨단 연구를 선도하는 의학과 소속 연구실입니다. 본 연구실은 혈액, 체액, 조직 등 다양한 생체 시료를 이용한 진단검사법 개발과 임상 적용, 수혈의학, 이식의학, 신생아 및 소아 환자에서의 혈액형 및 항체 분석, 대량수혈 및 수혈 부작용 관리 등 임상 현장에서 직접적으로 활용되는 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 자동화 검사 시스템과 분자진단, 유전자 및 단백질 마커 분석 등 첨단 기술을 접목하여 검사 정확도와 효율성을 높이고 있으며, 다문화 사회에서의 혈액형 다양성, 비예기항체 빈도 및 임상적 영향, 신생아 및 임산부의 용혈성 질환 등 국내외적으로 중요한 임상적 문제를 해결하기 위한 연구에 집중하고 있습니다. 또한, 혈액제제의 안전성 평가, 환자 안전사고 보고 및 개선, 수혈 정책 및 가이드라인 개발 등 의료 현장의 질 향상에도 크게 기여하고 있습니다.
의료정보학 분야에서도 본 연구실은 전자의무기록, 임상검사 데이터, 유전체 및 오믹스 데이터 등 다양한 의료 데이터를 통합·분석하여 임상적 의사결정 지원, 질병 예측 및 진단 알고리즘 개발, 환자 안전 강화 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. LOINC, SNOMED CT 등 국제 표준 용어체계와 HL7, DICOM 등 의료정보 교환 표준을 활용한 시스템 개발 및 적용 경험도 풍부하며, 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목한 정밀의료 연구도 활발히 진행 중입니다.
이와 더불어, 의료정보 보호 및 보안, 환자 프라이버시 강화, 데이터 품질 관리 등 의료데이터 활용의 윤리적·법적 측면도 중점적으로 다루고 있습니다. 본 연구실은 다수의 국내외 논문 발표, 특허 출원, 산학협력 프로젝트 수행 등 다양한 연구성과를 통해 실제 임상 진료 현장에 적용 가능한 혁신적 진단기술과 의료정보 시스템을 개발하고 있습니다.
앞으로도 김형회 연구실은 임상병리학과 의료정보학의 최신 트렌드와 임상적 요구를 반영한 융합연구를 지속적으로 수행하여, 환자 맞춤형 진단과 치료, 안전한 의료 환경 조성, 미래 지향적 스마트 헬스케어 실현에 앞장설 계획입니다.
임상병리학 및 진단검사의학
임상병리학은 환자의 진단, 치료 및 예후 평가에 필수적인 다양한 검사와 분석을 수행하는 학문 분야입니다. 본 연구실은 혈액, 체액, 조직 등 다양한 생체 시료를 이용하여 질병의 진단과 감별, 치료 반응의 모니터링, 예후 예측에 이르는 전 과정을 아우르는 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 혈액형 검사, 수혈 전 검사, 비예기항체 선별 및 동정, 신생아 및 임산부의 용혈성 질환, 대량수혈 프로토콜 등 임상 현장에서 직접적으로 활용되는 진단검사의학적 기술 개발에 주력하고 있습니다.
최근에는 자동화된 검사 시스템, 고도화된 분자진단법, 유전자 및 단백질 마커 분석 등 첨단 기술을 접목하여 검사 정확도와 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, 대량수혈 환자 및 이식 환자에서의 혈액제제 관리, 다문화 사회에서의 혈액형 다양성 분석, 신생아 및 소아 환자에서의 비예기항체 빈도 및 임상적 영향 연구 등 다양한 임상적 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 혈액제제의 안전성 평가, 수혈 부작용의 예방 및 관리, 환자 안전사고 보고 및 개선 방안 등 의료 현장의 질 향상에도 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 국내외 학술지에 다수의 논문으로 발표되었으며, 실제 임상 진료 현장에 적용되어 환자 진료의 질을 높이고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 임상병리학의 최신 트렌드와 임상적 요구를 반영한 연구를 지속적으로 수행하여, 환자 맞춤형 진단과 치료, 안전한 의료 환경 조성에 앞장설 계획입니다.
의료정보학 및 데이터 기반 임상연구
의료정보학은 임상 데이터의 수집, 저장, 분석, 활용을 통해 의료의 질을 향상시키고, 환자 맞춤형 진료 및 연구를 가능하게 하는 융합 학문입니다. 본 연구실은 전자의무기록(EMR), 임상검사 데이터, 유전체 및 오믹스 데이터 등 다양한 의료 데이터를 통합·분석하여 임상적 의사결정 지원, 질병 예측 및 진단 알고리즘 개발, 환자 안전 강화 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 또한, LOINC, SNOMED CT 등 국제 표준 용어체계와 HL7, DICOM 등 의료정보 교환 표준을 활용한 시스템 개발 및 적용 경험도 풍부합니다.
최근에는 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 접목하여, 대규모 임상 데이터베이스(Common Data Model, CDM)를 기반으로 한 다기관 연구, 질병 위험인자 분석, 예후 예측 모델 개발, 진단 알고리즘 최적화 등 정밀의료 실현을 위한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 예를 들어, 간염, HIV, 암 등 다양한 질환에서의 임상경과 예측, 약제 내성 및 치료 반응 분석, 혈액제제 관리 자동화 시스템 구축, 환자 안전사고 예방 시스템 개발 등 실제 임상 현장에 적용 가능한 연구성과를 도출하고 있습니다.
이와 더불어, 의료정보 보호 및 보안, 환자 프라이버시 강화, 데이터 품질 관리 등 의료데이터 활용의 윤리적·법적 측면도 중점적으로 다루고 있습니다. 본 연구실은 의료정보학 분야의 선도적 연구를 통해, 미래 지향적 의료환경 구축과 환자 중심의 스마트 헬스케어 실현에 기여하고 있습니다.
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Phase-Locked Time-Stretch Optical Coherence Tomography for Contrast-Enhanced Retinal Microangiography
김경훈, 신준근, 박성진, 김형회, 김창석, 엄태중, 이휘돈
IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING, 2025
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Impact of symptomatic menopausal transition on the occurrence of depression, anxiety, and sleep disorders: A real-world multi-site study
이동윤, 박래웅, 김형회
EUROPEAN PSYCHIATRY, 2023
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Association between anti-endothelial antigen antibodies and allograft rejection in kidney transplantation
김형회, 김일영, 최병현, 이현지, 신경화
JOURNAL OF CLINICAL LABORATORY ANALYSIS, 2023
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[BRIDGE_GRANT]안과질환 진단용 휴대용 안저카메라 개발
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(URP 산학융복합 R&D 기술지원) 가상현실 기반 치매예방 체험형 복합인지프로그램 기술개발
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부산대학교병원 임상 의과학자 연구역량 강화 사업
