상세 설명

EEG, EMG 등 신경계 생체신호 및 임상 데이터를 활용하여 뇌전증, 파킨슨병, 호흡 부전, 노인 낙상 등 다양한 신경계 및 만성질환의 예후를 예측하는 연구를 수행하고 있습니다. 기계학습 기반 신호처리와 특징 추출 기법을 적용하여 개별 환자 맞춤형 위험 평가가 가능하도록 하고 있으며, 이를 통해 장기적인 질환 관리와 환자 중심 치료 전략 수립에 기여하고 있습니다. 연구실은 신경계 질환에서 발생하는 복잡한 신호 패턴을 데이터 기반으로 정량화함으로써, 기존 임상 판단에 의존하던 영역에 과학적 근거를 제시하고 있습니다. 또한 다양한 환자군 데이터를 활용하여 만성질환 관리에 특화된 AI 모델을 구축, 환자 맞춤형 의료 실현에 기여하고 있습니다.

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