주산기 고위험 요인의 역학 기반 예후 규명 및 대사·신경발달 연계 연구

Epidemiology of high-risk perinatal factors and longitudinal outcomes linking metabolism and neurodevelopment

연구 내용

전국 단위 자료를 활용해 조산, 출생체중, 영아 비만, 산후 대사장애, 쌍태아 신경발달 등 고위험 주산기 결과의 변화를 규명하는 연구

고위험임신의 임상적 결과를 전국 단위 코호트에서 추적하여 조산 여부와 출생체중 분포, 영아 비만, 산후 MASLD 위험 및 쌍태아 신경발달 지표 간 연관성을 평가합니다. 코로나19와 같은 환경 변화, 산전 처치 및 임신 중 합병증이 이후 장기 건강으로 이어지는 경로를 다변량 분석과 매칭 기반 설계로 검증합니다. 또한 주산기 예후를 예방·중재 관점에서 해석하여 조산 억제 치료기술 개발과 데이터 기반 위험관리로 확장합니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 전국 출생 미시자료와 청구자료 기반으로 조산, 저체중·과체중, SGA/LGA 등 주산기 지표의 변화를 대규모 통계 모델로 정량화하는 데 집중했습니다. 이후에는 쌍태아에서 출생체중 불일치가 장기 신경발달 결과와 연결되는지 평가하고, 산전 코르티코스테로이드가 지연된 신경발달 위험과 어떻게 관련되는지 후향 코호트로 확장했습니다. 최근에는 산후 대사질환(MASLD)으로의 전이를 함께 살펴, 고위험임신 병력 기반의 예후 예측과 예방 전략 수립 방향으로 연구를 심화하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

조산 위험 예측 모델링
출생체중 이상 조기 선별 체계
쌍태아 장기 신경발달 스크리닝
산후 대사장애 위험 분류
환경 변화 기반 영유아 성장 모니터링
산전 처치 효과 평가 프레임워크
고위험임신 맞춤형 추적 프로토콜
주산기 결과-장기 합병증 연계 코호트 구축
보건의료 빅데이터 임상 의사결정 지원
조산 억제 치료기술의 대상군 최적화