개인 건강지표 및 의료이용 행동 기반 예후·위험 예측 연구

Prognostic and risk prediction using individual health indicators and care-utilization behavior

연구 내용

근력, 질병 재발, 정신건강, 의료이용 패턴 같은 개인 수준 변수를 활용해 사망·재입원·우울 악화 위험을 정량화하는 예측 연구

고령 인구에서 근력, 감염 후 재입원, 우울 변화, 암 환자 생존과 같은 결과를 개인 수준 데이터로 정량화하는 연구를 수행합니다. KLoSA 및 건강보험 청구자료를 기반으로 Cox proportional hazards, GEE, 다변량 회귀 및 머신러닝 분류 모델을 적용하고, 중요 변수 도출을 통해 위험요인을 해석합니다. 또한 진료 횟수 기반 doctor-shopping 특성을 생존 지표와 연계해 의료이용 행동이 예후에 미치는 영향을 분석하는 접근을 보유하고 있습니다.

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연구 흐름

초기에는 근력(absolute 및 relative hand grip strength)과 전반적 사망 위험의 연관성을 분석하여 결과지표의 해석 틀을 구축했습니다. 이후 2024년에는 요로감염 환자의 재입원 여부를 머신러닝으로 분류하고 핵심 예측요인을 도출하는 방향으로 확장했습니다. 같은 시기에 직업 적합성 및 건강 상태로 인한 경제활동 제한이 우울 변화와 연결되는지 종단 분석으로 검증했습니다. 2025년에는 폐암 환자에서 doctor-shopping 행동 양상이 단기 및 장기 생존과 어떻게 달라지는지 코호트 기반으로 평가하는 연구로 심화했습니다.

활용 가능성

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

근력 기반 사망 위험 스크리닝
요로감염 재입원 조기경보 모델
우울 악화 위험 예측 도구
개인 맞춤형 예방 중재 우선순위
치료 경로 효율성 평가 지표
의료이용 행동 리스크 스트라티파이어
청구데이터 기반 예후 예측 파이프라인
고위험군 추적관리 대상군 선별
임상 의사결정지원용 위험도 보고서
재입원 및 합병증 감소 전략 설계