안우영 연구실은 임상심리학의 핵심 주제인 중독 행동의 신경계산적 기전을 심층적으로 탐구합니다. 특히 인터넷 게임 장애, 알코올 사용 장애, 니코틴 의존 등 다양한 중독 행동을 대상으로, 이들이 뇌의 의사결정 시스템과 어떻게 상호작용하는지 규명하고자 합니다. 이를 위해 실생활 보상과 과제를 활용한 행동실험, 신경영상(fMRI, EEG) 데이터, 유전정보, 심리측정 도구 등 다차원적 데이터를 통합적으로 수집·분석합니다. 연구실은 기계학습, 컴퓨터 모델링, 베이지안 계층모형 등 첨단 계산적 방법론을 활용하여 중독 행동의 신경생물학적, 인지적, 심리적 요인을 정량적으로 분석합니다. 예를 들어, 강화학습 모델과 신경영상 분석을 결합해 중독군과 건강 대조군의 의사결정 전략 및 뇌 활성 패턴의 차이를 밝히고, 중독 행동의 예측 및 조기 진단에 기여하고 있습니다. 또한, 디지털 표현형 기반의 행동 모니터링 및 조기 중재 시스템 개발을 통해 임상적 적용 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 중독 행동의 원인과 유지 기전을 과학적으로 규명할 뿐만 아니라, 맞춤형 치료 및 예방 전략 개발에 중요한 기초자료를 제공합니다. 궁극적으로는 임상심리학과 뇌과학, 인공지능 기술의 융합을 통해 정신건강 증진과 사회적 비용 절감에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.

본 연구실은 계산정신과학(Computational Psychiatry) 및 정밀 임상심리(Precision Clinical Science) 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 전통적인 임상심리 진단의 한계를 극복하기 위해, 뇌영상 데이터(fMRI, EEG), 유전체 정보, 행동 데이터, 디지털 표현형 등 다양한 생체 및 심리 신호를 통합적으로 분석합니다. 이를 통해 정신질환의 개인차, 위험군 예측, 치료 반응 예측 등 임상적으로 중요한 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기계학습과 딥러닝, 베이지안 적응적 설계 최적화(ADO) 등 첨단 계산 방법론을 활용하여, 대규모 다차원 데이터에서 의미 있는 패턴을 추출하고, 정신질환의 신경생물학적 기전을 정량적으로 규명합니다. 예를 들어, 유전자-뇌-인지행동 커넥톰 구축, 자살 위험군 조기 예측, 아동·청소년의 인지발달 및 스트레스 영향 분석, 디지털 헬스케어 플랫폼을 통한 행동 예측 등 다양한 융합 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 임상 현장에서 활용 가능한 정밀 진단 및 맞춤형 중재 도구 개발로 이어지고 있습니다. 또한, 계산적 모델링과 인공지능 기반의 새로운 평가·치료 패러다임을 제시함으로써, 임상심리학의 과학적 근거와 실용성을 동시에 강화하고 있습니다.