이 연구 주제는 당뇨병 전단계, 고혈압, 비만, 호흡기 질환, 임신중독증 이후 건강위험 등 다양한 비감염성 질환의 발생과 진행을 인구집단 수준에서 규명하는 데 초점을 둔다. 연구실은 예방의학과 역학의 관점에서 생활습관, 체성분, 영양, 환경 노출, 생애주기 요인 등이 질병 위험에 어떤 영향을 미치는지 분석하며, 궁극적으로 질병 발생 이전 단계에서 개입 가능한 위험요인을 찾는 것을 목표로 한다. 특히 수정 가능한 위험요인을 조기에 식별해 건강증진 전략과 예방정책 수립에 활용할 수 있는 근거를 생산한다. 이를 위해 건강검진 자료, 설문 자료, 임상정보, 장기추적 코호트 자료를 통합적으로 활용하는 연구가 수행된다. 대표적으로 당뇨병 전단계에서 정상혈당으로 회복되거나 제2형 당뇨병으로 진행하는 경로를 생활습관과 건강행태 중심으로 분석하고, 여성의 임신 관련 질환 이력이 이후 만성질환 위험과 어떤 관련을 갖는지도 평가한다. 또한 폐기능 변화, 농업인 취약성, 근골격계 건강 등 지역사회 기반 자료를 이용하여 특정 집단의 건강격차와 위험 축적 양상을 정량화한다. 이러한 연구는 단순한 질병 연관성 탐색을 넘어, 지역사회와 국가 수준의 보건의료 의사결정을 지원하는 실증적 기반이 된다. 대규모 일반인구 코호트와 검체 수집 사업을 통해 축적되는 임상·유전체·라이프로그 데이터는 향후 정밀예방의학으로 확장될 가능성이 크다. 연구실의 비감염병 역학 연구는 질병의 조기예측, 고위험군 선별, 개인 맞춤형 건강관리, 공공보건 정책 설계에 직접 연결될 수 있다는 점에서 높은 사회적 파급력을 지닌다.

이 연구 주제는 식이요인과 영양상태가 암, 당뇨병, 고혈압, 폐질환 등 만성질환의 발생과 예후에 미치는 영향을 규명하는 영양역학 연구를 중심으로 한다. 연구실은 영양소, 식품군, 식이패턴, 비타민 및 항산화 성분 등의 효과를 인구집단 자료에서 분석하며, 영양 섭취가 질병의 예방과 진행 억제에 어떤 역할을 하는지 과학적으로 평가한다. 관련 저서와 학술활동에서도 확인되듯이, 이 연구실은 영양과 역학을 결합한 예방의학적 접근을 주요 정체성으로 삼고 있다. 특히 유방암 분야에서 식이와 예후의 관계를 다각도로 탐색해 왔다. 일탄소 대사 관련 영양소, 비타민 B군, 비만 관련 식이 요소, 식사와 유전자 상호작용 등이 유방암 발생 위험 및 생존과 어떤 관련을 갖는지 분석하였으며, 이는 암 예방과 암 생존자 관리 모두에 중요한 근거를 제공한다. 최근에는 KoGES와 같은 대규모 코호트 및 식이 중재 파일럿 연구를 바탕으로 유방암 환자 맞춤형 식사 모델을 개발하는 방향으로 연구가 진화하고 있으며, 식이 빅데이터와 데이터 마이닝 기법을 활용해 실제 임상 적용 가능성을 높이고 있다. 이 연구의 강점은 단순히 영양소의 효과를 기술하는 데 그치지 않고, 질병별·환자군별 맞춤 전략으로 확장된다는 점이다. 향후에는 환자의 임상정보, 체성분, 유전정보, 생활습관 데이터를 함께 고려하여 개인별 최적 식사 알고리즘을 제안하는 정밀영양 연구로 연결될 수 있다. 이러한 접근은 만성질환 예방뿐 아니라 암 생존자의 삶의 질 향상, 재발 감소, 장기 건강관리 체계 구축에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

이 연구 주제는 암의 발생 및 예후를 설명하는 생물학적 지표와 임상적 요인을 역학적으로 분석하는 데 초점을 둔다. 연구실은 특히 유방암을 중심으로 수술 전 혈청 바이오마커와 생존율, 재발, 무병생존기간 사이의 관련성을 평가해 왔다. 이러한 연구는 암의 단순한 진단을 넘어 환자별 위험도를 분류하고 치료 이후 경과를 예측하는 정밀한 예후 평가 체계를 만드는 데 기여한다. 대표적으로 MMP-2, lipocalin2, adipokine과 같은 혈청 표지자와 유방암 생존 간의 연관성을 분석하여, 특정 바이오마커가 불량한 예후를 시사할 수 있음을 제시하였다. 또한 비만, 호르몬 수용체 상태, 조직학적 특성, 영양요인과 같은 임상·생활습관 변수를 함께 고려함으로써 예후 예측 모델의 설명력을 높였다. 최근 등록 특허인 유방암 발생 위험도 예측 장치 및 방법 역시 이러한 축적된 역학적 지식을 실제 평가 도구로 전환하려는 시도로 볼 수 있다. 이 연구는 향후 코호트 자료, 유전체 정보, 혈액 기반 바이오마커, 설문 기반 생활습관 정보를 통합하는 방향으로 더욱 발전할 수 있다. 특히 고위험군 선별, 조기검진 권고, 생존자 관리 프로토콜 개발, 환자 맞춤형 영양 및 생활습관 개입 설계에 직접 적용될 가능성이 높다. 따라서 본 연구실의 암 역학 및 예후 예측 연구는 임상과 공중보건을 연결하는 중개연구의 성격을 가지며, 정밀의료 시대의 예방 전략 구축에 중요한 기반을 제공한다.

이 연구 주제는 보건의료 데이터의 대규모 수집, 연계, 분석을 통해 질병 예방과 건강관리를 고도화하는 데 중점을 둔다. 연구실은 건강검진 정보, 설문자료, 검체, 유전체 데이터, 공공데이터, 라이프로그를 통합하여 일반인구집단의 건강 특성을 정밀하게 파악하려는 연구를 수행하고 있다. 이는 전통적 역학 연구를 넘어, 데이터 기반으로 질병 위험을 조기에 탐지하고 개인화된 예방 전략을 설계하는 정밀예방의학의 핵심 기반이 된다. 관련 프로젝트로는 강원권역 일반국민참여자 모집 및 임상정보 생산, 검체 채취 사업과 메디컬빅데이터 교육연구단이 있다. 이들 사업은 대규모 지역 기반 데이터 인프라를 구축하고, 의학과 데이터과학을 결합할 수 있는 전문 인력을 양성하는 데 목적이 있다. 또한 영양 섭취 모니터링 전자 장치 특허처럼 음식 이미지 기반 AI 모델을 활용하여 섭취 정보를 식별하고 건강 상태를 추적하는 기술도 함께 발전시키고 있어, 디지털 헬스와 예방의학의 융합 가능성을 보여준다. 향후 이 연구는 질병 위험 예측 알고리즘, 개인 맞춤형 식사 추천, 건강행태 변화 모니터링, 지역사회 건강관리 플랫폼 구축으로 확장될 수 있다. 특히 임상정보와 생활데이터를 실시간으로 연결하는 접근은 만성질환의 조기개입과 장기관리의 효율성을 높이는 데 매우 유용하다. 따라서 연구실의 의료빅데이터 및 AI 연구는 예방의학, 영양학, 임상의학, 정보기술을 연결하는 융합 축으로서 연구실의 미래 성장 동력을 형성하고 있다.