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김현영 연구실
서울대학교 의학과 김현영 교수
소아외과
수술 후 합병증
3D 프린팅
김현영 교수 연구실
기본 정보
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김현영 연구실

서울대학교 의학과 김현영 교수

김현영 연구실은 소아외과를 중심으로 외과 수술 과정의 교육·의사소통·합병증 관리를 포괄적으로 수행합니다. CT 기반 3D 모델링을 활용하여 3D 프린팅 교육물, 3D 프린팅 시뮬레이터, AR/MR 기반 안내 및 텔레-컨센트 시스템을 개발하고 보호자 이해도와 술기 학습 효과를 평가합니다. 또한 바이오흡수성 전자 수술용 메쉬처럼 재료·전자기 기반 센싱과 약물전달을 통합한 기능성 임플란트를 연구하며, 수술 후 협착·유착·감염 등 합병증을 줄이기 위한 임상 및 전임상 근거도 함께 구축합니다.

소아외과수술 후 합병증3D 프린팅Augmented RealityVirtual Reality
대표 연구 분야
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바이오흡수성 전자 수술용 메쉬 기반 무선 압력 모니터링 및 온디맨드 약물전달 연구 thumbnail
바이오흡수성 전자 수술용 메쉬 기반 무선 압력 모니터링 및 온디맨드 약물전달 연구
Bioresorbable Electronic Surgical Mesh for Wireless Pressure Monitoring and On-Demand Drug Delivery
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

45총합

5개년 연도별 피인용 수

311총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
인용수 2
·
2024
Attenuation of esophageal anastomotic stricture through remote ischemic conditioning in a rat model
Joong Kee Youn, Hye-Rim Lee, Dayoung Ko, Hyun‐Young Kim
IF 3.9 (2024)
Scientific Reports
문합부 협착증은 식도 폐쇄증 수술의 전형적인 합병증이다. 원격 허혈 전처치(RIC)는 다기관 이점을 보인 바 있으나, 식도에서의 효능은 아직 불명확하다. 본 연구는 설치류에서 식도 절제 및 문합 후 RIC를 적용할 경우 식도 협착을 완화하고 염증을 개선할 수 있는지 확인하고자 하였다. 수컷 Sprague-Dawley 쥐 65마리를 수술을 시행하지 않은 대조군, 절제 및 문합만 시행한 군, RIC를 1회 시행한 절제 및 문합 군, RIC를 2회 시행한 절제 및 문합 군의 다음과 같이 네 군으로 분류하였다. RIC는 허벅지 말단(하지) 허혈 후 재관류를 3회 반복하는 방식으로 구성하였다. 문합부 협착과 관련된 염증성 표지자 중 interleukin 6/Janus kinase/ signal transducer and activator of transcription 3(IL-6/JAK/STAT3) 및 tumor necrosis factor-alpha/nuclear factor-κB(TNF-α/NF-κB) 신호전달 경로와 연관된 표지자들을 RNA 및 단백질 분석을 통해 평가하였다. RIC 군은 절제 및 문합만 시행한 군에 비해 유의하게 낮은 협착률과 낮은 염증성 표지자 수준을 보였다. 또한 RIC 군은 절제 및 문합만 시행한 군에 비해 IL-6 및 TNFa 수준이 유의하게 낮았으며, 이는 IL-6/JAK/STAT3 및 TNF-α/NF-kB 신호전달 경로에서 원격 허혈 전처치의 억제 역할을 확인해 준다. 식도 절제 및 문합 후 RIC는 염증 반응을 감소시켜 식도 문합 부위의 협착을 개선할 수 있으며, 이는 식도 문합부 협착을 감소시키기 위한 새로운 비침습적 중재가 될 수 있다.
https://doi.org/10.1038/s41598-024-69386-4
Anastomosis
Esophageal stricture
Attenuation
Medicine
Computer science
Surgery
Esophagus
2
Article
|
인용수 7
·
2024
A 3D printed esophageal atresia–tracheoesophageal fistula thorascopy simulator for young surgeons
Joong Kee Youn, Dayoung Ko, Hee‐Beom Yang, Hyun‐Young Kim
IF 3.9 (2024)
Scientific Reports
저희는 기관식도루를 동반한 식도폐쇄증(EA-TEF) 환자를 위한 3D 프린팅 흉강경 수술 시뮬레이터를 개발하고, 이를 젊은 소아 외과의사 교육에 적용하였을 때의 효과를 평가하였다. 최종 3D 프린팅 제품을 환자의 술 전 흉부 컴퓨터단층촬영(CT)을 바탕으로 제작하기에 앞서, 프로토타입 제작 및 수정 과정을 5회 반복하였다. 24문항 설문지를 사용하여 시뮬레이터를 평가하였으며, 이는 이전 보고에서 각색한 것이고, 검증을 위해 소아외과 분야에서 평균 6.2년의 경력을 가진 젊은 외과의사 16명이 참여하였다. 재사용 가능한 흉곽 부품을 인쇄하여 교체 가능한 부품과 결합하도록 하였다. 각 구조물은 다양한 프린팅 재료를 사용하여 제작한 후 프레임에 부착하였다. 시뮬레이터 평가에서 각 요인별 점수는 각각 5점 만점에 4.33, 4.33, 4.27, 4.31, 4.63, 4.75였으며, 가치(value)와 관련성(relevance)에서 가장 높은 평가를 받았다. 전체 평가는 4점 만점에 3.38이었고, 10명은 약간의 개선이 있으면 사용할 수 있다고 응답하였다. 참여자들의 가장 흔한 의견은 식도 문합이 실제 EA-TEF 수술과 매우 가깝다는 것이었다. 3D 프린팅 흉강경 EA-TEF 수술 시뮬레이터는 실제 수술 환경을 반영하도록 개발되었다. 이는 젊은 소아 외과의사 훈련을 위한 효과적인 방법이 될 수 있다.
https://doi.org/10.1038/s41598-024-62154-4
Tracheoesophageal fistula
Atresia
3d printed
Medicine
Fistula
Surgery
Computer science
General surgery
Biomedical engineering
3
Article
|
인용수 29
·
2023
Soft, Long‐Lived, Bioresorbable Electronic Surgical Mesh with Wireless Pressure Monitor and On‐Demand Drug Delivery
Kaveti Rajaram, Joong Hoon Lee, Joong Kee Youn, Tae‐Min Jang, Won Bae Han, Seung Min Yang, Jeong‐Woong Shin, Gwan‐Jin Ko, Dong‐Je Kim, Sungkeun Han, Heeseok Kang, Amay J. Bandodkar, Hyun‐Young Kim, Suk‐Won Hwang
IF 27.4 (2023)
Advanced Materials
수술용 메시 임플란트 분야의 현재 연구는 전통적인 설계와 다양한 메시 재료의 합성에 다소 한정되어 있는 반면, 다기능 메시는 수술 후 합병증을 포함한 오랜 난제를 해결하는 효과적인 접근이 될 수 있다. 본 연구에서는 장기간에 걸쳐 높은 기계적 강도를 제공하는 생분해성 전자 수술용 메쉬, 무선 수술 후 압력 모니터링, 그리고 필요 시 약물 전달을 통해 조직의 구조와 기능 회복을 돕는 바이오흡수성 전자 수술용 메쉬를 제시한다. 재료 및 메시 배치에 대한 연구는 기계적·생화학적 특성의 폭넓은 조절 가능성을 제공한다. 피라미드 형상의 다공성 구조를 갖는 가용성 유전체 복합체는 무선 정전용량 압력 센서의 감도를 향상시키며, 유도 코일과 통합된 저항성 마이크로히터는 항균제에 대한 열반응성 약물 전달 시스템을 제공한다. 생체 내 평가는 복강 헤르니아 결손에 대해 합병증의 발생, 예컨대 유착 형성과 감염이 억제되었다는 명확한 증거와 함께, 신뢰할 수 있고 장기간 지속되는 작동 및 효과적인 치료를 보여준다.
https://doi.org/10.1002/adma.202307391
Materials science
Drug delivery
Biomedical engineering
Capacitive sensing
3D printing
Resistive touchscreen
Stretchable electronics
3d printed
Nanotechnology
Electronics
최신 정부 과제
2
과제 전체보기
1
주관|
2018년 6월-2023년 12월
|860,000,000
의료 빅데이터 융합 전문가 인력 양성을 위한 비정형 빅데이터의 정형화 기술 및 분석 플랫폼 개발
[제1세부과제] 의료 동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성 ● 의료동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문인력 양성 ● 비정형 동영상 의료빅데이터의 해석을 위한 정형화 기술 및 표준화 프로세스 연구 ● 비정형 의료동영상 데이터의 구축, 관리, 분석 및 활용을 위한 기술 습득과 수요자 중심의 활용모델, 수요자 맞춤형 인재양성 교육 등을 통해 융합 전문인력을 양성하고 표준화 선도 ● 동영상 의료빅데이터의 정보화 과정을 통해 AR/VR을 활용한 의료진 교육, AI 산업 분야에 원천이 될 수 있는 데이터 가치화 활용기반 구축 [제2세부과제] 생체 신호 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성 ● 생체 신호 데이터 관련 전문 인력을 양성함 ● 주수술기 환자의 생체 신호 수집 방법을 개발하고 표준화함 ● 생체 신호 수집 도구와 노하우를 보급함 ● 생체 신호 데이터베이스를 구축과 이용을 장려함 [제3세부과제] 의료 서비스 디자인, 헬스커뮤니케이션 오디오 빅데이터 축적 및 활용을 위한 융합형 전문 인력 양성 ● 마이크 어레이를 사용한 응급실 멀티채널 오디오 데이터 수집 ● 객관 구조화 진료시험(OSCE) 및 학생 표준 음성데이터 수집 및 활용 ● AI 교육/연구자를 위한 보안화된 하이브리드 인공지능 분석 시스템 개발 ● 의료분야의 인공지능 음성분석 기술을 이용한 비즈니스 모델 개발 연구 ● 의료 현장 사용자 맞춤형 인공지능 음악 추천 연구 [제4세부과제] 임상 비정형 빅데이터 통합 및 활용을 위한 개방형 플랫폼 개발 ● AI학습용 데이터 구축을 위한 의료비정형데이터 레이블링 시스템 구축 및 활용 ● 다병원 비정형데이터 통합관리 시스템 시범 운영 [제5세부과제] 수술 동영상 빅데이터의 수집 및 활용을 위한 정보보호 전문인력 양성 ● 수술 영상 빅데이터에 대한 분산형연구네트워크(Distributed Research Network, DRN) 표준 모델 제안 ● 로봇 수술시 카메라스코프로 촬영된 환자의 수술 영상을 실시간 인코딩 및 송출하는 미디어서버로 영상데이터를 실시간 저장 및 네트워크 통한 아카이브, 데이터베이스화하고 이를 의료교육용으로 최적화, OTT 시스템으로 구축함 ● 실시간 인코딩 및 송출용 미디어서버 개발 ● 수술영상을 활용한 의료교육용 OTT 시스템 개발
비정형 빅데이터
빅데이터 융합 전문가
의료 빅데이터 플랫폼
헬스 빅데이터
헬스IT
2
2010년 8월-2012년 8월
|59,670,000
LPS와 저산소로 유도한 조산쥐 신생아 괴사성 모델에서 세포사멸 양상 및 혈관내피세포성장인자의 억제효과
본 과제는 조산아에게 흔히 발생하는 신생아 괴사성 장염(NEC)의 원인을 이해하고 치료 가능성을 찾기 위한 연구임. 조산아의 생존과 직결되는 질환의 기전을 규명하기 위해 동물 모델을 활용한 실험 기반 접근이 필요함. 연구 목표는 NEC의 실험 모델 정립과 apoptosis pathway 확인 및 VEGF의 protective effect 규명에 있음. 핵심 연구 내용은 조산쥐에 LPS 경구 투여와 저산소 처치를 통해 NEC rat 모델을 구축하고, caspase-3 activity, TUNEL staining, real time RT PCR, western blot 등을 이용해 apoptosis 관련 인자를 분석함. 이어 VEGF의 정주 및 경구 투여 시 NEC와 apoptosis 변화 양상을 확인하고 VEGF의 보호 기전과 투여 방식에 따른 효과 차이를 규명함. 기대 효과는 NEC 발생기전 연구 기반 마련, VEGF의 치료 가능성 제시, 조산아 생존률 향상 기여 및 학문적 성과 제고임.
신생아괴사성장염(NEC)
세포사멸
혈관내피세포성장인자
rat 모델
저산소
lipopolysaccharide(LPS)
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024탈장 부위 모니터링을 위한 생체 삽입형 장치1020240003703
전체 특허

탈장 부위 모니터링을 위한 생체 삽입형 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240003703

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