대규모 보건 데이터로 만성질환 발생·노출 영향 규명 연구

Chronic disease incidence and exposure impact studies using large-scale health data

연구 내용

COVID-19 팬데믹 전후 천식 신규발생과 환경요인-비만 지표의 연관을 다변량 시계열·회귀로 분석하는 연구

질환 발생과 위험요인 간 관계를 정량화하기 위해, 국가 단위 건강조사 및 의료이용 데이터를 기반으로 대상자를 대규모로 구성합니다. COVID-19 팬데믹 기간의 구조적 변화를 반영하기 위해 ARIMA 기반 시계열 예측을 적용하고, 신규발생 천식을 약제처방·코드 기반의 운영적 정의로 산출합니다. 또한 그린 스페이스, 주변 온도, 공기오염 등 환경 노출 변수와 BMI 간 상관·회귀 관계를 분석하여 집단별 차이를 탐색합니다. 결과적으로 정책·예방 전략의 근거가 되는 분석 틀을 제공합니다.

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연구 흐름

먼저 COVID-19 팬데믹 전후 천식 신규발생의 변화 양상을 파악하기 위해, 기간 예측 모델을 구성하고 천식 정의와 민감도 분석 체계를 구축했습니다. 이후 ARIMA 예측 대비 관측치의 차이를 중심으로 연령·성별 분류와 동반 만성호흡기 질환 비교를 수행하며 해석 범위를 확장했습니다. 동시에 2008~2021년 건강조사 기반으로 환경 요인과 BMI의 연관을 분석하여, 질환 발생과 생활환경의 연결 고리를 보건학적 관점에서 탐색하는 연구를 병행했습니다.

활용 가능성

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

천식 1차 예방 전략 설계
팬데믹 전후 질환 발생 추이 모니터링
시계열 예측 기반 보건의료 계획
환경 노출-대사질환 연관 규명
집단별(연령·성별) 위험 차이 분석
질환 정의(코드·처방) 운영 규칙 확립
정책효과 평가를 위한 분석 프로토콜
동반질환 비교 프레임 구축
Neighborhood-level 개입 근거 도출
보건의료 데이터 품질관리 지표화