이남권 연구실은 두경부 및 뇌종양 환자에 대한 방사선 치료의 효과와 안전성을 극대화하기 위한 다양한 임상 및 기초 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 방사선 치료의 정밀도를 높이기 위해 최신 영상기반 치료계획, 선량 분포 최적화, 그리고 환자 맞춤형 치료 전략을 개발하고 있습니다. 이를 통해 종양의 국소 제어율을 높이고, 정상 조직의 손상을 최소화하는 방법을 모색하고 있습니다. 특히, 다양한 암종에 대한 방사선 치료의 임상적 결과와 예후 인자를 분석하여, 환자 개개인에 맞는 치료 방침을 제시하고 있습니다. 예를 들어, 두경부암 및 뇌종양 환자에서 방사선 치료 후 발생할 수 있는 부작용과 치료 중단의 원인을 체계적으로 분석하고, 이를 토대로 치료 순응도를 높일 수 있는 임상 프로토콜을 개발하고 있습니다. 또한, 방사선 치료 후 영상 신호 변화, 종양 부피 감소, 생존율 등 다양한 임상 지표를 정량적으로 평가하여 치료 효과를 객관적으로 입증하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 임상 현장에서 환자 맞춤형 방사선 치료를 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 더불어, 방사선 치료의 부작용 예측 및 관리, 치료 계획의 검증, 그리고 새로운 치료 기법의 도입을 통해 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 연구실은 두경부 및 뇌종양 환자 치료의 표준을 높이고, 혁신적인 방사선 치료법을 지속적으로 개발할 계획입니다.

이남권 연구실은 인공지능(AI)과 데이터마이닝 기술을 활용하여 방사선 치료의 예측 정확도를 높이고, 치료 계획의 최적화를 위한 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 최근에는 초분광 영상과 딥러닝(특히 CNN)을 결합하여 피부암 등 다양한 암종의 진단 및 분류 정확도를 높이는 연구를 수행하였으며, 임상적으로 활용 가능한 예측 시스템을 개발하고 있습니다. 연구실은 방사선 치료 과정에서 발생할 수 있는 독성 반응(예: 방사선 폐렴, 식도염 등)을 사전에 예측하기 위한 웹 기반 예측 시스템을 개발하였으며, 메타룰 기반 데이터마이닝, 인공신경망(ANN) 등 첨단 기계학습 기법을 적용하여 환자별 위험도를 정량적으로 산출하고 있습니다. 이를 통해 임상의가 환자 맞춤형 치료 결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 방사선 치료의 안전성과 효율성을 동시에 높이고 있습니다. 또한, 연구실은 3D 광학 스캐너, 젤 도즈미터 등 첨단 의료기기를 자체 개발하여 방사선 치료 선량 분포의 정밀 검증과 품질 관리를 수행하고 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 방사선 치료의 표준화와 신뢰성 향상에 크게 기여하고 있으며, 앞으로도 AI 및 데이터 기반의 예측·최적화 연구를 통해 정밀의료 실현에 앞장설 계획입니다.