심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥 중 하나로, 뇌졸중 및 심부전 등 심각한 합병증의 위험을 높입니다. 본 연구실은 심방세동 환자의 진단 및 치료 전략 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 심방세동의 병태생리와 임상적 특성을 분석하여 환자 맞춤형 치료법을 모색하고 있습니다. 심방세동 환자에서 카테터 절제술의 효과와 안전성을 다양한 임상시험을 통해 평가하고 있으며, 선형 절제술과 국소 절제술, 복합적 접근법 등 다양한 시술 방법의 비교 연구를 수행하고 있습니다. 또한, 심방세동 환자에서 항응고제의 적절한 용량 산정과 약물 선택에 관한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 통해 환자 개개인에 맞는 최적의 치료법을 제시하고자 합니다. 이러한 연구는 심방세동 환자의 삶의 질 향상과 합병증 예방에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 본 연구실은 최신 진단기술과 치료법을 임상에 적용하여 심방세동 관리의 새로운 패러다임을 제시할 계획입니다.

최근 인공지능(AI) 기술의 발전에 힘입어 심장질환의 진단 및 예측 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 본 연구실은 인공지능을 활용한 12유도 심전도 분석을 통해 심방세동 등 다양한 심장질환을 조기에 진단하고 예측하는 연구를 진행하고 있습니다. 다기관 후향적 연구와 임상시험을 통해 대규모 환자 데이터를 수집·분석하고, AI 알고리즘을 개발하여 심전도 신호에서 미세한 이상 징후를 탐지합니다. 이를 통해 기존의 진단 방법보다 더 높은 정확도와 신속성을 확보할 수 있으며, 환자 개개인에 맞는 맞춤형 진단 및 예후 예측이 가능해집니다. 이러한 인공지능 기반 진단 시스템은 임상 현장에서 의료진의 의사결정을 지원하고, 환자의 조기 치료 및 예후 개선에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 본 연구실은 AI 기술을 활용한 심장질환 연구를 지속적으로 확장해 나갈 예정입니다.

심방세동 환자에서 뇌졸중 예방을 위한 항응고제 치료는 매우 중요합니다. 본 연구실은 비타민 K 길항제와 비비타민 K 경구용 항응고제(NOACs)의 효과와 안전성을 비교하고, 환자 특성에 따른 최적의 약물 및 용량을 제시하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 신기능 평가 공식에 따른 항응고제 용량 산정, 아시아인 환자에서의 약물 반응 특성, 약물 감량 기준에 따른 임상적 결과 등을 다각도로 분석하고 있습니다. 이를 통해 실제 임상 현장에서 발생할 수 있는 약물 과소 또는 과다 투여의 위험을 줄이고, 환자별 맞춤형 치료 전략을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 항응고제 치료의 안전성과 효과를 극대화하여 심방세동 환자의 뇌졸중 및 출혈 위험을 최소화하는 데 기여합니다. 앞으로도 본 연구실은 최신 임상 데이터를 바탕으로 항응고제 및 약물 치료의 표준화와 최적화를 위해 노력할 것입니다.