연동건 연구실은 의료정보와 디지털헬스를 기반으로 대규모 의료 빅데이터, 실제임상근거, 인공지능 예측모델을 활용하여 백신·약물의 안전성과 효과를 평가하고, 감염병 및 심혈관계 위험 분석, 신경계 질환 조기선별 알고리즘 개발 등 데이터 기반 정밀의료와 공중보건 의사결정 지원을 위한 융합 연구를 수행하고 있다.
Live zoster vaccination and cardiovascular outcomes: a nationwide, South Korean study
Sooji Lee, Kyeongmin Lee, Jiyeon Oh, Hyeon Jin Kim, Yejun Son, Soeun Kim, Jaeyu Park, Jiseung Kang, Damiano Pizzol, Jinseok Lee, Ho Geol Woo, Hayeon Lee, Dong Keon Yon
IF 35.6
European Heart Journal
These findings suggest that live zoster vaccination may be beneficial as a public health strategy with potential implications for cardiovascular disease burden in the general population. This strategy may help address health disparities and mortality linked to cardiovascular complications.
Burden of Cardiovascular Outcomes After SARS-CoV-2 Infection in South Korea and Japan: A Binational Population-Based Cohort Study
Sooji Lee, Seung Ha Hwang, Seoyoung Park, Yejun Son, Soeun Kim, Hyeon Jin Kim, Jaeyu Park, Hyesu Jo, Kyeongmin Lee, Jiyeon Oh, Min Seo Kim, Damiano Pizzol, Lee Smith, Jinseok Lee, Ho Geol Woo, Hayeon Lee, Dong Keon Yon
IF 38.6
Circulation
This binational study observed associations between SARS-CoV-2 infection and cardiovascular events during extended follow-up across viral eras. Complete vaccination was linked to lower cardiovascular events. However, the absolute risk of cardiovascular disease events after SARS-CoV-2 infection remained remarkably low, particularly for stroke and ischemic heart disease. Although these findings suggest ongoing vigilance and preventive measures remain crucial, they should be interpreted within the context of these low absolute risks when considering long-term cardiovascular complications.
공공데이터 및 1차 의료기관을 포함한 다기관 병원 데이터를 활용하여 주요 정신신경용제의 유효성 및 안전성 평가 기술 개발
빅데이터
시판후
임상연구
RWD
RWE
2
2023년 5월-2026년 2월
|66,910,000원
의료 빅데이터(일본, 한국, 영국 청구데이터 및 세계보건기구)와 인공지능 모델링을 통한 백신 및 약물의 위해도 예측 모형 구축
○ 본 과제는 청구기반 빅데이터(한국 1000만명, 일본 200만명, 영국 50만명)와 WHO 약물부작용 데이터셋을 바탕으로 백신 및 약물노출 위험도를 조기에 예측하여 건강한 생활을 영위할 수 있는 정밀맞춤의학을 실현시키고자 하는 궁극적인 비전을 갖고 연구를 진행하고자 함.○ 의료기본정보 (기본정보, 기저질환, 생활정보, 의료정보)를 기반으로 9개 항목의 ...
의료 빅데이터
모델링
예측 모형
3
협동|
2023년 3월-2025년 12월
|50,000,000원
파킨슨 병 혹은 치매 아형인 혈관성 치매 환자 모집 및 분류 알고리즘 개발
본 과제는 후각 근적외선 신호[바이오마커]로 알츠하이머병의 전단계인 알츠하이머 경도인지장애를 다른 치매 아형과 구분하는 선별 의료기기 개발 연구임.
연구목표는 최적의 전전두엽 프로브 개발과 최적화 근적외선 분광 신호 인공지능 소프트웨어 개발로, 경도인지장애/단계 분류 및 타 아형 감별을 지원하는 것임. 연구내용은 기존 코호트 특징 추출, 임상 프로토콜 및 Tablet 이식, 타 아형 제외 대상에 대한 식약처 인허가/검증문서/임상시험 및 원인별 특징 추출 수행임. 기대효과는 건강검진의 조기진단 예측, 감별진단 고도화, 치매 안심센터 연계 실증 및 치매 예방·가족 보호와 의료기술 수출·인력양성 기여로 정리됨.