동아대학교
의과대학(기초교실) 손현진
동아대학교 의과대학 예방의학교실은 감염병의 예방과 관리, 그리고 지역사회 건강 증진을 목표로 다양한 연구와 교육 활동을 수행하고 있습니다. 본 연구실은 감염병 현장 역학조사와 첨단 분석방법론을 융합하여, 실제 감염병 발생 현장에서 신속하고 체계적인 대응 방안을 마련하고 있습니다. 이를 통해 감염병의 발생 원인과 전파 경로를 규명하고, 효과적인 예방 및 관리 정책을 제안하는 데 중점을 두고 있습니다.
특히 결핵, 코로나19, A형 간염, 살모넬라 등 다양한 감염병의 유행 특성 분석, 치료 결과 평가, 다제내성 결핵 관리 등 심층적인 연구를 진행하고 있습니다. 전국 규모의 환자 데이터와 빅데이터, GIS 시각화, AI 기반 분석 등 첨단 기술을 적극적으로 도입하여, 감염병의 시공간적 분포와 변화 양상을 정량적으로 분석하고 있습니다. 이러한 연구는 감염병 조기경보 및 통합감시체계 구축, 공공-민간 협력 프로그램의 평가 등 정책적 측면에서도 큰 기여를 하고 있습니다.
코로나19 팬데믹 이후에는 무증상 감염자 추적, 장기 후유증(Post COVID-19 Condition) 연구, 사회적 거리두기와 심리적 영향 분석 등 신종 감염병에 대한 다각적인 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. AI 및 빅데이터를 활용한 감염병 유행 예측, 실시간 모니터링, 정책 효과성 평가 등 첨단 정보통신기술을 접목한 연구도 본 연구실의 중요한 강점입니다.
이 외에도, 지역사회 환경보건, 중금속 노출 평가, 건강 불평등 해소 등 다양한 공중보건 이슈에 대한 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 다학제적 접근을 통해 국민 건강 증진과 사회적 안전망 구축에 실질적으로 기여하고 있으며, 앞으로도 감염병 및 공중보건 분야의 선도적 연구실로서 역할을 지속해 나갈 것입니다.
본 연구실은 현장 중심의 실용적 연구와 첨단 분석기법의 융합을 통해, 감염병 예방과 관리, 건강 불평등 해소, 공중보건 정책 발전에 앞장서고 있습니다. 이를 통해 모두가 건강한 사회를 실현하는 데 기여하고자 합니다.
감염병 현장 역학조사와 분석방법론
감염병 현장 역학조사는 감염병이 발생한 현장에서 신속하게 원인을 규명하고, 전파 경로와 확산 양상을 분석하는 중요한 연구 분야입니다. 본 연구실에서는 실제 감염병 발생 현장에서의 역학조사 경험을 바탕으로, 다양한 감염병 사례에 대한 체계적이고 과학적인 접근을 시도하고 있습니다. 이를 통해 감염병의 발생 원인, 전파 경로, 위험 요인 등을 신속하게 파악하여 효과적인 대응 방안을 마련하고 있습니다.
분석방법론 측면에서는 감염병 데이터의 특성을 고려한 통계적 분석, 빅데이터 분석, GIS(지리정보시스템) 시각화 등 첨단 분석 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다. 특히, 감염병 유행의 시공간적 분포와 변화 양상을 정량적으로 분석하여, 감염병 확산의 패턴을 예측하고 조기경보 체계를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, AI 기반의 온라인 빅데이터 분석을 통해 감염병 유행양상을 실시간으로 모니터링하고, 정책 결정에 필요한 근거를 제공합니다.
이러한 연구는 감염병 관리와 예방 정책 수립에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 현장 역학조사와 첨단 분석방법론의 융합을 통해, 지역사회와 국가 차원의 감염병 대응 역량을 강화하고, 궁극적으로 국민 건강 증진과 사회적 안전망 구축에 이바지하고 있습니다.
결핵 및 만성 감염병의 역학과 관리
결핵은 여전히 우리 사회에서 중요한 공중보건 문제로 남아 있으며, 본 연구실은 결핵의 발생 양상, 치료 성적, 다제내성 결핵의 관리 등 다양한 측면에서 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 전국 규모의 결핵 환자 데이터를 활용하여 치료 결과에 영향을 미치는 요인, 사회경제적 불평등, 이주민 집단의 감염병 위험 등 다양한 사회적 결정요인을 분석하고 있습니다. 이를 통해 결핵 관리 정책의 효과를 평가하고, 보다 효율적인 관리 전략을 제안하고 있습니다.
특히, 결핵 치료의 순응도, 치료 중 사망률, 치료기관의 유형에 따른 지역별 차이 등 실제 임상 현장에서 발생하는 문제들을 다수준 분석 등 고도화된 통계기법을 통해 규명하고 있습니다. 또한, 결핵 조기경보 및 통합감시체계 개발, 공공-민간 협력(PPM) 프로그램의 접근성과 형평성 평가 등 정책적 측면의 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
이러한 연구는 결핵뿐만 아니라 다양한 만성 감염병의 관리에도 적용될 수 있으며, 감염병의 효과적 통제와 환자 중심의 맞춤형 치료 전략 개발에 중요한 기초 자료를 제공합니다. 궁극적으로, 감염병으로 인한 사회적 부담을 줄이고, 건강 불평등 해소에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.
코로나19 및 신종 감염병의 유행 특성 분석과 정책 제안
코로나19 팬데믹은 전 세계적으로 공중보건 체계에 큰 도전을 안겨주었으며, 본 연구실은 국내외 코로나19 유행 특성, 전파 양상, 방역 정책의 효과성 등을 다각적으로 분석해왔습니다. 부산 지역을 중심으로 한 코로나19 유행의 역학적 특성, 무증상 감염자 추적, 장기 후유증(Post COVID-19 Condition) 이환율 및 위험 요인 등 다양한 주제를 심층적으로 연구하고 있습니다.
또한, 코로나19 확진자 및 격리자의 심리적 특성, 일상 변화와 우울 증상 간의 연관성, 장기요양병원 등 집단시설 내 감염병 대응 전략 등 실질적인 현장 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. AI 및 빅데이터 기반의 감염병 유행 예측, GIS 시각화 기술 개발 등 첨단 정보통신기술을 활용한 연구도 활발히 진행 중입니다. 이를 통해 신속하고 과학적인 방역 정책 수립에 필요한 근거를 제공하고 있습니다.
이러한 연구 결과는 감염병 유행 시 효과적인 대응 전략 수립, 사회적 거리두기 및 격리 정책의 개선, 장기 후유증 관리 등 다양한 공중보건 정책에 반영되고 있습니다. 앞으로도 신종 감염병의 유행에 대응하기 위한 과학적 근거 마련과 정책 제안을 지속적으로 이어갈 계획입니다.
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Epidemiological Characteristics of and Containment Measures for Coronavirus Disease 2019 in Busan Metropolitan City, South Korea.
Son, Hyunjin, Hyojung Lee, Miyoung Lee, Youngduck Eun, Kyounghee Park, Seungjin Kim, Wonseo Park, Sora Kwon, Byoungseon Ahn, Dongkeun Kim, Changhoon Kim
Epidemiology and Health, 2020
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Incubation Period of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in Busan, South Korea.
Lee, Hansol, Kyungtae Kim, Kwonkyu Choi, Sangbum Hong, Hyunjin Son, Sukhyun Ryu
Journal of Infection and Chemotherapy, 2020
3
Follow up Investigation of Asymptomatic COVID-19 Cases at Diagnosis in Busan, Korea.
Lee, Miyoung, Hyunjin Son, Youngduck Eun, Kyounghee Park, Jeonghun Heo
Epidemiology and Health,
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[2차년도]코로나19 확진자 급성기 회복 후 조사를 통한 Post COVID-19 Condition 이환율과 위험 요인 연구
2
[3차년도]AI 기반 온라인 빅데이터 분석 및 감염병 유행양상 GIS 시각화 기술 개발
3
[1차년도]코로나19 확진자 급성기 회복 후 조사를 통한 Post COVID-19 Condition 이환율과 위험 요인 연구