김선영 연구실

의학과
김선영

김선영 연구실은 일차의료 환경에서 노인 건강관리와 만성질환 예방·관리에 중점을 두고 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 노쇠, 만성질환, 인지기능 저하, 우울증 등 노인성 건강문제의 조기 진단과 예방, 그리고 효과적인 관리 방안 개발을 목표로 하고 있습니다. 특히, WHO의 건강한 노화 개념을 바탕으로, 노인의 기능적 능력 유지와 증진을 위한 임상진료지침 개발, 평가 도구의 타당성 검증, 실제 일차의료 현장에서 적용 가능한 통합관리 모델을 제시하고 있습니다. 연구실은 대규모 코호트 연구와 전국 단위의 건강조사 데이터를 활용하여, 노쇠와 만성질환의 유병률, 위험요인, 건강행태, 사회적 요인 등을 종합적으로 분석하고 있습니다. 이를 통해 노인 인구에서 흔히 나타나는 다약제 복용, 신체기능 저하, 인지기능 저하, 우울증, 낙상 위험 등 다양한 건강 문제와의 연관성을 규명하고, 맞춤형 중재 전략을 제시하고 있습니다. 또한, 노인 건강관리의 표준화와 일차의료 현장 적용을 위해 다양한 평가 도구와 임상진료지침을 개발하고, 그 타당성과 신뢰도를 검증하는 연구도 활발히 진행하고 있습니다. 최근에는 디지털 헬스케어와 기계학습(머신러닝) 기술을 활용한 만성질환 예측 및 관리 연구에 집중하고 있습니다. 국내외 대규모 코호트 및 전자의무기록(EMR) 데이터를 활용하여, 당뇨병, 심혈관질환, 신경퇴행성질환 등 만성질환 환자의 예후 예측 모델을 개발하고, 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 검증하고 있습니다. 또한, 정보통신기술(ICT) 기반의 중재 프로그램(모바일 헬스 앱, 원격 모니터링 등)이 만성질환 환자의 건강지표 개선에 미치는 효과를 다수의 임상연구와 메타분석을 통해 입증하였습니다. 이러한 연구들은 노인 개개인의 건강한 노년을 지원할 뿐만 아니라, 사회적 부양 부담을 줄이고, 지역사회 기반의 일차의료 시스템 강화에 기여하고 있습니다. 김선영 연구실은 앞으로도 노인 건강관리와 만성질환 예방·관리를 위한 과학적 근거와 실천적 지침을 지속적으로 개발하며, 국민 건강 증진과 의료 서비스의 질 향상에 앞장설 계획입니다.

대표 연구 분야

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일차의료 기반 노인 건강관리 및 노쇠 예방

김선영 연구실은 일차의료 환경에서 노인 건강관리를 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 노쇠(Frailty)와 같은 노인성 증후군의 조기 진단과 예방, 그리고 관리 방안 개발에 중점을 두고 있습니다. 연구실은 WHO의 건강한 노화 개념을 바탕으로, 노인의 기능적 능력 유지와 증진을 위한 임상진료지침 개발, 평가 도구의 타당성 검증, 그리고 실제 일차의료 현장에서 적용 가능한 통합관리 모델을 제시하고 있습니다. 노쇠의 조기 발견을 위해 다양한 선별 도구와 평가 방법을 개발하고, 이를 국내 고령 인구에 맞게 검증하는 연구를 진행하고 있습니다. 예를 들어, 한국형 노쇠지수(KFI) 및 Frailty Phenotype Questionnaire(FPQ)와 같은 도구의 타당성 및 신뢰도를 대규모 코호트 연구를 통해 확인하였으며, 실제 임상 현장에서의 활용성을 높이고자 노력하고 있습니다. 또한, 노쇠와 관련된 만성질환, 인지기능 저하, 우울증, 신체활동 감소 등 다양한 건강 문제와의 연관성을 분석하여 맞춤형 중재 전략을 제시하고 있습니다. 이러한 연구는 노인 개개인의 건강한 노년을 지원할 뿐만 아니라, 사회적 부양 부담을 줄이고, 지역사회 기반의 일차의료 시스템 강화에 기여하고 있습니다. 앞으로도 김선영 연구실은 노인 건강관리의 패러다임 전환을 선도하며, 일차의료 현장에서 실질적으로 활용 가능한 과학적 근거와 실천적 지침을 지속적으로 개발할 계획입니다.

디지털 헬스 및 기계학습 기반 만성질환 예측과 관리

김선영 연구실은 디지털 헬스케어와 기계학습(머신러닝) 기술을 활용한 만성질환 예측 및 관리 연구에 앞장서고 있습니다. 최근에는 당뇨병, 심혈관질환, 신경퇴행성질환 등 만성질환 환자를 대상으로 한 빅데이터 기반 예측 모델 개발과, 실제 임상 현장에서의 적용 가능성을 검증하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 예를 들어, 국내 대규모 코호트 및 전자의무기록(EMR) 데이터를 활용하여, 2형 당뇨병 환자의 심혈관질환 발생 위험, 신경퇴행성질환 발생 위험, 응급실 방문 위험 등을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하였으며, 이 모델들은 기존의 전통적 예측 도구보다 높은 정확도를 보이고 있습니다. 또한, 정보통신기술(ICT) 기반의 중재 프로그램(예: 모바일 헬스 앱, 원격 모니터링 시스템 등)이 만성질환 환자의 혈압, 혈당, 체중 등 건강지표 개선에 미치는 효과를 다수의 임상연구와 메타분석을 통해 검증하였습니다. 이러한 디지털 헬스 솔루션은 환자 맞춤형 건강관리, 자가관리 역량 강화, 의료진과의 연계 강화 등 다양한 측면에서 긍정적인 효과를 보이고 있습니다. 연구실은 실제 병원 연계형 디지털 헬스 앱의 임상적 효과와 경제적 효용성까지 다각도로 분석하여, 정책적·임상적 근거를 제공하고 있습니다. 이와 같은 연구는 미래의 일차의료 및 만성질환 관리 패러다임을 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 김선영 연구실은 앞으로도 인공지능, 빅데이터, 디지털 헬스 기술을 융합하여, 환자 중심의 예측·예방·관리 모델을 지속적으로 개발하고, 이를 통해 국민 건강 증진과 의료 서비스의 질 향상에 기여할 계획입니다.

주요 논문

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발행물 전체보기

Temporal trends and patterns in mortality from falls across 59 high-income and upper-middle-income countries, 1990-2021, with projections up to 2040: a global time-series analysis and modelling study

김선영, Kim, Soeun, Woo, Selin, Oh, Jiyeon, Son, Yejun, Jacob, Louis, Soysal, Pinar, Park, Jungha, Chen, Liang-Kung, 연동건

LANCET HEALTHY LONGEVITY, 2025

Association of Soda Drinks and Fast Food with Allergic Diseases in Korean Adolescents: A Nationwide Representative Study

Jeong, J., Jo, H., Son, Y., Lee, S., Lee, K., Choi, Y., Lee, H., Kim, S., Jacob, L., Smith, L., Lee, J.H., 이상열, 김선영, Kang, J., Hwang, J., Park, J., Woo, S., 연동건

International Archives of Allergy and Immunology, 2024

Effects and safety of transcranial direct current stimulation on multiple health outcomes: an umbrella review of randomized clinical trials

Kang, J., Lee, H., Yu, S., Lee, M., Kim, H.J., Kwon, R., 김선영, Fond, G., Boyer, L., Rahmati, M., Koyanagi, A., Smith, L., Nehs, C.J., Kim, M.S., S?nchez, G.F.L., Dragioti, E., Kim, T., 연동건

Molecular Psychiatry, 2024