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.

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.