정기영 연구실은 의학과 내에서 응급외과학을 중심으로 다양한 임상 및 역학 연구를 수행하고 있습니다. 연구실의 주요 관심사는 노인 환자와 같이 취약한 집단에서 발생하는 응급질환의 예후 예측, 중증도 평가, 그리고 임상적 의사결정 지원입니다. 이를 위해 생화학적 마커, 임상 지표, 심리학적 척도 등 다양한 데이터를 통합적으로 분석하여 실제 임상 현장에 적용 가능한 예측 모델을 개발하고 있습니다. 특히, 지역사회 획득 폐렴, 급성 담낭염, 대퇴골 골절, 패혈증 등 노인 환자에서 흔히 발생하는 응급질환을 대상으로, NT-proBNP, BMI, 혈청 콜레스테롤, GNRI 등 다양한 바이오마커의 예후 예측력을 검증하고 있습니다. 이러한 연구는 환자 맞춤형 치료 전략 수립과 응급실 내 신속한 중증도 분류에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 또한, 고엽제 노출, 영양상태, 만성질환 동반 여부 등 다양한 임상적 요인을 고려한 다각적 분석을 통해, 노인 환자의 치료 성과를 극대화하는 방안을 모색하고 있습니다. 정신건강 및 자살 시도자 관리 분야에서도 연구실은 심리학적 척도의 임상적 유용성, 연령별 예측력 차이, 약물 중독 환자의 심혈관계 위험 평가 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 이를 통해 응급실에서 자살 시도자 및 정신건강 위기 환자에 대한 신속하고 정확한 평가 및 중재 방안을 제시하고 있습니다. 실제로, 위험-구조 등급 척도와 자살의도 척도의 조합이 입원 예측에 효과적임을 밝혀내는 등, 임상 현장에 적용 가능한 실질적 연구 성과를 도출하고 있습니다. 정기영 연구실은 다기관 협력 연구, 빅데이터 분석, 인공지능 기반 예측 모델 개발 등 최신 연구 방법론을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 응급의료 분야의 임상적 문제 해결과 환자 안전 증진에 기여하고 있으며, 국내외 학술지에 다수의 논문을 발표하는 등 학문적 성과도 탁월합니다. 향후 연구실은 노인 응급환자의 예후 예측 정확도 향상, 정신건강 위기 환자 관리 체계 고도화, 그리고 응급의료 빅데이터 및 인공지능 기술의 임상 적용 확대를 목표로 지속적인 연구를 이어갈 계획입니다. 이를 통해 국민 건강 증진과 응급의료 서비스의 질적 향상에 기여하고자 합니다.