Physio-Informatics Lab

의과대학(기초교실) 손민국

생리정보학 연구실은 다양한 의료 빅데이터와 첨단 인공지능 기술을 융합하여 인체의 생리 현상과 질병의 발생, 예후, 치료 효과를 심층적으로 연구하는 융합형 연구실입니다. 본 연구실은 국민건강보험공단, 국가 건강영양조사, 전자의무기록 등 대규모 임상 및 공공 데이터를 활용하여, 만성질환, 구강 건강, 정신 건강, 심혈관계 질환, 암 등 다양한 질환의 역학적 특성과 위험 요인을 분석합니다. 이를 통해 실제 임상 현장에서의 문제 해결과 환자 맞춤형 진료, 예방의학 발전에 기여하고 있습니다. 특히, 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술을 접목하여 질병 예측 모델, 약물 순응도 평가, 치료 반응 분석 등 임상적 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 연합학습, 합성데이터 등 최신 데이터 과학 기법을 적용하여 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 추구하며, 의료 현장에서의 실질적인 혁신을 이끌고 있습니다. 연구 결과는 국내외 저명 학술지와 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 의료 빅데이터와 인공지능의 융합을 통해 미래 의료의 패러다임 변화를 선도하고 있습니다. 또한, 본 연구실은 적혈구, 혈장 등 혈액 내 다양한 생리학적 바이오마커를 활용하여 질병의 조기 진단, 예후 예측, 치료 반응 모니터링 등 정밀의료 실현을 위한 연구를 수행합니다. 임피던스 측정, 3차원 굴절률 영상, 마이크로플루이딕스 등 첨단 바이오센서 및 분석 기술을 적극적으로 도입하여, 세포 수준의 물리적·화학적 특성을 정량적으로 평가하고, 이를 임상 데이터와 연계하여 환자 맞춤형 진단 및 치료 전략을 개발하고 있습니다. 의료정보학 및 바이오인포매틱스 분야에서도 Common Data Model(CDM), OHDSI 등 국제 표준 데이터 모델을 활용한 다기관·다국가 데이터 통합 분석, GWAS, PheWAS, MR 등 최신 유전체 역학 연구, 단일세포 프로테오믹스 등 첨단 바이오인포매틱스 기술을 접목한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이를 통해 유전적·환경적 요인과 질병의 연관성을 규명하고, 환자 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 치료 전략 개발에 앞장서고 있습니다. 생리정보학 연구실은 의료 빅데이터, 인공지능, 생리학, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야의 융합을 통해, 의료 혁신과 환자 중심의 정밀의료 실현에 기여하고 있습니다. 앞으로도 국내외 다양한 연구기관, 병원, 산업체와의 협력을 바탕으로, 미래 의료의 새로운 패러다임을 제시하는 선도적 연구를 지속적으로 이어갈 것입니다.