YUHSpace: Yoo, Sung Hwan

본 연구는 실제 임상 현장에서 축적된 비식별화 임상 데이터를 활용하여 간질환 환자의 예후를 예측하고, 임상적 의사결정에 도움이 되는 위험도 평가 지표를 탐색하는 것을 목표로 합니다.
연구는 학생의 관심과 연구 진행 상황에 따라 다음의 두 가지 세부 연구 주제 중 하나를 선택하여 진행합니다.
① 간경화 환자에서 머신러닝 기반 간성혼수(hepatic encephalopathy, HE) 발생 예측 연구
간경화 환자의 임상 정보(간기능 지표, 전해질, 염증 수치, 신기능, 과거 HE 병력 등)를 활용하여 간성혼수 발생 위험을 예측하는 머신러닝 기반 모델을 개발하고, 주요 예측 변수의 중요도 및 모델 성능을 평가합니다.
② 만성 B형간염 환자에서 HBcAg의 임상적 유용성 평가 연구
만성 B형간염 환자를 대상으로 HBcAg를 포함한 임상·병리 지표를 분석하여 면역관용기와 면역활동기의 감별 가능성을 평가하고, 간관련 사건(liver-related events) 발생 등 장기 예후 예측 인자로서의 유용성을 분석합니다.
학생들은 연구 질문 설정, 연구 설계, 데이터 정리 및 분석, 결과 해석, 그리고 연구 결과 보고서 또는 연구 초록 형태의 성과물 작성까지 임상 연구의 전 과정을 단계적으로 경험하게 됩니다.