1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

2013년 세계보건기구(WHO)는 미세먼지(Particulate matter)를 발암물질로 지정하면서 그 심각성을 공식적으로 인정하였습니다. 실제로 지금까지 수많은 연구들을 통해 미세먼지와 초미세먼지의 악화가 심혈관 질환, 호흡기 질환, 암, 당뇨병 등의 여러 질환 발생과 사망을 증가시킨다는 증거들이 밝혀져 왔습니다. 한국 주요 도시의 미세먼지 및 초미세먼지의 연평균 농도는 과거에 비해 점점 감소하는 추세이긴 하나, 여전히 WHO의 권고기준을 훨씬 상회하며 OECD국가들의 주요 도시들에 비해 높은 농도를 기록하고 있습니다.

한편, 운동은 이미 많은 연구들을 통해 다양한 질병으로부터의 예방 효과와 전반적인 건강상 이득 효과(사망, 심뇌혈관질환, 고혈압, 당뇨, 다양한 암종 등)가 큰 것으로 널리 알려져 왔습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 많은 성인 인구는 운동을 잘 하지 않아 다양한 연구와 정책들을 통해 성인 인구의 운동량 증가를 격려하고 있는 상황입니다. 성인 인구가 운동을 하지 않는 이유에는 여러 요인들이 있겠으나, 중요한 요인 중 하나는 바로 대기오염, 즉 미세먼지로 인한 건강 위험의 걱정 때문일 것입니다. 대다수의 운동은 실외에서 이루어지게 되는데, 실외운동의 경우 자연스럽게 미세먼지에 노출될 수밖에 없습니다. 특히 우리나라와 같이 미세먼지가 중요한 환경 문제로 대두되고 있는 지역 환경의 경우 그 위험도가 더욱 강조될 수 있는 상황이라 볼 수 있습니다. 따라서 운동을 했을 때 추가적으로 흡입하는 미세먼지로 인한 잠재적 악영향과 운동 그 자체로 인한 긍정적 영향 중 질병 발생에 있어 어떤 영향이 더 큰지 밝혀내는 것은 공중보건 향상에 있어 매우 중요하다고 볼 수 있겠습니다.

현재까지 전 세계적으로도 미세먼지와 운동의 혼합효과가 미치는 건강 영향 및 질병 발생 위험도를 분석한 연구는 매우 부족한 상황입니다. 이에 우리 연구팀은 세계적으로 건강에 가장 큰 위협을 주는 대표적 질병인 심뇌혈관질환에 미세먼지와 운동의 혼합효과가 미치는 영향을 분석하고자 하였습니다. 특히 본 연구에서는 운동의 중요성이 더욱 강조되는 20-30대 젊은 성인에서 미세먼지와 운동의 혼합효과가 심혈관질환에 미치는 영향을 살펴보고자 하였으며, 각 미세먼지 농도 수준에 따라 운동량이 변화했을 때 심혈관질환의 위험도가 어떻게 달라지는지 탐색하고자 했습니다.

결과적으로 20-30대 젊은 성인의 경우, 낮은 농도의 미세먼지에 노출되었을 때는 운동량이 감소할수록 심혈관질환 위험도가 유의하게 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다. 반면, 높은 농도의 미세먼지에 노출되었을 때는 국제적 운동 권장량 (500-1000 MET-min/week) 이상으로 과도한 운동을 할 경우에는 오히려 심혈관질환 위험도가 증가할 가능성이 있음을 확인할 수 있었습니다. 이는 미세먼지의 농도 수준에 따라 운동량 증감 전략을 어떻게 설정해야 할지에 대한 근거 자료로서 중요한 기여를 할 것으로 생각합니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.

본 연구는 서울대학교 가정의학과 및 의과학과 박상민 교수님의 지도 하에 진행되었습니다. 헬스 시스템 데이터 사이언스 연구실 (Health System Data Science Lab; 지도교수: 박상민 교수님) 에서는 대규모 건강정보 자료에 데이터 사이언스를 접목시켜 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 대표적으로 보건의료 빅데이터를 이용한 역학 연구, 보건의료-사회환경 융합 빅데이터 구축 및 활용 연구, 경제성 평가 연구, 약물 역학, 메타분석 연구 등의 다양한 데이터 기반 연구들을 심도 있게 다루고 있습니다. 우리 연구실은 다양한 분야의 연구진들과 지식 및 학문을 융합하여 새로운 가치를 창출하는 것을 적극적으로 권장하고 있으며, 그 과정에서 새로운 학문 및 연구 분야를 끊임없이 개척하고 있습니다.

최근에는 인공지능 기술의 발전에 힘입어, 이를 활용하여 영상 이미지를 기반으로 병변 위치 뿐 아니라 해당 진단을 내리게 된 의학적 소견에 대한 설명까지 제시하는 설명 가능 AI (Explainable AI) 방법론 등을 적극 연구하고 있습니다. 이는 향후 인공지능 의료기기의 신뢰성을 확보하는 중요한 첫 걸음이 될 것이며, 인공지능을 활용한 의학의 발전과 외연의 확장에 아주 핵심적인 역할이 되는 기술과 연구가 될 것이라 생각합니다.

3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

지금까지 수행했던 모든 연구 활동들이 의대 학부생 동안에 이루어진 것이라는 점, 그리고 이번 연구와 같이 과분하면서도 우수한 결과를 성취한 것도 학부생 동안에 수행한 실적이라는 점에 큰 자부심과 뿌듯함을 느낍니다. 바쁜 의대 학부과정 속에서도 꾸준히 연구를 할 수 있었던 원동력은 오로지 ‘흥미’와 ‘열정’이었습니다. 누군가에게는 연구가 고통스럽고 따분한 과정의 연속이었을 수 있지만, 저에겐 새로운 결과를 스스로 발굴하고 발견하는 흥미롭고 즐거운 과정의 연속이었습니다. 여전히 많이 부족하고 발전해야 할 부분이 산더미처럼 쌓여 있는 초보 연구자이지만, 자신이 몸 담고 있는 연구 영역과 과정에 흥미와 열정만 있다면 얼마든지 장애물과 고통, 역경을 이겨내고 가치 있는 결과를 얻어낼 수 있음을 절실히 깨달을 수 있었습니다. 뿐만 아니라 이렇게 얻어낸 결과물이 단순히 Paper에 쓰인 활자로 묻히는 것이 아니라, 실제 real-world에 적용되어 공중보건 향상에 기여할 수 있는 근거자료에 쓰일 수 있음에 많은 보람을 느낍니다.

연구활동을 하면서, 그리고 부족한 제가 수행한 연구들이 좋은 의학적 의미를 평가받는 것을 실제로 체험하면서 연구자로서의 꿈을 이어나갈 수 있겠다는 자신감을 고취할 수 있었습니다. 앞으로도 더 훌륭한 연구를 해내겠다는, 그리고 해낼 수 있다는 다짐을 다시 한 번 하게 되는 계기가 되기도 했습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

과거부터 현재까지 쌓아온 방대한 보건의료 빅데이터는 정제되지 않은 다이아몬드의 형태로 존재하고 있습니다. 즉, 연구자가 정제되지 않은 다이아몬드 속에서 가치 있는 의학 정보를 발견하고 이를 정교하게 마이닝 할 수만 있다면, 어떤 것보다도 빛나는 다이아몬드로 탈바꿈할 수 있습니다. 이는 결국 공중보건 향상에 크나큰 기여로 이어질 것입니다.

달리 말하면, 아무리 가치 있는 다이아몬드라 할지라도 연구자가 그 속에서 숨은 의미를 찾지 못한다면 결국 빛을 발할 수 없습니다. 즉, 임상과 같은 real-world에서 발견한 실마리들을 기반으로 끊임없이 질문을 던질 수 있어야 하며, 이것에 대한 해답을 찾는 과정으로써 연구를 수행하고 이에 즐거움을 느낄 수 있어야 한다고 생각합니다. 우리 연구실은 이미 방대한 Raw data의 정제된 DB화와 함께 이를 다룰 수 있는 데이터 마이닝, 데이터 사이언스 기술 및 능력을 갖추고 있습니다. 여기에 열정적으로 질문을 던지고 이를 과학적 연구 설계로 실현할 수 있는 연구자가 더해진다면 충분히 의미 있는 의학적 결과들을 찾아낼 수 있을거라 확신합니다. 보건의료 빅데이터를 활용한 데이터 사이언스 연구는 여전히 개척해야 할 분야가 많으며, 동시에 발전 가능성이 무궁무진합니다. AI를 활용한 의료 판독 영역도 마찬가지 입니다. 본인의 흥미와 적성을 충분히 고민해보고, 일상에서 지속적으로 질문을 던질 수 있으며 이에 대한 답을 연구로 즐겁게 풀어낼 수 있는 의지가 있다면 얼마든지 도전해보길 권장하고 싶습니다.

5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

올해 바쁜 대학병원 인턴 생활로 인해 잠시 연구활동에서 멀어졌지만, 어느 정도 여유를 찾는다면 AI를 이용한 의료 판독 분야를 새롭게 학습하고 도전해보고자 합니다. 보건의료 빅데이터를 활용하여 건강에 영향을 미치는 잠재적 위험인자들을 찾아내는 것도 매우 흥미로운 과정이지만, 이에 안주하지 않고 나아가 향후 의료분야에 가장 큰 영향을 끼칠 것으로 예상되는 인공지능 기술을 습득하고 연구에까지 활용하여 의학적 가치를 창출하고자 합니다.

이 외에도 저는 다학제적 연구에 많은 관심을 가지고 있습니다. 단순한 의학 지식 뿐 아니라 예컨대 공학과 같은 다양한 분야의 지식과 기술을 융합하여 보건의료 빅데이터를 활용할 수 있다면, 기존에 발견하지 못했던 새로운 건강위험인자, 그리고 건강향상인자들을 발굴해낼 수 있을 것이라 생각합니다. 또한 보다 정밀하고 정확한 진단을 돕는 다양한 의료기기와 기술들 역시 개발해낼 수 있을 것으로 기대합니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들....

여전히 많이 미숙하지만, 나름대로 어엿한 연구자로 성장할 수 있게 된 기저에는 지도교수님이신 박상민 교수님의 세심한 지도와 교육이 있었습니다. 부족했던 저를 늘 성장과 발전의 길로 인도해주시고 많은 가르침을 주셨던 박상민 교수님께 진심으로 감사의 말씀을 드리고 싶습니다. 뿐만 아니라 본 연구의 진행에 결정적인 도움을 많이 주신 헬스 시스템 데이터 사이언스 연구실의 최슬기 선생님께 진심으로 감사드립니다. 또한 여러 조언을 주신 장주영 선생님, 김성민 선생님, 그리고 서울대학교 가정의학과 선생님들께 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.