1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드
저희 연구실에서는 건강행태 또는 건강상태변화가 심뇌혈관질환, 암, 및 사망에 미치는 영향에 관심이 많습니다. 한 시점에서의 건강행태/상태가 건강에 미치는 영향에 대한 연구는 이전에 많이 되어 있으나, 건강행태/상태의 개선이 정말 질병 위험도를 낮추는지에 대한 연구는 부족한 상황입니다. 건강행태에는 흡연, 음주, 운동 등이 있으며, 대표적인 건강상태 중 하나는 바로 비만입니다.
비만과 심뇌혈관질환의 연관성은 아직 논란이 많습니다. 현재까지 주로 연구된 40세 이상의 중장년층에서는 과체중 또는 비만인 사람이 정상 체중인 사람보다 심뇌혈관질환 발생 위험도가 오히려 낮게 나오는 연구결과들을 찾아볼 수 있습니다. 또한, 체중 감량을 하는 집단이 체중을 유지하는 집단 보다 심뇌혈관질환 발생 위험도가 더 높은 연구결과들이 많습니다. 이러한 비만 패러독스 현상을 설명하는 가설 중 하나는 중장년층에서는 체중 감량이 있을 경우 체지방량 보다 근육량이 감소하기 때문에 심혈관질환 위험도가 높을 수 있다는 것입니다.
그렇기 때문에 20-30대의 젊은 성인 인구집단에서는 비만 및 체중 변화가 심뇌혈관질환 발생 위험도에 어떠한 영향을 미치는지 궁금해졌습니다. 젊은 연령에서는 체중 감량이 있을 경우 중장년층에 비해 근육량 보다 체지방량이 감소하게 될 것이며, 그럴 경우 20-30대 젊은 성인에서는 체중 감량이 심뇌혈관질환 발생 위험도를 감소시키게 될 것이라는 생각을 가지고 연구를 시작하게 되었습니다.
2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.
서울대학교 가정의학과 및 의과학과 박상민 교수님께서 지도 교수님이신 저희 헬스 시스템 데이터 사이언스 연구실에서는 최근 주목을 받고 있는 대규모 건강정보 자료에 데이터 과학 기술을 접목시켜 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 대표적인 최근 연구로는, 국민건강보험공단 빅데이터를 분석하여 남성 암 생존자에서 체질량지수와 이차암 발생 연관성 규명과 40세 이상 한국인 남성에서 금연 후 체중증가가 금연으로 인한 심근경색 및 뇌졸중 위험 감소에 영향을 주지 않는다는 연구입니다. 또한, 여러 질병의 주요 위험인자를 연구하고자 보건의료-사회환경 융합 빅데이터를 구축하여 다양한 요인을 고려한 건강위험인자 평가 모델 개발을 진행 중입니다.
현재 보건의료 분야의 연구는 최근 빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 많은 주목을 받고 있습니다. 저희 연구실에서는 다양한 학문 및 산업 분야와 융합 연구를 추진하고 있으며 인공지능 기술을 보건의료 빅데이터에 접목하여 일차 의료에서 흔히 처방되는 의약품의 예상치 못한 건강영향 예측 및 의료 이미지 자동 판독 분야의 연구도 추진 중입니다.
3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람
의학 분야에서 연구할 내용이 아직까지도 많다는 것을 느꼈습니다. 연구실 들어오기 전, 의학 분야의 연구는 예전부터 활발히 이루어지고 있었기 때문에 제가 연구할 내용이 남아있을까 걱정을 했습니다. 그러나 의학을 공부하면서 당연하게 받아들여졌던 내용들도 알고 보면 그것을 뒷받침 할만한 근거가 많지 않다는 것에 놀랐습니다. 현재까지는 그런 근거를 만들 수 있는 데이터가 부족했다면, 이제는 다양한 보건의료 빅데이터 데이터베이스를 통해 지금까지 수행하지 못했던 연구들을 할 수 있는 시대입니다.
또한, 이전 저희 선배님들께서 개척해서 만들어주신 보건의료 빅데이터 연구의 방법론 및 이를 수행 할 수 있는 데이터베이스가 있기 때문에 제가 원하는 연구를 할 수 있음을 느꼈습니다. 예전에는 연구를 수행하기 위해 환자 또는 대상자를 모집하여 데이터를 직접 생성해야 하는 경우가 많았습니다. 그러나 이제는 흥미로운 연구주제를 가지고 있으면, 이미 생성되어 있는 데이터베이스를 활용하여 연구를 수행할 수 있습니다. 이렇게 후배들이 원하는 연구를 자유롭게 연구 할 수 있는 기반을 마련해주신 여러 선배님들께 감사하며, 이에 보답하기 위해 앞으로 더 열심히 노력하겠습니다.
4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?
저희 연구실에서는 최근에 각광 받고있는 빅데이터 연구를 바탕으로 지금까지 해결하지 못했던 보건의학적 질문에 대한 해답을 찾고자 합니다. 일차 의료 현장에서 수집되는 대규모 건강정보 데이터와 다양한 2차 자료를 연계하여 질병 발생 예측 모형을 수렵하고자 합니다. 국민건강보험공단 및 국민건강영양조사 데이터베이스뿐만 아니라, 중앙암등록본부 자료, 그리고 지역 수준의 대기오염 및 지역 환경 데이터베이스를 개인 수준으로 연계할 수 있는 융합 빅데이터 플랫폼을 구축하고자 합니다.
이를 바탕으로 보건의학적 문제 해결의 단서를 찾고 적절한 건강관리 체계를 수립하는 것이 저희 연구실의 목표입니다. 보건의료 빅데이터연구, 그리고 데이터 사이언스 연구는 학문적으로 발전 가능성이 많은 초기 단계이며, 새로운 분야를 창출하는 과정에는 다양한 어려움을 겪게 됩니다. 이러한 과정을 이겨내면서 지속적으로 발전하고 가능성이 높은 만큼 다양한 시도를 자유롭게 할 수 있는 분야가 데이터 사이언스입니다.
5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?
다양한 빅데이터 데이터베이스를 연계하여 건강에 미치는 건강위험인자를 평가하고 싶습니다. 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 및 중앙암등록본부 데이터베이스 등의 헬스케어 빅데이터, 그리고 대기오염 및 지역환경 데이터베이스 등의 환경 빅데이터를 연계시켜 융합 건강위험인자를 평가할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 합니다. 헬스케어 데이터베이스에서 추출 할 수 있는 개인수준의 건강위험인자인 건강행태, 만성질환 관리, 건강상태 및 신체계측치 등의 정보뿐만 아니라, 지역환경 데이터베이스에서 지역수준의 건강위험인자인 녹지면적, 황사, 미세먼지 및 폭염 등의 정보를 추출할 수 있습니다. 다양한 개인/지역 수준의 건강위험인자를 포괄적으로 평가하는 모델을 개발하여, 이러한 융합 건강위험인자의 변화가 심뇌혈관질환, 암, 및 사망에 미치는 영향을 평가할 계획입니다.