교수진 소개SAIHST에는 기초의학, 임상의학, 자연과학, 약학, 공학, 경영대학 등 Health Science와 관련된 다양한 분야를 전공한 교수진이 참여하고 있습니다.
미래의과학을 선도할 역량있는 교수의 참여를 기다립니다.
| 유준상 교수 / R.N., Ph.D. |
이름 : 유준상 R.N., Ph.D.
소속 : 삼성융합의과학원
직급 : SAIHST연구교수
캠퍼스 : 삼성서울병원 캠퍼스
연구실 : Smart Health Lab/ 일원역사 A동 8층
E-mail : junnsang@gmail.com
Homepage : http://smarthealthlab.skku.edu/
실험실명 : Smart Health Lab
참여학과 : 디지털헬스학과
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■ 학력 및 경력
2007 - 2012 이학사, 삼육대학교 간호대학 2012 - 2016 삼성서울병원 응급실/심장내과중환자실 2017 - 2020 이학박사, 성균관대학교 삼성융합의과학원 2021 삼육대학교 간호대학 연구전임 조교수 2021 - 2022 성균관대학교 삼성융합의과학원 선임연구원 2022 - 현재 성균관대학교 삼성융합의과학원 연구교수 ■ 연구분야 키워드 Clinical Decision Support System, Healthcare Resources Optimization, Patient Safety, Clinical Informatics ■ 최근 대표 연구업적(최근 3년가의 주요연구실적 5편이내) 1.Yoo, J., Kim, S.-H., Hur, S., Ha, J., Huh, K., & Cha, W. C. (2021). Candidemia Risk Prediction (CanDETEC) Model for Patients With Malignancy: Model Development and Validation in a Single-Center Retrospective Study. JMIR Med Inform, 9(7), e24651. https://doi.org/10.2196/24651 2.Yoo, J., Lee, J., Rhee, P.-L., Chang, D. K., Kang, M., Choi, J. S., Bates, D. W., & Cha, W. C. (2020). Alert Override Patterns With a Medication Clinical Decision Support System in an Academic Emergency Department: Retrospective Descriptive Study. JMIR Med Inform, 8(11), e23351. https://doi.org/10.2196/23351 3.Yoo, J., Soh, J. Y., Lee, W. H., Chang, D. K., Lee, S. U., & Cha, W. C. (2018). Experience of Emergency Department Patients With Using the Talking Pole Device: Prospective Interventional Descriptive Study. JMIR MHealth and UHealth, 6(11), e191. https://doi.org/10.2196/mhealth.9676 4.Yoo, J., Jung, K. Y., Kim, T., Lee, T., Hwang, S. Y., Yoon, H., Shin, T. G., Sim, M. S., Jo, I. J., Paeng, H., Choi, J. S., & Cha, W. C. (2018). A Real-Time Autonomous Dashboard for the Emergency Department: 5-Year Case Study. JMIR MHealth and UHealth, 6(11), e10666. https://doi.org/10.2196/10666 5.Hur, S., Min, J. Y., Yoo, J., Kim, K., Chung, C. R., Dykes, P. C., & Cha, W. C. (2021). Development and Validation of Unplanned Extubation Prediction Models Using Intensive Care Unit Data: Retrospective, Comparative, Machine Learning Study. J Med Internet Res, 23(8), e23508. https://doi.org/10.2196/23508 |