교수진 및 연구실 소개SAIHST에는 기초의학, 임상의학, 자연과학, 약학, 공학, 경영대학 등 Health Science와 관련된 다양한 분야를 전공한 교수진이 참여하고 있습니다.
미래의과학을 선도할 역량있는 교수의 참여를 기다립니다.
| 연구실소개 |
/한덕현 교수 E-mail : dhhan@skku.edu Homepage : 참여학과 : 인쇄하기 |
|
■ 연구실 소개
본 연구실은 삼성서울병원 내에서 비뇨의학을 기반으로 한 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 인공지능을 기반으로 한 하부요로증상 환자의 임상적 데이터를 활용하여 진단 및 치료 예후를 예측하는 플랫폼과 진단 보조 도구를 개발하였으며, 의료 영상 분석을 통한 딥러닝 기반의 진료보조시스템 개발, 요관 스텐트에 관한 연구, 의료기기 및 의료 데이터 분석을 위한 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 삼성서울병원 내 AI연구센터, 의공학연구센터, 빅데이터연구센터 등과 유기적인 협업을 통해 의료기기의 개발과 여러 임상 연구를 창출하는 연구실입니다. ■ 대표 연구 업적 -하부요로증상을 지닌 남성 비뇨기계 환자에서 기계학습을 통한 비침습적 진단 플랫폼 개발 -요속측정그래프를 활용한 남성 배뇨장애의 비침습적 감별진단 및 예후 예측을 위한 인공지능 기반의 플랫폼 개발 -AI 정밀의료솔루션(닥터앤서2.0) 개발 -전산화단층촬영(CT) 영상 분석을 통하여 요로결석의 체외충격파쇄석술(ESWL) 치료 성공을 예측하기 위한 딥러닝 기반 진료보조시스템의 개발 -악성 요관 폐색에서 실리콘 피복형 금속 스텐트와 플라스틱 스텐트의 유효성 및 안정성 평가 연구 -미세플라즈마 기술을 통한 효과적인 요관 스텐트의 코팅 물질 평가 연구 -요관석 혹은 신석에 대한 체외충격파쇄석술 시 naftopidil 75mg 투여에 따른 효과 및 안전성에 대한 연구 -EMR 및 유전데이터 연계를 통한 신장 결석 질환 관련 유전 변이 발굴. -하부요로증상 진단보조 방법 특허출원 -딥러닝 기반의 단순요류검사 결과 학습 및 하부요로증상 진단방법 특허출원 ■ 연구실 연락처 dhhan@skku.edu |