전북대학교 간호대학 김희선 교수(연구처장)와 장세영 박사(전북대병원)가 최근 개최된 ‘2026년 한국성인간호학회 하계학술대회’에서 암환자 우울 유형화 및 고위험군 예측 연구로 우수포스터상을 수상했다.
‘LLM에서 Physical AI까지, 간호의 실천적 전환’을 주제로 국립군산대학교 아카데미홀에서 열린 이번 학술대회는 인공지능과 디지털 헬스 기반의 간호 실무 및 연구 혁신 방향을 공유하는 다양한 발표가 이어졌다.
이 자리에서 김희선 교수와 장세영 박사는 ‘잠재계층분석을 통한 암환자의 우울 유형화 및 위험군 규명’이라는 주제의 연구를 발표해 그 우수성과 학문적 기여도를 인정받았다.
이 연구는 국민건강영양조사(KNHANES) 자료를 활용해 암환자의 우울 증상을 잠재계층분석(LCA)으로 유형화하고, 의사결정나무 분석을 통해 우울 고위험군을 예측했다. 기존의 단순 우울 점수 위주의 접근에서 벗어나, 환자의 증상 패턴을 기반으로 우울 유형을 세분화했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
연구 결과, 암환자의 우울은 서로 다른 증상 특성을 가진 잠재계층으로 구분되었으며, 주관적 건강상태와 스트레스 인지, 생활습관 요인이 우울 위험군을 예측하는 주요 변수로 확인됐다.
이는 암환자의 정신건강 문제를 조기에 선별하고, 환자 특성에 기반한 맞춤형 간호중재 개발의 가능성을 제시했다는 평가다. 또한, 빅데이터 분석 기법을 융합해 암환자의 우울 위험군을 정밀하게 규명함으로써 데이터 기반 정신건강 간호 연구의 새로운 확장 가능성을 보여주었다.
김희선 교수는 “암환자의 우울은 치료 순응도와 삶의 질에 큰 영향을 미치는 만큼, 환자의 증상 특성을 반영한 정밀 간호 접근이 필수적”이라며 “앞으로도 빅데이터와 AI 기반 분석 기법을 활용해 환자 중심의 맞춤형 간호중재 연구를 지속하겠다”고 말했다.
장세영 박사는 “학술대회에서 의미 있는 연구 성과를 공유하고 수상까지 하게 되어 뜻깊다”며 “연구 결과가 실제 임상 현장에서 환자의 정신건강 문제를 조기에 발견하고 효과적인 간호중재를 개발하는 데 기여할 수 있도록 더욱 노력하겠다”고 소감을 밝혔다.
