코로나19의 장기화로 인해 국민 대다수가 불안과 우울을 경험하고 있습니다.
일부 고위험군에는 심각한 트라우마의 위험이 증가하고 있습니다.
우리는 코로나 19로 인한 트라우마 치료를 위해 안정화기법 가상현실(VR)을 개발하고 효과성을 검증하고 있습니다.

매년 우울증으로 치료받는 환자의 수가 증가하고 있습니다. 그러나 우울증의 치료 반응은 60~70%에 불과합니다. 우울증 치료 반응을 예측하는 것은 낮은 치료 반응을 높이고 환자들의 치료 순응도를 높이는 데 중요합니다. 기계학습을 통한 유년기 트라우마, 인지적, 신경면역학적, 신경생리학적 우울증 치료 반응 모델을 개발하고 있습니다.

국내 청소년의 자해 문제로 인한 사회적 손실이 증가하고 있습니다. 자해 시도 청소년들 대상으로 임상 평가 및 생체신호 데이터를 수집하여 자해 위험도 지표를 발굴하고, 발굴된 지표를 결합하여 자살 예측 모형을 개발하고 있습니다.

최근 학생의 자살 건수가 매년 증가하고 있으며, 우울증 및 스트레스 경험률도 증가하고 있습니다. 특히, 코로나19로 인해 학생들의 정신건강에 대한 관심이 더욱 필요한 시점입니다. 우리는 모든 학생들의 건강한 성장과 행복을 위해 자살 위기 개입 도구를 개발하고, 전문인력을 양성하는 연구를 진행하고 있습니다.

임상 현장에서 주요 우울장애와 양극성 기분장애를 구분하는 데에 어려움이 있습니다. 인지, 감정조절, 임상적 표현형, 생물학적 지표들을 조합하여 두 진단 구분의 가능성을 높이는 것이 필요합니다. 전기생리학적 지표를 개발하여 양극성 기분장애의 진단변화 예측의 정확성을 증대시키고 효율적인 장애 치료 및 중재에 기여하고 있습니다.

현재 우리나라의 자살은 개인의 삶의 질을 크게 위협하고 있으며 큰 사회적 문제가 되고 있습니다. LDAEP와 GoNogo P300인자를 통하여 자살 예측의 생체지표를 탐색하고, 자살 위험성 예측 모형을 개발함으로써 자살 예방 및 중재에 기여하고 자살률 감소에 기여하고 있습니다.