교수소개

오재훈 교수

응급의학교실

연락처 : 02-2290-9298

자기소개

현재 한양대학교 의과대학의 응급의학교실 교수로 재직 중이며, 한양대학교 의과대학을 졸업하고 동대학원 석/박사(의공학), 한양대학교 병원에서 응급의학과 전문의를 취득하였다. 임상분야는 주전공은 소생/재난의학과 노인응급의학이며, 현재 대한응급의학회 간행위원 등으로 활동하고 있다. 최근 응급영상인공지능 연구를 활발히 진행하고 있다. 

 

학력

2004, 한양대학교, 의학학사

2009, 한양대학교 대학원, 의학석사 (의공학)

2014, 한양대학교 대학원, 면역학박사 (의공학)

 

경력

한양대학교병원 응급의학과 전공의

한양대학교 병원 임상강사

현재, 한양대학교 의과대학 응급의학교실 교수

한양대학교 병원 권역응급의료센터 심폐소생술 교육 센터장

한양대학교 의료데이터 머신러닝 연구소/한양재난융합기술센터 운영

한양대학교 병원 응급의학과장, 신속대응센터장

한양대학교 의과대학 의학교육시뮬레이션 센터장

한양대학병원 기관윤리심의위원회(IRB) 전문위원   

 

연구분야

소생의학, 의학데이터 머신러닝

 

주요저서

응급의학, 노인응급의학, 한국형 응급환자분류도구 

 

학회활동

서울소방학교 강사

미국심장협회 BLS/ACLS instructor

대한심폐소생협회 KBLS/KALS instructor, 기획위원

KTAS (한국형 응급환자 분류도구) 교육위원

대한 응급의학회지 CEEM 간행위원

대한응급의학회 정회원

대한중환자의학회 정회원

대한소아응급의학회 정회원

 

수상경력

대한응급의학회 우수구연상, 2008

대한의용생체공학회 우수구연상, 2010

서울시장상 표창장 2015, 2022 

    

주요논문

A  retrospective study using computed tomography to compare sufficient chest  compression depth for cardiopulmonary resuscitation in obese patients (교신저자) / JOURNAL  OF THE AMERICAN HEART ASSOCIATION

Comparison  of two-thumb encircling and two-finger technique during infant  cardiopulmonary resuscitation with single rescuer in simulation studies: A  systematic review and meta-analysis. (교신저자) / MEDICINE

Comparison  of Heart Proportions Compressed by Chest Compressions Between Geriatric and  Nongeriatric Patients Using Mathematical Methods and Chest Computed  Tomography: A Retrospective Study (교신저자) / Annals  of Geriatric Medicine and Research

Comparison  of optimal point on the sternum for chest compression between obese and  normal weight individuals with respect to body mass index, using computer  tomography: A retrospective study (교신저자) / RESUSCITATION

Smartwatch  feedback device for high-quality chest compressions by a single rescuer  during infant cardiac arrest: a randomized, controlled simulation study. (교신저자) / EUROPEAN  JOURNAL OF EMERGENCY MEDICINE

Comparing  the protective performances of 3 types of N95 filtering facepiece respirators  during chest compressions: A randomized simulation study (교신저자) / MEDICINE

Effectiveness  of feedback with a smartwatch for high-quality chest compressions during  adult cardiac arrest: A randomized controlled simulation study (교신저자) / PLOS  ONE

Evaluation  of Smartphone Applications for Cardiopulmonary Resuscitation Training in  South Korea (교신저자) / BIOMED  RESEARCH INTERNATIONAL

Analysis  of the Performance for Bystanders’ Cardiopulmonary Resuscitation in Geriatric  and Out-of-Hospital Cardiac Arrested Patients (교신저자) / Annals  of Geriatric Medicine and Research

Training  a Chest Compression of 6–7 cm Depth for High Quality Cardiopulmonary  Resuscitation in Hospital Setting: A Randomised Controlled Trial (제1저자) / YONSEI  MEDICAL JOURNAL

Effectiveness  of chest compression feedback during cardiopulmonary resuscitation in lateral  tilted and semirecumbent positions: a randomised controlled simulation study (교신저자) / ANAESTHESIA

Proper  target depth of an accelerometer-based feedback device during CPR performed  on a hospital bed: a randomized simulation study (제1저자) / AMERICAN  JOURNAL OF EMERGENCY MEDICINE

Chest  compression with kneeling posture in hospital cardiopulmonary resuscitation:  A randomised crossover simulation study (제1저자) / EMERGENCY  MEDICINE AUSTRALASIA

A  Bibliometric Analysis of Articles Published in the Journal of the Korean  Geriatrics Society (교신저자) / Annals  of Geriatric Medicine and Research

A  novel method to decrease mattress compression during CPR using a mattress  compression cover and a vacuum pump (제1저자) / RESUSCITATION

Analysis of Anxiety or Depression and Long-term Mortality Among Survivors of Out-of-Hospital Cardiac Arrest. JAMA Netw Open. 2023 (교신저자)

Long-term prognosis and causes of death among survivors after out-of-hospital cardiac arrest: A population-based longitudinal study. RESUSCITATION 2022 (교신저자)

Detection of acute thoracic aortic dissection based on plain chest radiography and a residual neural network (Resnet). Sci Rep. 2022 (교신저자)

The effect of BMI on COVID-19 outcomes among older patients in South Korea: a nationwide retrospective cohort study. Ann Med. 2021 (교신저자)

Deep learning algorithms for detecting and visualising intussusception on plain abdominal radiography in children: a retrospective multicenter study. Sci Rep. 2020 (교신저자)

A  retrospective study using computed tomography to compare sufficient chest  compression depth for cardiopulmonary resuscitation in obese patients.  JOURNAL  OF THE AMERICAN HEART ASSOCIATION 2019 (교신저자)

 

등 80여편 SCI (E) 등재


(저서) 응급의학
 
(저서) KTAS  한국형 응급환자 분류도구 : 제공자 교육 매뉴얼
 
(저서) 노인응급의학