오재훈

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오재훈는 서울캠퍼스 의과대학 의학과 응급의학교실 교수이자 한양대학교 병원 응급의학과 교수이다.

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
  • KTAS  한국형 응급환자 분류도구 : 제공자 교육 매뉴얼

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
  • 소생의학 연구자상, 2023[1]

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)

각주