[갑상선암 전문] 서울대학교병원 핵의학과 강건욱 교수 인터뷰 내용, 프로필

서울대학교 의과대학을 졸업하신 서울대학교병원 핵의학과 강건욱 교수님 인터뷰 내용 및 프로필입니다.

 

강건욱 교수

 

인터뷰 내용

 

 

Q. 환자들에게 어떤 의사이고 싶은지?

따뜻한 의사 또 설명 열심히 잘 해주는 의사 그리고 치료 결과가 좋은 의사가 되고 싶습니다.

 

 

Q. 의사로서 아쉬움이나 보람을 느낀 일이 있다면?

치료가 굉장히 잘 된 환자분이시죠. 저희 같은 경우에는 갑상선 전이가, 그래도 방사성요오드 치료가 잘 되는 편입니다. 폐 전이 같은 경우에도 완치가 되고 대부분의 림프절 전이나 이런 경우도 다 완치가 되죠. 그런데 골 전이, 뼈 전이 같은 경우에는 치료가 상당히 어렵습니다. 그런데도 불구하고, 전신에 뼈 전이가 다 있었던 분이었는데 완치가 되셨어요. 그런 분은 저희도 기억에 남죠. 뿌듯하고요.

 

 

Q. 관심 갖고 계신 연구나 진료 분야가 있다면?

저는 최근에 연구를, 분자영상이라고 해서요, 우리 몸 속에 어떤 약물이 들어간다고 하면 그 약물이 타겟으로 가는, 원하는 (대상으로) 그게 암이라면 암에 가는, 선택적으로 가는 것에 대한 연구를 하고 있습니다. 기존에는 그 약물들이 거기 가는지에 대한 그런 검증들을 영상으로 보지는 못 했었어요. 그러다 보니까 많은 실패를 거듭하고 있는데 그러다 보니까 새로운 기술들을 많이 도입하게 됐는데요. 그 중에 하나가 나노기술입니다. 저희는 거기다가 방사성동위원소를 붙이게 되면 그거를 눈으로 보여줄 수 있기 때문에 새로운 약물을 개발할 때 가속화시킬 수 있죠. 우리 몸 속에서 이 약물이 어떻게 돌아다니는지를 다 눈에 보일 수 있게 해주거든요. 그래서 이런 것이 저희 입장에서는 크게 뿌듯한 일이라고 생각합니다.

 

 

Q. 환자(보호자)에게 하고 싶은 말이 있다면?

갑상선암 환자 같은 경우에는 치료만 잘 받으시면 완전히 건강인으로 돌아갈 수 있어요. 그래서 대부분은 건강하게 사시는데 어떤 분들은 그것 때문에 좀 위축되어 있고 ‘내가 아무래도 질환이 있고 이렇다’고 생각하시는 분들이 있거든요. 왜냐하면 평생 신지로이드라는 호르몬을 드셔야 되기 때문에 그런 부분이 있는데요. 그렇게 생각하지 마시고, 운동 하시고, 식사도 영양 밸런스 있는 식사 하시고 건강하게 딱 생각하고 ‘난 건강인이다’ 그렇게 심리적으로 마음 먹으면 훨씬 더 건강해질 수 있습니다.

 

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진료분야

갑상선암, 신경내분비종양, 전립선암, 핵의학

 

 

학력

2014 한국방송통신대학교 행정학석사

2001 서울대학교 의학박사 핵의학전공

1996 서울대학교 의학석사 내과학전공

1991 서울대학교 의과대학 의학사

 

 

경력 및 연수

2021. 3. ~ 현재 서울대학교 의학연구원 방사선의학연구소 소장

2020. 6. ~ 현재 서울대학교병원 의생명연구원 중개의학연구소장

2020. 2. ~ 2022. 1. 서울대학교 환경안전원 방사선안전부장

2020. 1. ~ 현재 Molecular Imaging and Biology (ISSN 1536-1632) 편집위원

2019. 3. ~ 현재 서울대학교 생명공학공동연구원 부원장

2018. 1. ~ 현재 (사)원자력응용의학진흥협회 회장

2015. 8. ~ 2019. 6. 서울대학교 암연구소 기획부장

2015. 7. ~ 2019. 5. 서울대학교 의과대학 핵의학교실 주임교수

2014. 7. ~ 2019. 3. 서울대학교병원 핵의학과장

2013. 7. ~ 2021. 6. 국제방사선방호위원회(ICRP) 제3분과위원회(의료방사선) 위원

2013. 5. ~ 2019. 5. 서울대학교 정보화본부 연건센터 소장

2012. 9. ~ 현재 서울대학교 의과대학 핵의학교실 교수

2012. 9. ~ 2012. 2. 서울대학교암병원 기획부장

2012. 1. ~ 2018. 3. 한국원자력안전재단 이사

2012. 1. ~ 2016. 7. 서울대학교병원 방사선안전관리센터장

2012. 1. ~ 2014. 1. 서울대학교 의과대학 담당교수장

2011. 1. ~ 현재 Nanomedicine (ISSN 1743-5889) 편집위원

2007. 9. ~ 2013. 1. 서울대학교병원 핵의학과 의무장

2007. 9. ~ 2012. 8. 서울대학교 의과대학 핵의학교실 부교수

2007. 1. ~ 2015. 8. 서울대학교 암연구소 연구부장

2006. 7. ~ 2007. 8. 국립암센터 / 혁신보좌관

2005. 3. ~ 2007. 8. 서울대학교 의과대학 핵의학교실 / 초빙교원

2003. 9. ~ 2004. 8. 스탠포드대학교 Bio-X 분자영상프로그램 방문과학자

2002. 4. ~ 2006. 7. 국립암센터 / 암정보연구과장

2000. 5. ~ 2006. 7. 국립암센터 핵의학과장

2000. 12. ~ 2002. 4. 국립암센터 / 정보전산팀장

1999. 5. ~ 2000. 4. 서울대학교병원 핵의학과 / 전임의

1996. 4. ~ 1999. 4. 공중보건의

1991. 3. ~ 1996. 2. 서울대학교 병원 인턴 및 내과 전공의

 

 

학회활동

2022.11.~현재 아시아핵의학협력기구 의장

2022.11. ~ 현재 대한핵의학회 회장

2021. 1. ~ 현재 세계분자영상학회 이사

2020. 2. ~ 현재 세계동위원소기구 의학분과위윈장

2020. 1. ~ 현재 대한방사선방어학회 부회장 겸 미래기획위원장

2017. 1. ~ 2018. 12. 대한나노의학회 회장

2016. 1. ~ 2017. 12. 대한방사선방어학회 총무이사

2012. 7. ~ 현재 대한암학회 이사

2012. 5. ~ 현재 분자영상학회 학술이사

2012. 11. ~ 2014. 12. 대한나노의학회 총무이사

2011. 11. ~ 2013. 12. 대한방사선방어학회 홍보협력이사

2010. 9. ~ 2012. 5. 분자영상학회 재무이사

2010. 2. ~ 현재 American Chemical Society/ 정회원

2009. 6. ~ 현재 American Society for Nanomedicine/ 평생회원

2009. 4. ~ 2012. 3. 대한의학회 보건정보위원회/ 위원

2009. 2. ~ 현재 European Society for Nanomedicine/ 정회원

2008. 11. ~ 2016. 12. (사)방사선생명과학회 이사

2008. 11. ~ 2010. 9. 분자영상학회/ 총무이사

2008. 1. ~ 2009. 12. 대한방사선방어학회 학술위원회/ 위원

2007. 12. ~ 2008. 1. American Academy of Nanomedicine / Fellow

2006. 9. ~ 2008. 11. 분자영상의학회/ 기획이사

2006. 1. ~ 현재 아시아지역핵의학협의회/ 조직위원회 사무총장

2005. 11. ~ 2008. 11. 대한핵의학회/ 정보이사

2005 ~ 현재 European Association of Nuclear Medicine/ 정회원

2005 ~ 2006. 1. 세계핵의학회/ 학술위원

2003. 6. ~ 현재 Society for Molecular Imaging/ 정회원

2003. 5. ~ 현재 대한암학회/ 평생회원

2002 ~ 2004 American Medical Informatics Association/ 정회원

2001. 3. ~ 2003. 4. 대한의사협회 정보통신위원회/ 위원

2001. 2. ~ 2003. 3. 대한의학회 건강정보인증사업 실무위원회/ 위원

2000 ~ 현재 Society of Nuclear Medicine / 정회원

1996. 3. ~ 현재 대한내과학회/ 평생회원

 

 

 

 

 

주요저서

2023 대한민국 대전망(지식의날개, 2022)

방사선과 건강(대한민국의학한림원, 2015)

고창순 핵의학 4판(고려의학, 2019)

포스트 코로나 대한민국(한울, 2020)

인공지능 메타버스 시대 미래전략(박영사, 2022)

대한민국 4차산업혁명 마스터플랜(광문각, 2017)

외 다수

 

 

논문

Effect of TSH stimulation protocols on adequacy of low-iodine diet for radioiodine administration

Visual interpretation of [(18)F]Florbetaben PET supported by deep learning-based estimation of amyloid burden

Fully automated identification of brain abnormality from whole-body FDG-PET imaging using deep learning-based brain extraction and statistical parametric mapping

외 다수

 

 

자료 출처: 서울대학교병원(https://www.snuh.org/blog/00922/philosophy.do?hsp_cd=)