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의료ㆍ병원

인천힘찬병원, 강화군 석모도 ‘찾아가는 진료’ 실시

인천힘찬병원(병원장 송문복)은 10월 25일(화) 인천 강화군 석모도를 찾아 농업인 대상 ‘찾아가는 진료’를 실시했다고 밝혔다. 섬 지역은 도시에 비해 인구 고령화가 상당히 진행되어 있으나, 의료 인프라가 제대로 갖춰지지 않아 주민들이 제대로 된 의료 서비스를 받지 못하는 경우가 대부분이다.


인천힘찬병원의 찾아가는 진료는 의료환경이 상대적으로 열악한 섬의 인천 주민들의 건강 상태를 점검하기 위해 계획되었다. 농협중앙회와 강화군 서강화농협이 함께 삼산초등학교 2층 대강당에 이동진료소를 마련하고, 인천힘찬병원 김형건 원장과 이병회 원장을 비롯한 약 20여명의 직원들은 250여명의 석모도 주민들의 관절 및 척추 질환을 살폈다. 이동식 X-ray 장비로 관절과 척추 검사를 시행하고, 무릎 및 허리 질환이 있는 환자를 대상으로는 적외선치료기, 공기압치료기, 경피신경자극치료기 등 첨단 장비를 동원하여 개인별 맞춤 물리치료를 제공했다.


이동진료소를 방문해 물리치료를 받은 고영창(79세)씨는 “관절이 아파도 육지 병원을 찾아 가기 마땅치 않아 파스에만 의지해서 지낼 수 밖에 없었는데, 의사 선생님이 직접 찾아와 상태를 설명해주니 마음이 놓인다”고 전했다.


한편, 인천힘찬병원과 서강화농협은 당일 협약식 체결을 통해서 지역 어르신의 관절 및 척추 건강을 위한 전문적인 의료 서비스를 제공하며, 꾸준한 의료 봉사 활동을 전개할 계획이다.


인천힘찬병원 김형건 원장(정형외과 전문의)은 “섬지역 어르신들은 관절의 이상신호가 와도 제 때 병원을 찾기가 힘든 환경이라 질환이 악화되어 수술이 필요한 경우가 많다”며 “지속적인 ‘찾아가는 진료’로 정확 자칫 치료 시기를 놓칠 수 있는 지역에 계신 분들의 관절 및 척추 건강을 지켜드리는 든든한 지원군이 되고자 노력할 것”이라고 말했다.

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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이