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서울대병원, 종합병원 부문 브랜드 파워 1위

KMAC 주관 한국산업의 브랜드파워(K-BPI) 조사, 종합병원 부문 23년 연속 1위

  서울대병원이 종합병원 부문에서 23년 연속 1위 브랜드를 차지했다.

  서울대병원(병원장 김영태)은 한국능률협회컨설팅(KMAC)이 발표한 ‘2023년 한국산업의 브랜드파워(K-BPI)’ 조사에서 23년 연속으로 종합병원 부문 1위에 선정됐다고 24일 밝혔다.

  한국산업의 브랜드파워는 한국능률협회컨설팅이 국내 최초로 개발한 브랜드 진단평가 모델로, 총 233개 산업군별 모든 브랜드의 인지도와 충성도를 조사해 1위 브랜드를 선정, 발표한다.

  조사 결과는 지난해 10월부터 올해 1월까지 약 3개월간 서울과 6대 광역시에 거주하는 소비자 1만2300명을 대상으로 일대일 개별 면접조사를 통해 산출했다.

  서울대병원은 △최초인지도 △비보조인지도 △보조인지도 △이미지 △이용가능성 △선호도 등 모든 평가항목에서 가장 높은 점수를 받았다. 그 결과 서울대병원은 종합병원에 대한 조사가 처음 시행된 2001년부터 올해까지 23년 연속 1위를 차지했다.

  서울대병원은 중증·희귀·난치 중심의 진료체계 강화를 위해 중환자의학과와 임상유전체의학과를 신설하고, 국내 최초 독립형 어린이 단기돌봄의료시설인 ‘서울대병원 넥슨어린이통합케어센터’ 건립 추진 등 의료 안전망 구축을 강화해 나가고 있다.

  또한 지속 가능한 연구 경쟁력을 확보하고자 융합의학기술원을 개원해 융·복합 연구역량을 강화하고, 정밀의료 지식은행 도입을 추진하는 등 질병의 정확한 진단과 최적의 치료를 넘어 임상 및 연구의 선순환 체계를 구축해 미래의료를 선도하고 있다. 

  특히 서울대병원은 공공부문 신설을 통해 공공보건의료 협력체계를 구축했을 뿐 아니라 지역의 의료공백 해소를 위해 공공임상교수제 도입, 지방의료원 의료협력, 소아암·희귀질환 지원사업 등 공공성 강화를 위한 노력을 멈추지 않았다.

  아울러 풍부한 위탁운영과 공공보건의료 경험을 가진 서울대병원은 최첨단 미래병원의 청사진을 제시할 배곧서울대병원과 부산기장암센터 건립, 국립소방병원의 성공적인 개원을 위해 모든 역량을 집중해나갈 계획이다. 이어 셰이크칼리파전문병원(SKSH)의 성공적인 운영을 통해 증명한 한국 의료의 우수성을 올해에도 세계에 널리 알릴 수 있도록 적극 지원할 예정이다.

  
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휴온스그룹, 美 캘리포니아주립대 동암연구소 등 미래 바이오산업 이끌 해외 인재 초청 행사 치러 휴온스그룹이 미래 바이오산업을 이끌 해외 인재를 초청해 교류의 시간을 가졌다. 휴온스그룹은 지난 6일 미국 캘리포니아주립대(California State University) 샌마르코스(San Marcos) 캠퍼스 임직원과 생명과학 분야 대학원생 등 30여 명이 경기도 과천에 위치한 휴온스 동암연구소를 방문했다고 7일 밝혔다. 금번 초청은 생명과학 전공 대학원생들이 글로벌 바이오 헬스 산업에 대한 이해를 높이고, 국제적 시각과 산업 현장 경험을 갖출 수 있도록 마련된 교육 프로그램의 일환으로 진행됐다. 방문단은 휴온스그룹의 핵심 연구 거점인 동암연구소를 중심으로 휴온스, 휴메딕스, 휴온스바이오파마 등 주요 계열사의 연구시설을 둘러보며 연구개발(R&D) 현장을 견학했다. 특히 의약품 연구개발 과정, 바이오의약품 생산 기술, 품질 관리 시스템 등에 대한 설명을 들으며 국내 제약·바이오 기업의 기술력과 연구 인프라를 체험하는 시간을 가졌다. 이번 행사를 기획한 휴온스랩 관계자는 “금번 초청으로 글로벌 진출을 본격화하고 있는 휴온스그룹의 연구 역량과 첨단 연구시설을 해외의 미래 바이오 인재들에게 소개할 수 있었다”며 “앞으로도 해외 대학 및 연구기관과의 교류

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서울대병원, 잡음 많은 광용적맥파에서도 심박수 분석 정확도 높이는 AI 제시 일상생활에서 스마트워치나 환자 모니터링 장비로 심박수를 측정하면, 움직임이 많을수록 값이 부정확해지는 경우가 많다. 이러한 문제는 실제 스마트워치 등에서 널리 활용되는 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 심박수 측정에서도 나타나, 신뢰할 수 있는 심박수 분석 방법이 요구된다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호에서 심장 박동과 직접 관련된 신호 성분만을 분리해 심박수를 보다 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기반 분석 방법을 제시했다. 연구 결과, 실제 환경에서 측정된 광용적맥파 신호에서도 심장 박동에 해당하는 근원 신호를 분리함으로써, 이를 바탕으로 계산한 심박수가 광용적맥파 신호를 그대로 사용했을 때보다 심전도로 측정한 값에 더 가깝게 개선되는 것으로 나타났다. 광용적맥파는 손목이나 손가락에 빛을 비춰 혈류 변화를 감지함으로써 심박수를 측정하는 생체 신호이다. 하지만 일상생활 중에는 움직임이나 피부 접촉 변화로 잡음이 쉽게 섞여, 정확한 심박수 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호를 하나의 불완전한 신호로 보지 않고, 여러 생리적 신호 성분이 혼합된 결과로 해석했다. 이에