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연세대 용인세브란스병원, 인도네시아 최대 민간 병원과 스마트병원 구축 MOU

연세대학교 용인세브란스병원(병원장 김은경)은 최근 인도네시아 실로암병원(Siloam Hospitals)과 스마트병원 컨설팅 및 임상 교류 프로그램 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 

양 기관은 지난 11월 28일 인도네시아 자카르타 실로암병원 본원에서 MOU를 체결하고, 12월 27일 상호 조율을 거쳐 최종 협약을 완료했다. 체결식에는 용인세브란스병원 디지털의료산업센터 박진영 소장과 실로암병원 그룹 최고경영자 캐롤라인 리아디(Caroline Riady)를 비롯한 양 기관 주요 관계자가 참석했다. 

이번 협약은 해외 의료기관을 대상으로 디지털 혁신과 디지털전환 연수 프로그램을 제공하는 국내 최초 사례다. 기존 국제 협약이 병원 건립, 전자의무기록(EMR) 구축, 의료진 및 환자 교류 사업 등에 집중했다면, 이번 협약은 ‘한국형 스마트병원 선도모델’을 기반으로 디지털혁신에 특화된 교류를 진행한다는 점이 특징이다. 

향후 용인세브란스병원은 실로암병원과 함께 ▲한국형 디지털혁신 병원 구축 경험 및 운영 노하우 전수 ▲단계별 디지털 전환 구축 선도모델 공유 ▲임상 및 연구 협력 프로그램 개발 ▲의료진 교육 및 연수 프로그램 교류 등을 추진할 계획이다. 

김은경 용인세브란스병원장은 “양 기관의 협력으로 한국형 스마트병원 선도모델을 더욱 발전시키고, 의료기술과 임상 전문성을 공유해 의료 수준을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다”라고 밝혔다. 

실로암 병원 관계자는 “용인세브란스병원의 디지털전환 경험 전수는 인도네시아 보건의료 발전에 큰 도움이 될 것”이라고 전했다. 

한편, 실로암병원은 인도네시아 23개 주 41개 병원 및 다수의 클리닉을 운영하는 인도네시아 최대 민간 의료 네트워크다. 이 병원은 인도네시아 최초로 미국 JCI, 호주 ACHS 등 의료기관 국제 인증을 획득하고, 신장 이식 및 암 전문 병원을 운영하는 등 의료 혁신을 선도하고 있다.  

 
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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