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의료ㆍ병원

이성규 대한병원협회 회장 "전공의의 조속한 복귀를 통한 의정사태 해결에 최선"

병원경영 안정화 및 환자안전 강화...병원의 지속 가능한 경영은 곧 환자의 안전과 직결

희망찬 2025년 을사년 푸른 뱀의 해가 밝았습니다.

새해를 맞이하여 여러분의 가정과 병원에 건강과 행복이 가득하기를 진심으로 기원합니다.

지난 한 해는 우리 병원계 모두에게 도전과 고난의 연속이었습니다. 

의료 환경은 급변하고, 병원 경영은 한층 더 어려워지고 있습니다. 

그러나 우리는 언제나 위기 속에서도 길을 찾으며 발전을 거듭해 왔습니다.

올해 병원계가 집중해야 할 과제는 전공의의 조속한 복귀를 통한 의정사태 해결과 함께 병원경영 안정화 및 환자안전 강화입니다. 병원의 지속 가능한 경영은 곧 환자의 안전과 직결되며, 이는 우리 병원계가 지켜야 할 사명입니다.

여러분도 잘 아시는 ‘사즉생(死卽生), 생즉사(生卽死)’라는 말이 있습니다. 지금 우리는 위기를 피하려 하기 보다는 정면으로 맞서야 할 때입니다. 병원계가 하나로 뭉쳐 과감하게 변화하고 도전한다면 어떤 어려움도 극복할 수 있을 것입니다. 

의료의 질과 환자안전은 결코 타협할 수 없습니다.

이에 병원협회는 환자 안전을 최우선 가치로 삼고, 병원들이 어려운 여건 속에서도 안정적으로 운영될 수 있도록 모든 지원을 아끼지 않을 것입니다. 

아울러, 정책 대안을 제시하고 의료 현장의 목소리를 정부와 사회에 적극 전달하겠습니다. 
‘우공이산(愚公移山)’의 정신처럼, 산을 옮기겠다는 우공의 끈기와 노력으로 병원계의 산적한 문제들을 하나씩 해결해 나가겠습니다. 여러분과 함께라면 불가능은 없을 것입니다.

존경하는 병원장님과 임직원 여러분,

미래를 준비하는 자만이 내일을 만들어갈 수 있습니다.

올해도 대한병원협회는 변화와 혁신을 멈추지 않고, 병원계의 성장과 발전을 위해 최선을 다하겠습니다. “하나된 병협, 국민에게 신뢰받는 병원”을 향한 우리의 여정은 계속될 것입니다.
새해에는 더욱 힘차고 희망찬 발걸음으로 함께 나아갑시다. 
감사합니다.

2025년 1월 1일 


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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