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화순전남대병원, 의료 질 향상 우수사례 발표회 성료

화순전남대학교병원(병원장 민정준)은 최근 병원 나눔회의실에서 ‘제20차 QI(Quality Improvement·의료질 향상) 우수사례 발표회를 개최했다. 

 

화순전남대병원은 환자 중심의 안전한 의료문화 확산을 위해 의료 질 개선 활동을 적극적으로 펼쳐나가고 있으며, 해마다 발표회를 열어 활발히 활동한 우수부서를 선정한다. 

  

올해에는 환자 안전과 환자 경험 및 만족도, 진료 과정 개선, 업무개선 등 22개의 주제로 총 25개 부서가 참여했으며 강승지 의료질관리실장의 사회로 진행된 이번 발표회에서 의료 질 향상을 위해 앞장선 7개 부서를 선정해 포상했다. 

 

QI 구연 부문 우수상에는 61병동 ‘Chemoport 관리 지침 메뉴얼화를 통한 혈류감염 발생 감소’가 선정됐다. 

 

또 장려상은 ▲62병동(입원생활안내 QR 동영상 제작을 통한 고객만족도 향상) ▲영상의학과(일반촬영 검사 시 환자 상태를 고려한 처방 유도 활동) ▲의공학과(자동혈압계 소모품 사전관리를 통한 장비 가동률 향상 활동) ▲32병동·52병동(정확한 환자확인 이행률 증진) ▲중앙지원과(진료재료관리 개선활동을 통한 prn 처방량 감소) ▲21병동(간호사의 회복탄력성 강화를 위한 스트레스 관리 프로그램 활용)이 차지했다. 

 

발표회는 수상의 영예를 안은 7개 부서의 구연 발표와 QI 주제 관련 퀴즈 등으로 진행됐다. 정유진 의료질부실장의 사회로 QI 인증샷 이벤트 영상 시청, 행운권 추첨 등도 펼쳐졌다. 

 

이번 발표회에서는 QI 우수 사례보고 고객 만족 우수부서 시상도 함께 열렸다. 고객 만족 활동 우수부서는 병동, 외래, 검사 및 치료, 접점 4개 부문으로 나눠 부문별로 62병동과 치과, 진단검사의학과, 총무팀(미화)이 상을 수상했다. 

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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