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식품의약품안전처

엔유피(NUP), 무신고 ‘송로버섯’ 판매하다 덜미

식약처,판매금지 회수 조치

식품의약품안전처(처장 오유경)는 수입식품등 수입·판매업체 ‘엔유피(NUP)(경기도 파주시 소재)’가 식약처에 수입신고 하지 않고 ‘송로버섯’을 국내에 반입·판매한 사실이 확인되어, 해당 제품을 판매 중단하고 회수 조치한다고 밝혔다.

 회수 대상은 ‘엔유피(NUP)(경기도 파주시 소재)’가 판매한 ‘송로버섯’ 제품이다.



식약처는 해당 제품을 신속히 회수하도록 조치하였으며, 해당 제품을 구매한 소비자에게 사용을 중단하고 구입처에 반품해 줄 것을 당부했다.
김용발 기자의 전체기사 보기

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행정

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어린이 접종률, 주요국 보다 최대 19%p 높아 질병관리청(청장 임승관)은 7월 28일(월) 「2024년 전국 어린이 예방접종률 현황」을 발표하였다. 해당 통계는 감염병 예방 정책 수립을 위한 기초자료로 활용되고 있으며, 2011년부터 발표되고 있는 국가 승인 통계이다. 2024년 연령별 완전접종률은 1세 93.3%, 2세 93.6%, 3세 88.7%, 6세 89.4%로 나타났다. 연령별로 표준 예방접종일정의 백신별 권장 접종 횟수를 모두 완료한 아동 비율을 기준으로 산출한 수치이다. 2023년 대비 2세 접종률은 0.7%포인트 상승하였으나, 1세, 3세, 6세는 다소 감소하였다. 특히 1세는 3.1%포인트 감소했는데, 이는 2023년에 로타바이러스 백신이 국가예방접종에 포함되면서 1세 때 받아야 하는 접종 횟수가 2~3회 증가한 영향으로 판단된다. 다만, 로타바이러스 예방접종을 제외하면 1세 완전접종률은 96.2%로 전년(96.4%)과 유사하였다. 로타바이러스 접종률은 94.2%로, 국가예방접종 도입 전 접종률(89.0%)보다 5.2%포인트 증가하였다. 국내 예방접종률을 미국, 영국, 호주 등 해외 주요 국가와 비교한 결과, 주요 6종 백신 모두에서 우리나라가 1~19%포인트 높은 예방접종률을 보인 것으
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제약ㆍ약사

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한미약품, 상반기 원외처방 5000억 돌파 한미약품이 자체 개발한 의약품들의 고른 성장세에 올해 상반기 국내 원외처방 실적 1위를 달성했다. 하반기까지 이 같은 흐름이 이어질 경우, 8년 연속 원외처방 1위 달성도 무난할 것으로 기대된다. 한미약품은 의약품 시장조사 기관 유비스트(UBIST) 기준으로, 아모잘탄패밀리, 에소메졸패밀리 등 자체 개발 의약품의 성장에 힘입어 올해 상반기 원외처방 실적 5353억원을 기록했다고 28일 밝혔다. 이는 지난해 같은 기간보다 3.1% 증가한 수치로, 개별 제품 기준으로는 총 10개의 제품이 상반기 매출 100억원을 넘기며 국내 처방 시장을 선도하고 있다. 특히, 한미약품은 2018년 처음으로 연간 처방실적 1위에 오른 이후 작년까지 7년 연속 선두를 지켜왔으며, 올해 상반기 호실적에 따라 8년 연속 1위 달성도 유력하게 보고 있다. 한미약품 박재현 대표는 “이번 성과는 다국적 제약사의 제품을 단순 유통한 ‘상품 매출’이 아닌, 한미가 독자 기술로 개발한 ‘제품 매출’로 이룬 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “자사 제품으로 거둔 수익은 R&D에 재투자함으로써, 한미만의 ‘지속가능한 R&D 선순환 모델’을 더욱 공고히 하고 있다”고 말했다. 상반기 가장
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의료·병원

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심장비대 원인 감별,MRI나 조직검사 없이도 정확한 진단 가능 인공지능(AI)이 심장 초음파 영상만으로 심장비대의 원인을 감별하는 기술이 국내에서 개발됐다. 이 기술은 MRI나 조직검사 없이도 정확한 진단이 가능해, 환자 부담을 줄이고 진료 효율도 높일 수 있을 것으로 기대된다. 심장은 고혈압, 심근병증, 아밀로이드증 등 다양한 질환으로 인해 비대해질 수 있다. 하지만 기존의 심장 초음파만으로는 이러한 질환들을 구분하기 어려워, MRI나 조직검사 등 추가 검사가 필요했다. 이에 순천향대학교 부천병원 심장내과 문인기 교수 연구팀은 AI 헬스케어 기업 ‘온택트헬스’와 함께 인공지능을 활용한 심장 초음파 분석 기술을 개발했다. 연구팀은 국내 다기관에서 수집한 867명의 심장 초음파 영상을 AI에 학습시키고, 독립된 검증용 환자 619명을 대상으로 AI 성능을 평가했다. 이 기술은 초음파 영상에서 자동으로 심장을 분할하고, 심장 벽의 두께, 모양, 조직의 질감 등 약 2만 개에 달하는 영상 특징을 추출해 진단에 활용한다. 그 결과, 개발된 AI 모델은 심장비대 여부를 매우 높은 정확도로 판단했으며, 원인 질환별로도 ▲비후성 심근병증 96%, ▲아밀로이드증 89%, ▲고혈압성 심장질환 86%의 높은 진단 정확도를 보였다. 특히