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대한병원협회 지역 병원경영 아카데미

오는 23일 대전 유성 리베라호텔 열려

대한병원협회(회장 김윤수)는 의료 컨설팅 1위 업체인 엘리오앤컴퍼니와 함께 병원경영이슈와 실무역량 강화를 위한 지역 병원경영 아카데미를 오는 23일 대전 유성 리베라호텔에서 개최한다.

병원협회와 엘리오앤컴퍼니가 공동으로 주최하는 지역 병원경영 아카데미는 수도권에 비해 수준 높은 경영교육의 기회가 부족한 지역의 병원경영자 및 보직자 위해 마련된 교육으로 시간적·공간적 제약으로 참여하지 못했던 지역 병원경영자 및 보직자들에게 유익한 정보를 제공할 것으로 보인다.

이번 교육에서는 의료환경변화, 병원브랜딩, 의료 질 제고, 위크스킬향상 등 최근의 이슈를 중심으로 병원 실무역량을 강화가 주된 내용으로 병원경영에 관한 실무경험이 풍부한 강사진이 직접 실무위주의 사례를 중심으로 교육이 진행된다.

또한 최신 의료경영 교육 콘텐츠를 통해 다양성과 전문성 바탕으로 사례 중심의 문제 해결방안을 제시하는 등 리더십 역량을 키우고 의료정보 공유 및 다양한 분야의 인적 실무네트워크 구축에도 큰 도움이 될 것이다.  

교육 프로그램은 ▲2014 의료환경변화와 지역병원의 미래(박개성 엘리오앤컴퍼니 대표) ▲불황기의 병원 브랜드전략(정철 엘리오앤컴퍼니 팀장) ▲고객의 뇌에서 혁신의 실마리를 찾다(정재승 KAIST 교수) ▲진료패턴 적정화를 통한 의료 질 개선(반혜숙 유알스코프 이사) ▲스마트워크를 위한 Skill-Up(성만석 엘리오앤컴퍼니 상무) 등이다.

접수는 대한병원협회 교육센터 홈페이지(http://edu.kha.or.kr)를 통해 16일까지 가능하며 자세한 사항은 병원협회 학술교육국(02-705-9246~8)으로 문의하면 된다.
 

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰