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김안과병원, ‘마음으로 보는 세상’ 글 공모 시상식 개최

시각장애인 부문과 비시각장애인 부문에서 총 10편의 당선작 선정

제 34회 장애인의 날을 맞아 건양의대 김안과병원이 (사)전국저시력인연합회(회장 미영순)와 공동 개최한 ‘마음으로 보는 세상’ 글 공모 시상식이 지난 15일 김안과병원에서 열렸다.

김안과병원의 사회공헌 프로그램 ‘우리 eye 해피 eye’ 캠페인의 일환인 이번 공모에는 지난 3월 한 달간 시각장애인 부문과 비시각장애인 부문에 총 121편이 접수되었다. 이 중, 시각장애인 부문에서 대상 1편, 금상 1편, 은상 2편, 장려상 3편과 비시각장애인 부문에서 대상, 금상, 은상 각각 1편씩 총 10편의 작품이 당선작으로 선정됐다.

시각장애인 부문 대상에는 시력을 잃은 후 여러 차례 좌절을 경험했지만 끊임없는 노력을 통해 결국 자신의 목표를 이룬 마경석씨의 <두 팔을 펼쳐라 미래가 보인다>가 선정되었고, 비시각장애인 부문 대상에는 불의의 교통사고로 시력을 잃고 병상에 누워 지내다 돌아가신 아버지를 그리는 김경인씨의 <보이지 않아도 느낄 수 있는 것>이 선정되었다.

이번 공모 심사위원장인 시인이자 서울맹학교 전 교감 최향섭씨는 심사평을 통해 “세상을 깊은 시각으로 보면 장애와 비장애를 구별할 수 없다는 것을 느낄 수 있어 뜻 깊었다”며, ”글을 통해 모든 부자유와 속박에서 벗어나 세상의 주인공이 되는 모습을 볼 수 있어 감동적이었다”고 밝혔다.

김안과병원의 김용란 원장은 “이번에 응모된 작품들 속에서 우리의 삶이 따로 있는 것이 아니고, 나의 행복은 내가 만든다는 진리와 내가 불행하면 너도 불행하고, 내가 행복하면 너도 행복하다는 진리를 확인할 수 있었다”고 말한 뒤, “앞으로도 우리 모두가 서로 도우며 힘을 모아 즐거운 삶을 누릴 수 있는 사회가 되기를 희망한다”고 덧붙였다.

김안과병원은 눈의 소중함을 일깨우고 눈 건강 증진에 기여하고자 글 공모 이외에도 ‘눈이 행복한 그림 공모’, ‘시각장애인 골프대회’ 등 다양한 참여형 프로그램을 전개하며 좋은 반응을 얻고 있다.

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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