2025.06.09 (월)

  • 구름많음동두천 17.6℃
  • 맑음강릉 20.3℃
  • 구름많음서울 18.2℃
  • 맑음대전 18.5℃
  • 맑음대구 19.0℃
  • 맑음울산 20.0℃
  • 맑음광주 18.4℃
  • 맑음부산 19.1℃
  • 맑음고창 18.4℃
  • 맑음제주 21.3℃
  • 구름많음강화 15.3℃
  • 구름조금보은 17.3℃
  • 맑음금산 18.1℃
  • 맑음강진군 18.7℃
  • 구름조금경주시 20.7℃
  • 맑음거제 19.7℃
기상청 제공

세브란스병원, 4년 연속 ‘의료기기 안전성 정보 모니터링센터’ 선정

연세대학교 세브란스병원이 최근‘의료기기 안전성 정보 모니터링 센터’로 선정됐다.

의료기기 안전성 정보 모니터링 센터는 의료기기 사용으로 인한 부작용 보고를 활성화하고 부작용 관리체계의 선진화를 확립하고자 식품의약품안전처에서 시작한 사업으로 올해는 세브란스병원을 포함한 전국 12개 의료기관이 선정됐다.
 

특히 세브란스병원은 2011년부터 현재까지 4년 연속 선정돼 모니터링 센터를 꾸준히 운영하고 있다. 선정된 모니터링 센터는 한 해 동안 지역 내 협력병원과 연계해 의료기기 사용으로 인한 부작용 정보를 수집하고 분석하는 역할을 담당한다.
 

구체적으로는 의료기기 부작용 정보 관리․보고 체계 확립, 의료기기 안전성 정보 연구회를 통한 연구활동, 의료기기 안전성 정보 판별위원회 구성 및 운영, 의료기기 안전성 정보 모니터링 센터와 지역 내 협력병원 연계, 모니터링 센터 간 기술세미나를 통한 정보교류, 의료기기 부작용 보고 활성화를 위한 교육 및 홍보 등이다.

이번 사업의 책임연구자인 최영득 세브란스병원 의료기기 임상시험부장(비뇨기과 교수)은“선진화된 부작용 정보 보고 체계를 확립하고, 의료기기 사용에 따른 부작용 보고에 대한 교육 및 홍보를 강화해 보고 활성화를 꾀할 것”이라며 “이를 바탕으로 탁월한 의료기기 안전관리를 통해 의료기기 사고를 예방하고, 환자의 안전을 지켜 신뢰받는 병원이 되기 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.

 

배너
배너

배너

행정

더보기
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

배너
배너

제약ㆍ약사

더보기

배너
배너
배너

의료·병원

더보기
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