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심평원

‘보건의료자원 급여기준’ 한눈에 볼수 있어

심평원,법원, 법제처 등과 실시간 연계한 ‘의료자원 급여기준 정보시스템’ 오픈

건강보험심사평가원(원장 손명세, 이하 ‘심사평가원’)은 11월 14일(월) 요양기관의 인력․시설․장비 현황신고 등 관련 보건의료자원 신고 기준 정보(954개)를 한 곳에서 쉽게 찾아볼 수 있도록 「의료자원 급여기준 정보시스템(이하 ’자원기준시스템‘)」을 구축․가동한다.
 

자원기준시스템은 현재 관련 법령, 고시 등 산재되어 있는 보건의료자원 급여기준 정보를 한 곳으로 통합해 누구나 쉽게 확인할 수 있도록 함으로써 요양기관의 보건의료자원 신고 편의성을 한 층 강화한 서비스이다


 

< ‘의료자원 급여기준 정보시스템’ 서비스 내용 >

구분

내용

출처

법령, 행정규칙

요양기관 보건의료자원 신고 관련 법령 등(의료법, 국민건강보험법 등)

법제처 국가법령정보센터(Open-API)

판례

요양기관 보건의료자원 신고 관련 판례(대법원 판례 등)

법제처 국가법령정보센터, 법원 종합법률정보 등

행정해석

요양기관 보건의료자원 신고 관련 행정해(보건복지부 유권해석 등)

관련 부처

주요 질의응답

요양기관 보건의료자원 신고 관련 질의응

관련 부처, 심사평가원(고객의 소리), 국민신문고('17.1.1.)

업무 매뉴얼

요양기관 보건의료자원 신고 관련 행정청 업무편람

관련 부처, 심사평가원 등


또한, 법령․행정규칙 정보는 법제처, 법원 등 관계기관과 Open-API*로 연계하여 자원기준시스템에 개정정보를 실시간으로 반영토록 하였으며, 행정해석 등 기타 정보는 해당 기관 홈페이지에 공개된 자료로 수시 업데이트하여 사용자 중심의 최신 정보를 제공할 예정이다.
  

심사평가원 오영식 의료자원실장은 “보건의료자원 관련 법령, 행정해석 등이 기관별로 시스템에 산재되어 있어 신고업무 등에 많은 어려움이 있었으나, 이번 시스템 구축으로 보건의료자원 신고기준을 한 곳에서 쉽게 조회할 수 있어 신고 오류 등 불필요한 민원이 크게 감소될 것으로 기대한다.”고 밝혔다.

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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