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고신대복음병원, 말레이시아 의료관광 연수생 55명 수료식 개최

대만 , 러시아 4개 기관과 의료관광 관련 협약도 체결

고신대복음병원(병원장 임학)  27일 장기려센터 강당에서 말레이시아 의료관광 연수생 55명의 수료식이 개최됐다. 또한 이 자리에서는 러시아 의료기관 4곳 및 대만 1개의 협회와의 의료관광 활성화 및 환자송출에 관한 업무협약도 함께 체결했다.

말레이시아 피부, 미용 대표주자인 NIA(니아)그룹 대표단 일행과 55명의 피부 미용관련 연수생들은 미용뿐 아니라 부산의 의료관광, 한국의 감염예방, 건강증진 관련 등을 배웠으며, 고신대복음병원에서 수료식을 마치고 부산원아시아 페스티벌과 서면 메디컬스트리트 축제에 초청되어 부산과 부산의료를 체험했다.   



니아그룹은 15가지 전문 프로그램으로 강사교육, 해외연수, 세미나와 피부, 미용관련 전문인들의 재교육을 통해 새로운 기술을 배우고 익히는 시스템으로 잘 알려져 있으며 지난 9월 부산의료관광컨벤션때의 인연으로 부산을 대표하는 해외의료관광을 병원인 고신대병원에서 의료관광 관련 교육을 진행 했다.  

임학병원장은 수료에 앞서 60여명의 교육생, 대만 대표단 및 러시아 의료진 4명과의 간담회에서 “의료는 물론, 부산의 가을과 부산의 바다와 한국의 전통도 함께 체험하기를 권했다.” 또한 “원아시아 페스티벌과 부산불꽃축제, 서면 SMS축제에도 참여해 부산에 대한 좋은 기억을 가져가기를 바란다.”고 말했다.  

행사를 주관한 정재욱 루스코 컴퍼니 말레이시아 법인장은 “동남아 및 중국에서의 한국 미용, 화장품, 의료는 한류의 인기만큼 높다며, 부산을 연수 대상지로 선택하길 잘 했다”고 자평 하며 “일회성이 아닌 지속적인 연수교육을 통해 부산의 의료관광에도 기여하고 싶다.”고 말했다. 

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최보윤 의원 “AI 혜택, 모든 국민이 누릴 수 있어야” 국회 보건복지위원회 최보윤 의원(국민의힘, 비례대표)은 장애인·고령자 등 인공지능 취약계층의 권리를 보장하기 위해 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법' 일부개정법률안을 대표 발의했다. 현행 기본법은 인공지능 발전과 신뢰 확보를 위한 기본원칙과 국가의 책무를 규정하고 있으나, △정책 수립 과정에서 취약계층의 참여가 보장되지 않고, △학습용 데이터에 취약계층 관련 정보가 충분히 반영되지 않으며, △고영향 인공지능 영향평가에서도 장애인·고령자의 특성이 제대로 고려되지 않는다는 지적이 꾸준히 제기되어 왔다. 이번 개정안은 ▲인공지능 정책 수립 과정에 취약계층 참여 보장, ▲학습용 데이터에 사회적 약자 관련 데이터 포함, ▲고영향 인공지능 영향평가 시 취약계층 특성 반영을 의무화하는 내용을 담고 있다. 이를 통해 AI 발전 과정에서 발생할 수 있는 소외와 차별을 줄이고, 모든 국민이 동등하게 혜택을 누릴 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 목적이다. 최보윤 의원은 "인공지능 기술이 우리 사회에 가져올 변화는 매우 크지만, 그 변화의 혜택에서 누구도 배제되어서는 안 된다"며 "이번 개정안은 장애인과 고령자 등 취약계층이 정책 결정 과정에 참여하고, 이

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개인 맞춤형 뇌질환 치료제 개발 길 열리나 고려대학교 의과대학(학장 편성범) 융합의학교실 조일주 교수 연구팀과 연세대학교 생명공학과 조승우 교수, 세브란스 어린이병원 소아신경과 강훈철 교수, 경북대학교 전자공학부 신효근 교수 연구팀이 뇌 오가노이드의 전기신호를 실시간으로 측정하여 약물의 효과를 직접 분석할 수 있는 차세대 약물 스크리닝 시스템을 개발했다. 이번 연구는 소아 뇌전증 환자의 줄기세포로 제작한 뇌전증 오가노이드 모델에서 직접 신경 신호를 측정했다. 이를 통해 약물이 실제로 환자에게 효과가 있는지를 즉각적으로 확인할 수 있었으며, 기존의 간접적이고 시간이 오래 걸리는 평가 방식을 근본적으로 바꿀 가능성을 제시했다. 연구팀이 개발한 플랫폼은 최대 10개의 뇌 오가노이드를 동시에 배양할 수 있다. 시스템에 내장된 미세유체 칩으로 각 오가노이드에 최대 두 가지 약물을 각각 5단계 농도로 정밀하게 투입할 수 있다. 또한, 전극을 통해 오가노이드 내부의 신경 활동을 실시간으로 측정할 수 있어, 약물 효과를 뇌세포의 신경 신호 반응으로 직접 판단할 수 있다. 이를 통해 기존에는 여러 번 반복해야 했던 수십 가지 약물·농도 조건을 한 번에 병렬로 실험할 수 있어, 신약 개발 과정에서 시간과 비용을 크게