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질병관리청

질병관리본부, 대표 누리집 이용자 중심으로 탈바꿈

질 높은 질병·건강정보 제공 기대

질병관리본부는 7.8일 부터 대표 누리집(www.cdc.go.kr)를 정보 제공자 중심에서 이용자 중심으로 보다 쉽고 편리*하게 새롭게 단장한다.


질병관리본부(본부장 정은경)는 국민이 쉽게 이용할 수 있도록 ‘이용자 중심’의 대표 누리집(www.cdc.go.kr)을 7월 8일 새롭게 단장한다고 밝혔다.


새로운 대표 누리집은 메뉴구조를 이용자 관점으로 전면 개편하고, 감염병 발생 시 신속한 정보 제공을 위해 감염병 정보 및 예방 수칙을 누리집 첫 화면 위쪽에 배치하였다.


또한, 관련성 있는 콘텐츠 간 상호 연결, 인기 검색어 제공 등 누리집 이용 편의 기능을 추가하였다.


주요 개선 사항 전·후 비교표

구 분

개선 전

개선 후

메뉴구조

공급자 중심

이용자 중심

첫 화면

복잡

이슈 위주 직관적

통합검색

대표 누리집 내부

기관내 주요 누리집*

관련정보 연결

없음

관련 정보간 연결


또한, 반응형 기술*을 적용하여 스마트폰 등 다양한 이용환경에서도 PC와 동일한 정보를 제공받을 수 있다.(모바일 Web·App 통합 운영)
   

질병관리본부는 7월 8일부터 19일까지 개편되는 누리집에서 ‘질병관리본부 누리집의 옥에 티를 찾아라’ 홍보행사를 실시한다.


 ‘대표누리집의 오탈자 및 오류사항’을 찾아 이메일로 응모한 참여자 중 100명을 선정해 모바일 상품권을 증정(8월중) 한다.



질병관리본부 정보화TF팀장(박재성)은 “‘질병관리본부 대표 누리집’을 통해 국민에게 신속하고 질 높은 질병·건강정보를 제공하여 ‘질병 없는 건강사회 구현’에 도움이 될 것으로 기대한다.“고 전했다.



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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