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국회

응급의료 당직 전문의제도....실효성 없고 혼란만 가중?

문정림의원,복지부 국감서 지적 응급의료기관 종별, 지역별, 진료과목별 특성 및 의료인력 현황을 고려한 개선방안 마련해라 촉구

응급의료기관에서 전문의가 환자를 보도록 한 응급의료에 관한 법률(일명 ‘응급실 당직법(응당법)’)이 시행된 지 두 달이 지난 10월 현재, 지역응급의료기관 15개가 지정취소(자진반납 포함)되고 전문의 일부가 응급의료현장에서 이탈(사직)하고 있는 것으로 나타났다.

국회 보건복지위원회 소속 문정림 의원(선진통일당 정책위의장 겸 원내대변인)은 5일 보건복지부 국정감사에서 응급의료 당직전문의 제도 전반에 걸친 문제 지적과 함께 개선방안을 제시하였다.

주요 내용은 다음과 같다. 

 (1) (온콜제도* 인정 여부) 보건복지부는 온콜제도를 통한 당직근무를 인정하고 있으나, 개정 응급의료법령의 취지를 고려할 때 응급의료에서의 당직은 상주 당직이어야 한다는 의견이 있음을 지적하였다. 그리고 온콜의 구체적인 기준이 불명확하다는 점에서 악결과 발생 시에 법적 책임 소재에 관한 문제와 온콜 근무에 대한 급여청구가 가능한지 에 대한 문제를 제기하였다.

   * 온콜(on-call)제도 : 당직전문의가 응급의료기관 내에서 대기하지 않은 상태에서 응급실 근무의사의 호출이 있는 경우에 한해 응급의료기관으로 이용하여 응급환자를 진료하는 비상호출체계를 말함

 (2) (당직전문의등의 범위) 응급의료법 시행규칙 개정 과정에서 ‘당직전문의등’에 ‘3, 4년차 이상의 레지던트’를 배제한 것과 관련, 해당 레지던트들과 환자들에게 실질적으로 도움을 주고 있는지에 대한 면밀한 검토가 필요하다고 하였다.

 (3) (응급의료기관 종별, 진료과목별 특성 고려) 현행 응급의료법령은 응급의료기관 종별에 따라 업무와 역할을 달리 규정하고 있다는 점에서 ‘모든 응급의료기관’에 동일하게 당직 전문의제도를 적용하는 것은 바람직하지 않으며, 진료과목의 특성상 전문의 비율, 환자의 특성, 응급의료와의 상관성 등에 차이가 있다는 점에서 ‘모든 진료과목’에 당직전문의를 배치하도록 한 것에 대한 개선이 필요하다고 지적하였다.

 (4) (소아환자의 특성 고려) 소아환자의 특성상 응급실에 내원하는 환자의 약 1/3에 해당하는 분포를 차지하면서도 사실상 비응급에 해당되는 경증임을 감안하여 야간이나 공휴일 등에 외래진료 수준이 가능한 소아환자들을 위한 진료체계 마련이 현재의 응급의료기관 문제 해결에 있어 하나의 실마리가 될 수 있다는 점을 제시하였다.

이에 문정림 의원은 “응급의료기관 종별, 지역별, 진료과목별 특성 및 의료인력(전문의) 현황을 충분히 고려하여 응급의료기관 당직전문의제도를 재정립해야” 하며, “제대로 된 응급의료체계 정착 전까지는 유예기간의 추가 연장을 공식화 하여 현장의 혼란을 최소화할 것과 응급의료체계 개선을 위한 단계별 구체적 대책 마련”을 주문했다.

특히, 적정한 전문의수를 확보하지 못하여 응급의료기관의 자진반납이나 지정취소가 되는 현실뿐 아니라 의료사고 발생 가능성, 행정처분 가능성, 밤낮을 가리지 않은 근무상황 등으로 인한 삶의 질 저하 등으로 인해 응급의료현장에서 당직의무화를 시행해야만 하는 전문과목 의사들의 현장이탈 문제는 의료계만의 문제가 아니라 전국민 건강에 위해가 되는 국가적 문제임을 인식하고 대책을 마련해야 한다고 복지부에 강력히 촉구하였다.

한편,문정림 의원은 지난 9월 4일과 12일에 응급의료 당직전문의 제도에 관한 전문가 간담회와 토론회를 연속 개최하였고, 9월 17일 보건복지위원회 전체회의에서도 이 제도 관련 문제를 언급한바 있다. 그리고 9월 21일 보도자료를 통해 ‘지역응급의료기관은 물론이며, 권역, 지역 응급의료센터 상당수가 당직근무를 유지할 수 있는 과별 최소 전문의 5인을 충족하지 못하고 있음’을 지적하였다.

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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