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삼성서울병원, 협력기관 의료진 대상 ‘온라인 교육 강화’

협력기관과 상생 통해 케어 네트워크 구축



코로나 19로 인해 의료계 전반에 오프라인 교육이 취소되는 등 어려움이 지속되고 있는 상황에서 삼성서울병원 파트너즈센터는 협력기관 및 의료진들 위한 교육을 온라인으로 전환하여 운영하고 있다.


삼성서울병원은 급성기 치료가 종료된 환자를 안전하고 편리하게 진료를 받을 수 있는 지역 의료기관으로 회송을 하고 있는데, 이들 의료기관의 교육 요구도를 충족시키고 역량 강화를 위해 삼성서울병원 파트너즈센터는 간호교육팀과 공동으로 지난 7월 14일 중환자 간호 온라인 교육을 개최했다.


이번 교육은 ‘인공호흡기 이해 및 관리’를 주제로 진행되었고, 7월 21일에는 ‘신부전 진단 및 치료(신대체요법 중심)’을 주제로 교육이 시행된다. 8월에도 동일 내용으로 11, 18일에 교육을 진행할 예정으로 현재 총 87개 기관 1,700여명이 접수를 한 상태이다.


지난 4월, 암교육팀에서 진행한 ‘중심정맥관관리 온라인 교육’에는 협력기관 의료진 700여명이 참석, 협력기관 의료진들의 교육에 대한 만족도가 높았으며, 교육 후 설문조사에서 수렴된 협력병원의 요구도를 바탕으로 이번 중환자 간호 온라인 교육도 기획하게 되었다.


코로나 이전 오프라인 교육에 참여했던 인원수에 비해 온라인으로 진행하면서 전국적으로 협력기관 참여 인원수는 비약적으로 늘어난 상황이다.


파트너즈센터에서는 협력의사 대상 온라인 교육도 지원하고 있다. 내시경세미나, 웨비나(webinar) 등 다양한 프로그램을 독자적으로 운영하고 있고, 온라인으로 진행된 진료과 연수강좌도 지원을 하고 있다. Webinar는 올해 총 15회 계획으로 연말까지 매달 강좌를 개최할 예정이고, 7월 14일에는 순환기내과 최진오·김다래 교수가 ‘심부전의 진단과 치료의 최신지견’을 주제로 강의를 진행했다.


또한 파트너즈센터는 환자안전 협력체계 구축을 위해 QI실(퀄리티혁신실)과 함께 지역내 협력기관들을 선정하여 환자안전교육, 환자안전사고 예방지원과 환자안전 홍보 등 맞춤형 컨설팅을 수행 할 예정인데, 이는 올해부터 보건복지부가 지정한 ‘제 1기 지역환자안전센터’ 지정에 따른 활동이다.


파트너즈센터 서지영 센터장(중환자의학과 교수)는 “삼성서울병원에서 시행되는 다양한 교육과정들은 협력기관과의 상생을 위한 노력의 일환이다. 앞으로도 환자 케어에 대한 최신 지견 및 경험 공유를 통해 협력적 파트너십 활동을 지속해 나갈 계획이다” 라고 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