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전남대병원, 공공기관 경영평가 2년 연속 최고점 1위

19곳 기타공공기관 중 85.60점으로 최고점

전남대학교병원(병원장 안영근)이 교육부 경영평가에서 A등급으로 2년 연속 1위를 획득하며 전국에서 ‘가장 경영 잘하는 국립대병원’임을 또다시 입증했다.

국립대병원 경영실적 평가결과 전남대병원을 비롯한 서울대치과병원, 경상국립대병원, 경북대병원, 충남대병원 등 5곳이 A등급을 받았다. 부산대치과병원, 제주대병원, 서울대병원, 충북대병원, 부산대병원, 강릉원주대치과병원, 전북대병원, 강원대병원 등 8곳이 B등급을 획득했다. 
 
전남대병원은 최근 교육부가 국립대병원 14곳과 기타공공기관 5곳 등 총 19개 기관을 대상으로 시행한 2021년도 경영실적 평가에서 총점 85.60점으로 A등급을 받았다. 이 점수는 국립대병원을 포함한 19개 기타공공기관 중 최고점을 기록하는 등 가장 우수한 성적이다.

이로써 전남대병원은 지난 2015년부터 시작된 경영평가에서 3년 연속 A등급을 받은 후 코로나19로 평가하지 않은 2019년을 제외한 2020~2021년까지 2년 연속 A등급으로 1위를 획득해 전국에서 경영 잘하는 병원임을 다시 한번 증명했다.
 
이번 평가에서 전남대병원은 ‘미래의료의 표준을 제시하는 뉴스마트 병원이 된다’는 비전을 수립한 후 ▲따뜻한 전문가 ▲존경받는 인재 ▲끊임없는 혁신 ▲사회적 책무 ▲신뢰받는 공정 이라는 핵심가치를 충실히 이행하고 실천하는 노력이 긍정적으로 평가된 것으로 알려졌다. 특히 공공기관 고객만족도 A등급 달성, R&D 신규수주 1000억원 및 새병원 건립재원 1조원 마련 등의 중장기 경영목표를 내세워 공공의료기관으로서 공공성 뿐만 아니라 효율성의 균형을 위한 전략적 접근이 주효한 것으로 분석된다. 


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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