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인하대병원,희귀질환 심포지엄 개최

인하대병원이 지난 17~18일 이틀간 제주에서 ‘2023년 희귀질환 공동 심포지엄’을 열어 경기서북부권역의 실태조사 결과를 발표하고 전문기관의 역할모델을 제안했다.

이번 심포지엄은 인하대병원과 제주대병원, 양산부산대병원이 공동으로 주관했으며 질병관리청의 후원으로 개최됐다. 희귀질환 치료와 관련해 인하대병원은 경기서북부권역, 제주대병원은 제주권역, 양산부산대병원은 경남권역 거점센터를 운영하고 있다.

심포지엄 첫날에는 희귀질환 관리의 현황과 글로벌 정세, 국내 희귀질환의 권역별 실태조사 및 전문기관 역할모델 제안에 대한 발표가 진행됐다. 둘째날에는 줄기세포 치료, 미토콘드리아 이식 치료 등 세부적인 희귀질환 치료 연구의 사례 발표와 전망들이 이어졌다.

희귀질환 경기서북부권 거점센터를 운영 중인 인하대병원은 이지은 센터장(소아청소년과 교수)과 전명신 중개연구센터 교수가 각각 좌장 및 발표자로 참여했다.

특히 이 센터장은 권역 실태조사 결과를 발표하면서 전문기관이 수행해야 할 역할과 몇 가지 시스템 개선안을 제시했다. 센터는 희귀질환 치료를 중심으로 환자와 가족의 전반적인 삶의 질 향상에 중점을 둬야 하며 ▲진료 편의성 확대를 위한 권역기관 간 핫라인 구축 ▲가족의 희귀질환 검사 지원 확대 ▲현행 유전자 진단 지원사업 개선 ▲상황별 다양한 돌봄 서비스 제공 ▲주산기(출산 전후)-생애초기-진단초기 적극적인 돌봄 서비스 권유 등에 힘써야 한다고 제언했다.

이지은 센터장은 “이번 심포지엄에서 여러 권역센터의 현실과 고민, 훌륭한 시스템을 알 수 있었고, 치료제 개발 진척과정도 파악해 치료에 다양한 접근 가능성이 보여 고무적이다”라며 “좋은 아이디어와 센터별 장점들을 경기서북부권 거점센터에 맞는 모델로 활용할 수 있도록 잘 살피겠다”고 말했다.

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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이