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심평원

올해 적정성 평가는 어떻게...목표 중심 합리적 평가체계 추진

심사평가원, 23개 항목 평가결과 공개 및 평가항목별 목표 설정, 주기적 목표달성 관리

건강보험심사평가원(원장 강중구, 이하 심사평가원)은 26일 심사평가원 누리집(www.hira.or.kr)을 통해 ‘2024년도 요양급여 적정성 평가 계획’을 공개한다.
    
적정성 평가는 2001년 항생제 처방률 평가 등을 시작으로 급성기 질환 및 만성질환, 암 질환, 정신건강, 장기요양 등 평가영역을 고르게 확대하고 있으며, 평가결과도 지속 향상되고 있다.
   
올해는 평가영역의 지속 확대와 함께 치료성과를 높이기 위한 구체적이고 실질적인 평가목표 설정과 지표 정비로 ‘목표 중심의 평가체계‘로 추진해 나갈 예정이다.

 평가항목별 특성을 고려하여 국가 정책 목표, 임상진료지침 등을 적용한 객관적 수준으로 목표를 설정*하고, 평가결과 산출시점 등 주기적으로 목표 달성여부를 점검한다.
     
아울러, ‘환자안전과 국민 건강성과 향상을 위한 평가’에도 집중한다.  전문 인력 평가지표를 강화하여 중증 신생아 치료의 질적 수준 향상과 환자안전을 확보한다.

 환자의 지속적인 병원 방문과 처방을 통해 심뇌혈관질환 등 합병증을 예방하도록 매년 통합평가를 실시하며, 고혈압·당뇨병 복합질환자를 고려한 첫 통합평가 결과(2주기1차, 평가대상기간: ‘23.3.~’24.2.)는 의원별로 평가등급이 구분되어 공개될 예정이다. 
     
이와 함께 요양병원과 중소병원 평가는 고유한 유형과 기능을 고려한 평가체계(환자분류체계, 평가지표 개선 등)로 재설계된다.요양병원은 임상 현장 중심의 지표 개선 등 예측가능한 평가체계로 전환하고,

 중소병원은 다양한 병원의 특성을 고려한 중소병원 적정성 평가 보상모형 개발을 추진한다.
환자경험 평가는 기존 입원환자에서 외래환자로 대상 확대를 위한 평가도구 개선 연구를 진행한다.
      
‘국민 건강성과에 기반을 둔 보상 연계를 강화’하기 위하여 만성폐쇄성폐질환 평가결과(9차, 평가대상기간: ‘23.1.~12.)가 우수한 의원에 별도로 첫 보상할 계획이다.
  
국민이 진료 받을 병원 선택에 도움이 되도록 심사평가원 누리집(www.hira.or.kr)과 병원평가통합포털(http://khqa.kr)을 통해 23개 항목*의 평가결과를 공개하고,의료기관이 의료 질 향상에 대한 관심과 노력을 기울이도록 지역  전문가와 협력하여 맞춤형 질 향상 지원 활동을 확대한다.
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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