지역에서도 안정적으로 필수의료 서비스를 받게 하기 위한 특별법이 국회 본회의를 통과하면서 정부가 인프라 등 투자를 본격화한다는 방침이다. 특히 정부는 1조원이 넘는 특별회계를 내년 1월 신설해 지역 완결적 필수의료 체계를 구축할 계획이다. 보건복지부는 지난 12일 국회 본회의에서 필수의료 강화 지원 및 지역 간 의료격차 해소를 위한 특별법(지역필수의료법)이 통과됐다고 밝혔다. 특별법에서 정한 필수의료란 국민의 생명, 건강과 직결된 의료 분야로서 시급성과 중대성 등을 고려해 국가의 정책적 추진이 필요하다고 복지부 장관이 정하는 분야를 뜻한다. 특별법에 따라 복지부는 5년마다 필수의료 종합계획을 세운다. 이에 따른 시행계획은 매년 수립된다. 중앙 정부에는 필수의료정책심의위원회가, 지역에는 시도별 필수의료위원회가 신설되고, 정부는 국가 위원회에 지방자치단체의 참여를 보장하는 등 중앙 정부와 지자체 간 협력 체계를 구축한다. 이와 함께 지자체는 지역 실정에 맞는 필수의료 대책을 직접 세우고 추진한다. 특별법은 또 복지부 장관이 진료권을 지정하고, 진료권별로 필수의료 진료협력체계를 구축·운영하도록 하게 했다. 보건의료기관으로 구성되는 진료협력체계는 환자의 진료·이송·
질병관리청 국립보건연구원은 인공지능(AI)을 활용해 줄글 형태로 작성된 관상동맥조영술 검사 기록을 표준화 데이터로 자동 변환하는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연세대학교 의과대학과 국민건강보험 일산병원 공동 연구팀은 국립보건연구원의 지원을 받아 수행한 연구에서 거대언어 모델을 활용해 의료진이 작성한 검사 기록을 구조화한 데이터로 바꾸는 데 성공했다. 심혈관질환 진단·치료에 핵심적 정보를 담고 있는 관상동맥조영술 보고서는 대부분 비정형적인 방식으로 서술돼 대규모 연구·정책 분석에 활용하기는 어려웠다. 또한 기존에는 심장내과 전문의가 방대한 기록을 직접 읽고 필요한 정보를 수작업으로 정리해야 하는 한계가 있었다. 이번 연구에서 연구진은 챗GPT, 제미나이 등 거대 언어모델을 활용한 자동 구조화 기술을 개발했다. 1단계에서는 거대 언어모델을 활용해 줄글 형태의 보고서를 심장내과 전문의가 설계한 표준화한 구조로 변환하고, 2단계에서는 구조화된 데이터를 기반으로 핵심 임상지표 12가지를 자동으로 추출했다. 이 과정을 거쳐 관상동맥조영술 보고서는 즉시 분석이 가능한 표 형태의 데이터로 자동 정리되는 것이다. 자동 구조화된 데이터의 정확도는 주요 항목에서 96∼99%
국내 폐동맥고혈압 환자의 발병 후 3년 내 생존율이 87%로 국제적으로 보고된 수준과 유사하게 안정적으로 유지되고 있는 것으로 나타났다. 질병관리청 국립보건연구원은 최근 지난 5년(2018∼2023년)간 국내 폐동맥고혈압 환자를 추적 관찰한 코호트 연구 결과를 국제 학술지에 발표했다. 폐동맥고혈압은 폐고혈압 중 1군으로 분류되는 희귀 폐혈관 질환이다. 폐동맥의 구조적·기능적 이상으로 폐혈관 저항이 증가하며 폐동맥 평균압이 20mmHg를 초과하는 상태다. 가천대길병원 정욱진 교수팀이 수행한 연구 결과에 따르면, 국내 폐동맥고혈압환자의 발병 후 1년 생존율은 96%, 3년 생존율은 87%였다. 초기 단계부터 두 가지 이상 약을 함께 사용하는 병합 요법 사용이 늘며 조기 치료 효과가 일부 반영된 것으로 분석됐다. 위험도를 보면 최초 진단 시 62%였던 중등도 위험군 환자 대다수가 치료를 통해 저위험군으로 이동하며 저위험군 비중이 초기 36%에서 3년 후 66%로 증가했다. 다만 고위험군 비중은 초기 2%에서 3년 후 8%로 증가해 일부 환자에게서는 여전히 질환이 진행되고 있음이 확인됐다. 초기 진단 시 한 가지 약만 사용하는 단일 요법 치료 비중은 58%, 병합
정부가 올해 국산 첨단의료기기 연구개발(R&D)에 593억원을 투입해 106개 신규 과제를 지원한다. 산업통상부와 과학기술정보통신부, 보건복지부, 식품의약품안전처는 '범부처 첨단 의료기기 연구개발사업' 1차 연도 신규 과제를 공고하고 지난 13일 사업설명회를 열었다. 이 사업은 2026∼2032년 7년간 총 9천408억원을 투입해 세계 최초 또는 최고 수준의 글로벌 플래그십 의료기기 개발과 필수의료기기 국산화 등을 목표로 추진하는 범부처 협력사업이다. 기초·원천 연구부터 제품화, 임상, 인허가까지 의료기기 연구개발의 전 주기를 지원한다. 사업 첫해인 올해는 국비 593억2천500만원을 투입해 106개 신규 과제를 지원한다. 신규 과제는 지난해 8월 통과된 국가연구개발사업 예비타당성조사 기획 결과를 바탕으로 글로벌 기술 동향과 연구 현장의 목소리를 반영해 연구 목표를 구체화했다. 올해 사업 신규 과제 공고는 다음 달 9일까지 진행한다. 자세한 내용은 범부처통합연구지원시스템 홈페이지(www.iris.go.kr)나 범부처의료기기연구개발사업단 홈페이지(www.kmdf.org)에서 확인할 수 있다. 문의는 사업단(☎ 02-6328-0333)으로 하면 된다. 정
차바이오그룹 관계사 차바이오F&C의 프리미엄 안티에이징 화장품 브랜드 에버셀은 최근 신제품 '에버셀 셀 유스 플럼핑 앰플'을 출시했다. 이 제품은 유산균 유래 엑소좀과 장미 폴리데옥시리보뉴클레오티드(PDRN)를 핵심 성분으로 한 앰플 미스트다. 피부 안티에이징은 물론 즉각적인 피부 볼륨감과 광채 표현에 도움을 주는 것이 특징이다.
조아제약은 러너들을 위한 하이엔드 에너지젤 '달샷 에너지젤'을 출시했다. 이 제품은 장거리 러닝 중 체력 저하로 어려움을 겪는 이른바 '마라톤의 벽' 구간에서도 퍼포먼스를 유지하는 데 초점을 맞췄다. 국내 최초로 베타인(2천mg)과 글루타민(2천mg)을 각각 고함량으로 배합해 장거리 러닝에 최적화된 에너지 포뮬러를 구현했다. 국내 마스터즈 마라톤 최다 우승 기록을 보유한 러닝 전문가 정석근 감독의 실전 노하우와 조아제약 연구·기술력이 결합했다고 회사는 전했다.
동국제약은 최근 근력 개선에 도움을 줄 수 있는 기능성 원료 '형개추출분말(DKB-138)'에 대해 식품의약품안전처 개별인정형 원료 신청을 했다며 내년 중 제품 출시가 목표라고 밝혔다. 형개추출분말은 꿀풀과 식물인 '형개'의 꽃대를 활용한 원료로, 만 50~70세 성인 120명을 대상으로 한 인체적용시험을 통해 근력 개선 효과와 안전성을 확인했다고 회사가 전했다. 회사는 12주간 매일 1g을 섭취한 결과, 대조군 대비 손아귀 힘(악력)과 등속성 대퇴근력이 증가했다며 이는 일상생활 능력 향상과 낙상 위험 감소에 기여하는 유의미한 결과라고 설명했다. 작년 7월 특허 등록을 마친 이 연구 결과는 SCIE급 학술지인 '한국응용생명화학회지(ABCH)'에 게재됐으며, 오는 5월 '한국식품과학회의 영문학술지(Food Science and Biotechnology)' 논문에도 게재될 예정이다.
한국전기안전공사는 설 연휴를 맞아 가정 등에서 지켜야 할 전기안전 수칙 5계명을 제시했다. 소방청 국가화재정보시스템에 따르면 지난해 설 연휴 나흘 동안 전기적 요인으로 인한 화재가 128건 발생해 인명 피해와 함께 25억원 이상의 재산 피해가 발생했다. 공사는 설 연휴 전기안전 점검 사항으로 ▲ 장기간 외출 시 가전제품 플러그 뽑기 ▲ 사용 후 난방기기 전원은 반드시 차단하기 ▲ 젖은 손으로 전기제품 사용 금지 ▲ 가습기는 콘센트와 충분한 거리를 두고 사용하기 ▲ 누전차단기 정상 작동 여부 확인 등을 제시했다. 공사는 특히 명절 음식 준비로 주방에서 가전제품 사용이 잦아지는 만큼 젖은 손으로 가전제품을 만지지 않도록 각별한 주의가 필요하며, 외출 시 난방기기 전원은 반드시 차단하는 것이 안전하다고 권고했다. 공사는 설 연휴 전기재해 예방을 위해 전국 60여개 전통시장에서 전기안전 캠페인을 이어갈 계획이다.
국민건강보험공단은 이달 말까지 통합재가서비스 제공기관 상시 공모를 실시한다. 이 서비스는 하나의 장기요양기관에서 수급자의 욕구나 상태에 따라 요양, 간호 등 여러 재가서비스를 전문 인력이 복합적으로 제공하는 서비스다. 현재 전국 114개 기초자치단체에서 총 233개 기관이 통합재가서비스를 운영 중으로, 공단은 서비스를 전국으로 확대하기 위해 기존 '연 3회' 모집에서 상시 모집으로 바꿨다. 상시 공모 대상은 전국 장기요양기관 중 시설·인력 기준 등 일정 요건을 갖춘 기관이다. 공단은 우선 2월 말까지 접수한 기관을 3월 둘째 주에 심의한 뒤 선정 결과를 통보할 예정이다. 선정된 기관은 신청한 달로부터 두 달 뒤에 서비스를 시작할 수 있다.
한국과학기술원(KAIST)은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자 안정성을 좌우하는 물리법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능(AI) 모델인 '리만 확산 모델(R-DM)'을 개발했다고 최근 밝혔다. 연구팀은 분자 구조를 에너지가 높을수록 언덕, 낮을수록 골짜기로 표현한 지도로 나타내고 AI가 가장 에너지가 낮은 골짜기를 찾아 이동하도록 설계했다. R-DM은 이러한 에너지 지형 위에서 불안정한 구조를 피해 가장 안정적인 상태를 찾아가며 분자를 완성한다. 이는 수학 이론인 '리만 기하학'을 적용한 것으로, 화학의 기본 원리인 '물질은 에너지가 가장 낮은 상태를 선호한다'는 법칙을 AI가 스스로 학습한 결과라고 연구팀은 설명했다. 실험 결과, R-DM은 기존 AI보다 최대 20배 이상 높은 '화학 정확도'를 보였으며, 예측 오차는 정밀 양자역학 계산과 거의 차이가 없는 수준까지 줄어들었다고 연구팀은 설명했다. 이 기술은 신약 개발은 물론 차세대 배터리 소재, 고성능 촉매 설계 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 긴 시간이 걸리던 분자 설계 과정을 단축해 연구개발 속도를 획기적으로 높여줄 'AI 시뮬레이터'로 기대된다고 연구팀은 덧붙였다. 화학 사고나 유해 물
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