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보건단체

한국건강증진개발원, 영양 포스터 2종 개발·배포

한국건강증진개발원(원장 김헌주, 이하 KHEPI)은 AI·IoT기반 어르신건강관리사업 참여자를 비롯한 65세 이상 어르신을 대상으로 합리적인 가격은 물론, 맛과 영양을 두루 갖춘 식단을 안내하는 영양 포스터를 개발해 배포했다.

 KHEPI는 고물가 시대에 저렴한 금액으로 식탁을 풍성하게 만드는 이른바 ‘가성비 조리법(레시피)’에 대한 높아진 관심을 반영해, 어르신을 대상으로 가성비 훌륭한 건강식단을 제공하고자 이번 자료를 기획했다.

포스터에는 65세 이상 연령층의 필수 영양소를 고려해 밥, 국, 김치, 반찬 등으로 구성된 다양한 한 끼 식단과 함께, 건강을 위한 단백질, 채소, 유제품 등의 한 끼 권장량 등을 담았다.

포스터를 통해 안내하는 모든 식단 및 식재료 등은 구매나 조리에 드는 비용을 고려해, 부담 없는 가격에 건강하게 식사하는 데 도움을 줄 수 있도록 구성했다.

 또한, 이번 자료는 보건복지부, 한국영양학회, 한국소비자원, 한국농수산식품유통공사, 대한영양사협회 등이 발간한 공신력 높은 자료를 참고해 개발했다.
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딥러닝 기반 CT 분석으로 폐쇄성 수면무호흡증 진단해 봤더니...기존 수면다원검사 보다 빠르고 비용도 효율적 서울대병원·분당서울대병원·동국대일산병원·DGIST 공동 연구팀이 딥러닝을 활용한 CT 영상 분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 진단과 중증도를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이번 연구는 기존의 수면다원검사보다 더 빠르고 비용 효율적인 대안을 제시해, 폐쇄성 수면무호흡증 진단의 새로운 표준을 정립할 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 융합의학과 공현중 교수와 이비인후과 김현직 교수, 분당서울대병원 이비인후과 김정훈 교수, 동국대일산병원 이비인후과 박석원 교수와 김진엽 교수, DGIST 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수(이경수 전북대 교수)로 구성된 공동 연구팀은 총 1,018명의 폐쇄성 수면무호흡증 환자를 대상으로 딥러닝 모델을 기반으로 한 CT 영상 분석을 통해 진단 및 중증도 예측 방법을 개발하고 그 성능을 검증한 연구 결과를 4일 발표했다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 상기도가 반복적으로 좁아지거나 막혀 호흡이 어려워지는 질환으로, 전 세계 인구의 약 6~38%가 이 질환을 앓고 있다. 심혈관 질환, 당뇨병, 우울증 등 다양한 합병증을 유발하며, 수면의 질을 심각하게 저하시킨다. 그러나 기존의 수면