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불가리아·독일 침구의학회 대표단, 경희의료원·경희대 한의과대학 방문

경희의료원이 지난 23일(월), 불가리아 침구의학회 대표단(대표 루드밀라 교세바 외 2인)과 독일 침구의학회 대표단(대표 하이디 룩셈버거 외 3인)이 한의학과 국제 교류 협력 강화를 위해 방문했다고 밝혔다. 

이번 방문에는 고성규 경희의료원 동서의학연구소장(겸 경희대학교 한의과대학 학장)과 이상훈 국제한의학교육원장, 이병철 경희대학교 한의과대학 부학장 등이 동행했으며, 경희의료원과 경희대학교 한의과대학을 직접 둘러보며 진료·연구·교육 등 전 분야에 대한 상호 교류 활성화 방안을 심도 있게 논의했다. 

고성규 동서의학연구소장은 “대표단은 동·서양의학이 융합된 의료 서비스와 연구 성과를 확인하며 놀라움을 감추지 못했다”며 “국제 협력의 중요성과 지속적인 협력 의지를 상호 확인하고 한국과 유럽 간의 의료 협력 관계를 더욱 공고히 하는 뜻깊은 시간이었다”고 말했다. 


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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