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의료ㆍ병원

세계중환자 의학의 교류와 축제의장, 2015년 한국에서 개최

제 12 차 세계중환자의학회 학술대회(12th Congress of the World Federation of Societies of Intensive and Critical Care Medicine)가 세계중환자의학회 및 대한중환자의학회 주최, 제12차 세계중환자의학회 조직위원회 주관으로 2015년 8월 29일(토)부터 9월 1일(화)까지 4일간 서울 코엑스에서 개최된다.

세계중환자의학회(WFSICCM)는 1974년 런던에서 개최된 제1차 세계중환자의학회 직후 영국의 앨런 길스톤 박사에 의해 설립되었으며 현재 전세계 58개국 65개(64개 의학회와 1개 간호학회)로 구성되어, 55,000여명 이상의 회원을 보유하고 있다. 1977년부터 4년 주기로 정기적으로 개최되었으며, 2013년 8월 남아프리카 더반에서 열린 제 11 차 세계중환자의학회부터는 2년 주기로 개최된다.

본 학술대회는 “One-Step Further”의 기치 아래 국내외 중환자의학에 대한 관심을 제고하고 중환자의학에 관심을 가진 의료인들과 아시아지역 저개발국가 중환자의사들의 진료 수준 향상에 도움을 주고자 한다. 참가자에게 실질적인 도움을 주고자 다양한 실습과 소규모 토론 및 워크숍 등에 보다 더 역점을 둘 예정이다.

1989년 일본 교토에서 열린 5차 대회 이래 아시아에서 두 번째로 열리는 본 학술대회의 성공적인 개최 준비를 위해 제12차 세계중환자의학회 학술대회 조직위원회 준비 보고회가 아산병원에서 열렸다. 본 학술대회의 준비 보고회에는 고윤석 조직위원장, 김동찬 대한중환자의학회 회장 및 유관학회 80여명의 위원이 참석하여 그 동안의 준비과정을 점검하고 성공적인 행사를 준비할 것을 다짐 하였다.

이번 학술대회는 한국, 일본, 중국, 태국, 인도 등 아시아지역 국가를 포함 90여 개국에서 약 3,000여 명 이상의 회원이 참석할 예정이며 조직위원회는 향후 미국 학회인 SCCM(Society Of Critical Care Medicine)과 유럽호흡기학회인 ESIM(European Society of Intensive Care Medicine)에 버금가는 국제회의로 발전시킬 방침이다.

행사에 대한 자세한 내용은 www.wfsiccm2015.com에 업데이트 될 예정이다.

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넥스모스, ‘NXP031(압타민C) 알츠하이머병 연구 효과’ 국제학술지에 발표 넥스모스(대표 심정욱)가 개발한 DNA 압타머 복합체인 'NXP031’(압타민C)를 활용하여 경희대학교 김연정 교수 연구팀이 알츠하이머병 동물실험한 연구결과를 생화학 및 분자생물학 분야 SCI급 학술지인 ‘자유 라디칼 생물학 및 의학(Free radical biology and medicine)’에 게재했다고 14일 밝혔다. 경희대학교 김연정 교수 연구팀은 “DNA 압타머 복합체인 NXP031(압타민C)가 알츠하이머병 동물실험에서 아밀로이드베타(Aβ)축적을 억제하고, 항산화기능을 활성화시켜 산화스트레스 및 신경염증을 경감시켜, 신경세포 사멸과 시냅스 변성을 감소시킴으로써 인지기능을 회복한다”고 연구결과를 논문을 통해 발표했다. 퇴행성 뇌질환인 알츠하이머병은 전 세계에 약 5,000만 명의 환자가 있을 정도로 심각한 질병으로 글로벌 제약사들은 알츠하이머병의 주요 원인을 제공하는 Aβ축적, 산화스트레스, 신경염증, 신경세포 손상을 억제할 수 있는 신약 개발에 집중하고 있다. 특히, 알츠하이머병은 원인물질인 Aβ단백질이 뇌에 과도하게 쌓여 기억력을 비롯한 인지능력이 저하되는 대표적인 신경 퇴행성 질환이다. 이는 과도한 산화스트레스를 동반해 신경학적 병리를 악화시키

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의료·병원

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분당서울대병원, 인공지능으로 심전도 분석... 급성 심부전 환자의 장단기 예후 예측 분당서울대병원 순환기내과 조영진·윤민재·최동주 교수, 응급의학과 김중희 교수 연구팀(세브란스병원 이찬주·강석민 교수 공동 연구)은 심전도를 인공지능으로 분석해 급성 심부전 환자의 장단기 예후를 정교하게 예측할 수 있다고 밝혔다. 심장의 구조적, 기능적 이상으로 신체 조직에 혈액이 제대로 공급되지 않는 심부전은 호흡곤란을 비롯해 극심한 피로감과 운동능력 저하, 부종 등을 유발하며, 치료를 받더라도 재입원, 사망 등의 위험이 높아 주의가 필요하다. 심부전을 진단하고 예후를 예측하기 위해서는 혈액검사, 심전도, 흉부 X선, 심장 초음파 등을 비롯해 심장 MRI와 같은 정밀 검사가 시행되는데, 시간, 비용 등의 현실적인 제약이 있어 임상 현장에서 이러한 검사들이 충분히 활용되기 어려운 경우가 많다. 이에 연구팀은 심장의 전기적 활동을 파장 형태로 기록하는 심전도(ECG) 검사 결과 4만 7천여 건을 딥러닝 알고리즘으로 분석, 심전도 결과를 기반으로 급성 심부전 환자의 상태를 예측하는 모델을 개발했다. 심전도 검사는 비교적 간단하게 시행 가능하고, 저렴한 비용에 검사 결과도 빠르게 확인할 수 있어 특히 심장 질환자들을 대상으로 활용성이 높다. 연구팀은 심장 쇼크, 심