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충북대학교병원, “충북권역 희귀질환 거점센터” 개소식

  


 충북대학교병원(원장 한헌석)은 4일 본관 1층 로비에서 질병관리본부 지정 “충북권역 희귀질환 거점센터” 개소식을 갖고 본격 운영에 들어갔다.


 이날 개소식에는 한헌석 충북대학교병원장을 비롯한 질병관리본부 희귀질환과 안윤진 과장, 채종희 중앙희귀질환센터장 및 주요관계자 등이 참석한 가운데 개소 기념식을 열고 센터 시설을 둘러보는 시간을 가졌다.


 질병관리본부는 권역별로 희귀질환자에 대한 진료과목간 치료협력이 가능하고 전문적 진료가 가능한 의료기관을 대상으로 공모를 진행해 지난 2월 충북권에서 충북대학교병원을 최종 선정했다. 운영기간은 2020년 12월 31일까지 2년간이다.


 이번에 개소한 충북대학교병원 희귀유전질환센터는 앞으로 ▲다학제적 진료가 가능한 희귀유전질환 전문클리닉 및 상담실 운영 ▲전문인력 교육 프로그램을 개발 ▲지역 협력병원 지정 및 진료협력 체계운영, 자조모임 등 희귀질환자를 위한 프로그램을 운영하며 충북 권역내 희귀질환 환자들과 가족들에게 신속하고 양질의 의료 서비스를 제공할 예정이다.


 또한, 희귀질환의 진단/치료/사후관리 전 단계에 걸친 고도화된 의료서비스 전달체계를 구축하고, 최신의 희귀질환 질병정보에 대한 교육과정을 운영함으로써 권역내 피교육자들이 쉽게 접근할 수 있고 질환별 특성에 맞게 역량이 강화될 수 있도록 전문인력 교육을 시행할 방침이다.


 한헌석 충북대학교병원장은 “그동안 희귀질환은 종류의 다양함에 비해 전문가 부족과 의료기관 수도권 편중으로 지방에 거주하는 희귀질환자들의 의료접근성에 한계가 있어왔다.”며 “이번 희귀유전질환센터 개소를 통해 희귀 질환에 효율적으로 대처할 수 있는 지역거점 진료체계를 구축하여 충북권역 내 희귀유전질환자의 질병 부담을 경감시키고 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다.”고 말했다.


 또한 이날 충북권역 희귀질환 거점센터 개소를 기념하기 위한 심포지엄이 개최되기도 했다.

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행정

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" 마스크 대란·줄서기 반드시 없앤다" 식품의약품안전처(처장 이의경)는 코로나19의 지역사회 확산으로 마스크 품귀현상이 심화됨에 따라 마스크 수급 안정화 추가조치를 담은 「마스크 및 손소독제 긴급수급조정조치」를 오는 2월 26일(수) 0시부터 시행한다. 이에 따라 2월 26일부터 마스크 판매업자의 수출이 원칙적으로 금지되고 생산업자도 당일 생산량의 10% 이내로 수출이 제한되며,마스크 생산업자는 당일 생산량의 50% 이상을 공적판매처( 우정사업본부, 농협중앙회 및 하나로마트, 공영홈쇼핑 및 중소기업유통센터, 기타 식약처장이 정하는 판매처 )로 신속하게 출고해야 한다. 마스크 생산업자가 경영상의 이유나 기타 부득이한 사유로 수출물량 등을 변경할 경우 산업통상자원부 장관과 협의를 거쳐 식약처장의 사전승인을 받아야 하며, 공적판매처로 출고가 어려울 경우 식약처장의 사전승인을 받아 출고량과 출고시기 등을 변경할 수 있다. 판매업자는 같은 날 동일한 판매처에 1만개 이상의 수술용 마스크를 판매하는 경우 판매가격, 판매수량, 판매처를 다음날 낮 12시까지 식약처에 신고해야 한다. 이번 추가조치는 2월 26일 0시부터 생산·판매·수출신고되는 물량부터 적용하여 4월 30일까지 한시적으로 운영된다. 식약처는 수출

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의료·병원

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전북대병원, "인공지능 활용, 유방암 조기진단 증가" 전북대학교병원(병원장 조남천)은 영상의학과 최은정·진공용 교수가 자동 입체 유방 초음파 영상에 보이는 유방 결절에 대해 인공지능을 이용할 경우, 조기 유방암의 진단에 도움을 받을 수 있다는 연구 결과를 발표했다고 25일 밝혔다. 연구 논문은 과학기술논문 인용색인(SCI) 저널인 울트라사운드 메디신 바이올로지(Ultrasound Medicine and Biology)에 최신호에 게재됐다. 최은정·진공용 교수와 캐나다 서스캐처원 공과대학 고석범 교수가 함께 연구하고 개발한 이 인공지능 소프트웨어는 영상의학과 전문의도 진단하기 어려운 결절을 인공지능에 집중적으로 학습시킨 결과물이다. 초음파를 통해 자동으로 유방을 스캔한 후, 영상의학과 의사가 판독하는 시스템인 자동입체 유방 초음파는 검사자에 따라 차이가 있고, 병변 발견과 진단을 수행하는 과정에서 시간이 오래 걸리는 일반적인 유방 초음파의 단점을 보완하기 위해 최근 도입됐다. 그러나 자동입체 유방 초음파 역시 학습곡선이 매우 길어 경험이 적은 영상의학과 의사의 판독은 진단율이 떨어진다. 이에 연구진은 비영상의학과 의사 1명, 저년차 영상의학과 전공의 1명, 고년차 영상의학과 전공의 2명, 유방영상 전문의 1명에게

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