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보건단체

대한적십자사 서울지사, 아동·장애인·어르신 위해 위생용품 전달

대한적십자사 서울특별시지사(회장 김흥권)가 코로나19 감염병 극복을 위해 서울시내 아동·장애인·어르신 등 재난취약계층에 마스크, 손소독제를 전달했다.


적십자 서울지사는 코로나19 감염병이 장기화됨에 따라 아동·장애인·어르신 등 재난취약계층의 건강 보호를 위해 마스크 15,423장과 손소독제 4,000개를 서울시내 보육시설, 장애인 보호센터, 양로원 등을 통해 지원했다.


이번에 전달된 마스크는 세계한인무역협회, 중국 정부, 코트라(KOTRA, 대한무역투자진흥공사), Giao Guo Fei씨 등이, 손소독제는 중국인민대외우호협회에서 각각 기부했다.


적십자 서울지사는 2월 27일(목)부터 전국 코로나19 극복 지원을 위한 특별 성금 모금을 실시하고 있다. 모금된 성금은 코로나19 감염병 예방 및 방역활동, 위생물품 및 구호물품 지원, 의료물품 지원 등에 사용된다.



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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