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식품의약품안전처

국민 다소비 일반약 "깜깜이 복용" 없앤다...식약처,효능과 부작용 등 담은 ‘e약은요’ 서비스

닥터베아제정, 맥시부펜시럽, 신신파스아렉스, 엘도스캡슐, 알마겔정, 케노펜겔, 뮤테란과립200밀리그램(과립제, 캡슐제), 타이레놀정500밀리그람, 복합써스펜좌약 등 다소비 일반약 5백 품목 효능.부작용 등 상세 내용 온라인서 확인 가능

내가 현재  복용하고  있는 약은 어떤 것일까. 전문약은 의사의  처방으로  조제후 약사의  복약지도를 통해 어느정도  환자나 보호자들에게 전달되고   있지만 일반약의 경우  '깜깜이 복용'이  많다는 지적을  받고  있는  상황이다.

가령  일반약은   광고 등을  통해  구매전 약효는  어느 정도  알고 약국에서  구입하지만 사용방법,사용하기 전에  알아야 할 내용,사용상 주의사항,사용하는 동안 주의해야 할 약 또는 음식,이상반응보관방법 등은  모르고  구입하는   경우가 허다하기 때문이다.



이에따라  식품의약품안전처(처장 김강립)는 일반인이 쉽게 접근할 수 있는 다소비  일반의약품 500여 품목의 정보를 담은 의약품개요정보 'e약은요'  서비스를  시작한다.
 
e약은요’는 복잡하고 어려운 의약품 정보를 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 간략한 내용과 형식으로 구성한 서비스로, 의약품 허가 사항 중 일반인에게 필요한 주요 내용을 7개 항목으로 분류했다.
     
 ‘e약은요’는 의약품 정보는 중앙약사심의위원회, 민관협의체 전문가 자문과 해외 사례 등을 참고하여 일반소비자가 이해하기 쉽게 정리했으며 내년 2월까지 총 4,200여 품목의 정보를 단계적으로 제공할 예정이다.
 
또한 대표적인 일반의약품 10개를 선정하여 시청각 장애인이 쉽게 접근할 수 있는 ‘e약은요 수어‧음성 동영상’을 제작하여 함께 제공하며 향후 확대할 예정이다. 

동영상 제작  다소비 일반약은 닥터베아제정, 맥시부펜시럽, 신신파스아렉스, 엘도스캡슐, 알마겔정, 케노펜겔, 뮤테란과립200밀리그램(과립제, 캡슐제), 타이레놀정500밀리그람, 복합써스펜좌약  등이다.




식약처는 ‘e약은요’ 서비스가 민간 분야에서도 AI서비스, QR코드, 보이스코드 등에 널리 활용될 것으로기대하고 있다. 
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식약처, 디지털의료기기 관련 가이드라인 6종 제·개정 식품의약품안전처(처장 오유경) 소속 식품의약품안전평가원(원장 강석연)은 「디지털의료제품법」 하위규정 시행에 따라 디지털의료기기 관련 가이드라인 1종을 제정하고 5종을 5월 7일 개정했다고 밝혔다. 주요내용은 디지털의료기기소프트웨어 특성을 반영한 허가신청서, 첨부서류 등 작성 방법을 안내하고, 인공지능·가상융합기술 등이 적용된 디지털의료기기에 대해 ▲제품 분류 판단기준과 흐름도 정비 ▲기술별 제품 사례 안내 ▲허가 제출자료의 범위 정비 및 작성방법 예시 등이다. 붙임 가이드라인 제·개정 주요 내용 구분 제목 목적 주요사항 제정 디지털의료기기소프트웨어 허가 심사 가이드리인 독립형디지털의료기기소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 ① 독립형 디지털의료기기소프트웨어 관련 형태적·기능적 특성에 따른 안내 ② 독립형 소프트웨어 신청서 작성방법 및 예시, 성능평가 지표(AUC,민·특이도) 등 제시 ③ 「디지털의료제품 허가·인증·신고 심사 및 평가 등에 관한 규정」에 따른 첨부서류 안내 개정 의료기기 소프트웨어 허가 심사 가이드리인 내장형 소프트웨어의 허가·심사 시 기술문서·첨부자료 작성방법 등 제시 기존 내장형·독립형 소프트웨어 관련 포괄적 내용

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여럿이 자는 환경에서도, ‘내 숨소리’로 ..."수면 상태 분석한다" 분당서울대병원 정신건강의학과 윤인영 · 이비인후과 김정훈 교수 연구팀이 에이슬립 홍준기 CTO 연구팀과 공동으로 ‘여럿이 함께 수면하는 환경에서도 각 개인의 숨소리를 분리해 개인별 수면 단계를 정확히 구분’하는 인공지능(AI) 모델의 성능을 검증한 연구 결과를 발표했다. 수면다원검사는 수면의 질과 구조를 정밀하게 평가하는 표준검사다. 하지만 여러 센서를 부착해야하는 불편함, 높은 비용으로 인해 일상적으로 반복 측정하기에는 한계가 있었다. 이를 보완하기 위해 웨어러블 기기와 수면 측정 애플리케이션이 주목 받고 있지만 그 정확도는 아직 수면다원검사의 수준에는 미치지 못하는 실정이었다. 또한, 기존의 수면 분석 기술들은 대부분 혼자 수면하는 환경을 기준으로 설계돼있어 실제처럼 두 명 이상 수면하는 경우에는 숨소리, 뒤척임, 코골이 등 타인의 소음으로 인해 개인별 수면 상태를 정확하게 분석하기는 어려웠다. 이에, 연구팀은 숨소리만으로 수면 단계(▲깨어있음 ▲렘(REM) 수면 ▲얕은 수면 ▲깊은 수면)를 예측하는 AI 모델을 개발, 공동 수면 상황에서도 개인마다의 수면 단계를 정확하게 분류할 수 있는지 알아보고자 연구를 진행했다. 연구팀은 성인 44쌍(총 88명)이