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분당서울대병원 권역심뇌혈관센터 뇌졸중 환자 핫라인 시스템, 세계뇌졸중심포지엄에서 우수구연상 수상

93.9% 환자서 7/10 이상 만족도 및 불필요한 의료 사회적 비용 줄여

분당서울대병원 공공부문 신경과 김도연 교수가 지난 16일 대한뇌졸중학회 주최로 열린 세계뇌졸중심포지엄에서 우수구연상을 수상했다. 

김도연 교수는 ‘뇌졸중 환자 긴급 비상용 직통 전화(핫라인) 시스템’을 주제로 발표했다. 해당 시스템은 청중 및 학회로부터 긴급한 상황에서 실질적인 효과를 제시하고 의료 자원의 효율적 활용에 기여한다는 점을 인정받았다.

뇌졸중 환자 핫라인 시스템은 분당서울대병원 권역심뇌혈관센터(센터장 신경과 배희준 교수)에서 운영 중이며, 환자에게 뇌졸중 증상이 발생했을 경우 당사자나 보호자가 핫라인에 연락하면 무료로 상담을 진행하고 긴급할 경우 병원에 연락해 바로 내원할 수 있도록 안내하는 시스템이다.

의료진은 뇌졸중을 진단 받거나 발생 가능성이 있는 환자의 정보를 뇌졸중 환자 핫라인 시스템에 등록한다. 이후 환자에게 뇌졸중 관련 증상이 나타나 핫라인 시스템으로 연락하고 의료진은 환자의 정보와 증상을 바탕으로 환자가 응급실 도착하기 전에 수술이나 시술을 시행할 수 있도록 미리 준비할 수 있다.

뇌졸중 환자 핫라인 시스템은 분당서울대병원이 권역심뇌혈관센터 운영 초기인 2015년부터 계획했으며, 이듬해 등록을 시작했다. 2023년 10월 기준 등록 환자는 10,712명, 핫라인 연락 건수는 10,076건이며, 2019년부터 2020년까지 운영된 뇌졸중 환자 핫라인 시스템 2,244건 중 긴급한 수술/시술이 필요한 68건에 대해 빠르게 안내할 수 있었다.

이처럼 뇌졸중 환자 핫라인 시스템은 긴급한 상황에서 빠른 안내 및 사전 시술/수술 준비로 불필요한 시간을 없애고 환자의 예후를 좋게 한다는 점에서 이용만족도가 높아 이용 환자 93.9%(2020년 기준)가 7점 이상(10점 만점)의 만족도를 보였다.

또한 뇌졸중 핫라인 시스템은 불필요한 의료 사회적 비용도 줄였다. 운영 전에는 뇌졸중 관련 증상과 비슷하기만 해도 불안함 때문에 병원 방문을 했지만 운영 후에는 이런 불안감을 해소시킬 수 있었다. 실제로 운영 전/후 6개월을 비교했을 때, 예정된 외래를 제외한 긴급 외래가 운영 전 103건에서 운영 후 81건으로 21% 감소했다.

신경과 김도연 교수는 “뇌졸중 환자 핫라인 시스템은 긴급한 환자가 응급실에 제때 오지 못해 치료기회를 놓치는 것을 막고 걱정을 덜어주는 버팀목 같은 존재”라며, “이번 학회서 우수성을 인정받아 매우 기쁘다”고 소감을 밝혔다.

권역심뇌혈관센터장 신경과 배희준 교수는 “국가적인 권역심뇌혈관센터에 대한 관심과 지원 덕분에 뇌졸중 환자 핫라인 시스템을 구축하고 운영할 수 있었다”며, “뇌졸중 환자에게 적시에 시술/수술을 제공하고 불필요한 외래를 막는 등 의료자원이 효율적으로 사용될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.  
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휴온스그룹, 美 캘리포니아주립대 동암연구소 등 미래 바이오산업 이끌 해외 인재 초청 행사 치러 휴온스그룹이 미래 바이오산업을 이끌 해외 인재를 초청해 교류의 시간을 가졌다. 휴온스그룹은 지난 6일 미국 캘리포니아주립대(California State University) 샌마르코스(San Marcos) 캠퍼스 임직원과 생명과학 분야 대학원생 등 30여 명이 경기도 과천에 위치한 휴온스 동암연구소를 방문했다고 7일 밝혔다. 금번 초청은 생명과학 전공 대학원생들이 글로벌 바이오 헬스 산업에 대한 이해를 높이고, 국제적 시각과 산업 현장 경험을 갖출 수 있도록 마련된 교육 프로그램의 일환으로 진행됐다. 방문단은 휴온스그룹의 핵심 연구 거점인 동암연구소를 중심으로 휴온스, 휴메딕스, 휴온스바이오파마 등 주요 계열사의 연구시설을 둘러보며 연구개발(R&D) 현장을 견학했다. 특히 의약품 연구개발 과정, 바이오의약품 생산 기술, 품질 관리 시스템 등에 대한 설명을 들으며 국내 제약·바이오 기업의 기술력과 연구 인프라를 체험하는 시간을 가졌다. 이번 행사를 기획한 휴온스랩 관계자는 “금번 초청으로 글로벌 진출을 본격화하고 있는 휴온스그룹의 연구 역량과 첨단 연구시설을 해외의 미래 바이오 인재들에게 소개할 수 있었다”며 “앞으로도 해외 대학 및 연구기관과의 교류

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서울대병원, 잡음 많은 광용적맥파에서도 심박수 분석 정확도 높이는 AI 제시 일상생활에서 스마트워치나 환자 모니터링 장비로 심박수를 측정하면, 움직임이 많을수록 값이 부정확해지는 경우가 많다. 이러한 문제는 실제 스마트워치 등에서 널리 활용되는 광용적맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 심박수 측정에서도 나타나, 신뢰할 수 있는 심박수 분석 방법이 요구된다. 서울대병원 영상의학과 이동헌 교수 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호에서 심장 박동과 직접 관련된 신호 성분만을 분리해 심박수를 보다 정확하게 분석할 수 있는 인공지능 기반 분석 방법을 제시했다. 연구 결과, 실제 환경에서 측정된 광용적맥파 신호에서도 심장 박동에 해당하는 근원 신호를 분리함으로써, 이를 바탕으로 계산한 심박수가 광용적맥파 신호를 그대로 사용했을 때보다 심전도로 측정한 값에 더 가깝게 개선되는 것으로 나타났다. 광용적맥파는 손목이나 손가락에 빛을 비춰 혈류 변화를 감지함으로써 심박수를 측정하는 생체 신호이다. 하지만 일상생활 중에는 움직임이나 피부 접촉 변화로 잡음이 쉽게 섞여, 정확한 심박수 분석에 한계가 있었다. 연구팀은 잡음이 섞인 광용적맥파 신호를 하나의 불완전한 신호로 보지 않고, 여러 생리적 신호 성분이 혼합된 결과로 해석했다. 이에