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식품의약품안전처

화장품, 추출물 원료 함량 표시·광고 가능

식약처, ‘화장품 표시·광고 관리 지침’ 개정·배포

식품의약품안전처(처장 오유경)는 화장품에서 추출물 원료에 대한 함량을 정확하게 표시·광고할 수 있도록 안내하기 위해 ‘화장품 표시·광고 관리 지침(민원인안내서)’을 11월 24일 개정·배포한다고 밝혔다.

 개정 안내서에서는 광고자문위원회, 성분표준화위원회 등 전문가와 화장품 업계의 의견을 반영하여 ▲화장품에서 추출물의 함량을 기재하는 방법과 예시 ▲추출물 함량을 산출하기 위한 근거자료 종류 등을 추가하였다.

 추출물의 함량은 화장품 완제품을 기준으로 희석용매 등을 제외하고 표시·기재*하면 된다. 만약 추출물의 함량이 실제 양보다 많은 것처럼 희석용매를 포함하여 기재**하면 소비자를 기만하는 광고로 볼 수 있다.

 추출물 함량에 대한 근거자료는 ➊(원료)추출물과 희석용매 등을 분리하여 작성한 원료의 조성정보, ➋(완제품)화장품 성분 중 추출물 사용량을 확인할 수 있는 자료 등이 있다.

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디지털헬스케어 주목...대장암 환자 사망 위험, "양자컴퓨팅 기술로 예측" 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측할 수 있는 양자 머신러닝 모델이 개발됐다. 연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 유재용 박사, 심우섭 연구원과 연세암병원 종양내과 김한상 교수 연구팀은 조기 발병 대장암 환자의 임상데이터를 기반으로 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했으며, 예측 정확도는 90%에 달한다고 12일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘어플라이드 소프트 컴퓨팅’(Applied Soft Computing, IF 8.7)에 게재됐다. 젊은 대장암이라고도 불리는 ‘조기 발병 대장암’은 50세 미만에서 발생하는 대장암을 말한다. 우리나라의 20~40대 대장암 발병률은 인구 10만명당 12.9로 세계 1위다. 조기 발병 대장암은 다른 연령층에서 진단되는 대장암과 비교해 더 공격적이고 생존율이 낮다. 때문에 조기에 질병을 발견하고 정확한 예후예측을 통한 치료가 중요하다. 최근 헬스케어 분야에서 질병의 진단, 예후예측 등에 활용할 수 있는 AI 기반의 다양한 인공지능 모델들이 개발되고 있다. 인공지능 모델의 예측 정확도를 높이기 위해서는 충분한 임상데이터가 필수적이다. 하지만 헬스케어 분야는 비용 문제, 희귀질환에 대한 데