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아주대병원, 보건복지부 ‘모자의료 진료협력 시범사업’ 경기남부권역 대표기관 선정

아주대병원(병원장 박준성)이 보건복지부가 주관하는 ‘모자의료 진료협력 시범사업’의 경기남부권역 대표기관으로 선정됐다.

‘모자의료 진료협력 시범사업’은 고위험 임산부와 신생아가 보다 안전한 환경에서 진료를 받을 수 있도록, 권역 내 대표기관을 중심으로 지역 분만기관과 신생아집중치료실(NICU) 운영기관 등의 의료기관이 참여하여 의료기관 간 협력체계를 구축하는 사업이다. 특히 고위험 분만 및 응급상황 발생 시 환자의 중증도를 평가하고 적정 의료기관으로 신속히 전원할 수 있는 24시간 진료 연계체계를 마련함으로써, 분만 취약지 해소와 지역 간 의료격차 완화를 도모한다.

이번 시범사업은 2025년 4월부터 2027년 12월까지 전국 9개 권역에서 총 12개의 협력체계로 운영되며, 아주대병원은 경기남부권역을 대표하여 지역 분만의료 네트워크의 중심적 역할을 맡는다.

아주대병원이 주도하는 경기남부 협력체계에는 성빈센트병원을 포함한 중증 치료기관 2개소, 지역 분만기관 11개소 등 총 13개 의료기관이 참여해 고위험 임산부 및 신생아의 진료 연계와 24시간 응급 대응 체계를 본격적으로 운영하게 된다. 이를 통해 아주대병원은 고난도 산과 치료와 신생아 집중치료에 대한 임상역량을 바탕으로, 경기남부지역 내 신속하고 체계적인 진료환경을 구축할 예정이다.

양정인 고위험산모·신생아통합치료센터장은 “아주대병원이 경기남부권역의 대표기관으로 선정된 것은 지역 내 모자보건 강화를 위한 오랜 노력과 축적된 진료역량이 인정받은 결과”라며, “앞으로도 협력의료기관들과 유기적인 진료체계를 구축하여, 고위험 산모와 신생아가 골든타임 내에 최적의 치료를 받을 수 있도록 지역사회 중심의 모자의료 안전망을 확고히 하겠다”고 밝혔다.
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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