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용인세브란스병원, 지역사회와 ‘디지털 헬스케어 해커톤’ 개최

연세대학교 용인세브란스병원(병원장 김은경)은 최근 디지털 헬스케어 생태계 조성을 위한 ‘디지털 헬스케어 해커톤’을 개최하고 12일 병원 5층 대회의실에서 시상식을 진행했다.

해커톤은 해킹과 마라톤의 합성어로, 제한된 시간 내 주어진 문제를 해결하기 위한 프로그램 개발 경진대회를 말한다.

이번 행사는 경기도 소재 대학(원)생과 용인세브란스병원 교직원으로 구성된 19개 팀을 모집하고, 블라인드 심사를 통해 9개 팀, 35명을 선정해 본선을 치렀다. 참가자는 생성형 인공지능(AI) 활용, 항생제 기반 감염병 데이터 분석, 디지털 표현형 데이터 분석 등 3개 부문으로 나뉘어 9일부터 10일까지 무박 2일간 경쟁했다.

병원 내‧외부 전문가로 구성된 심사위원단의 평가 결과, 아주대학교의 ‘Servo’(원준하, 이은우, 이원빈, 안형찬)가 대상을 수상했다. 이들은 모바일 헬스케어 앱을 통해 수집된 생태순간평가 데이터를 기반으로 사용자의 정신건강 상태를 정량화하고, AI 예측 모델을 개발하는 등 맞춤형 정신건강 모니터링 플랫폼을 제안해 높은 평가를 받았다.

최우수상은 한국외국어대학교 ‘whyNot’(김이안, 김대현, 이준하, 송강규), 우수상은 명지대학교 ‘Dessert Lab’(윤수아, 김경은, 김호중, 이관형)이 수상했다.

대상팀에게는 상금 200만원, 최우수상과 우수상을 수상한 팀에게는 각각 상금 100만원과 70만원 상당의 상품을 수여했다.

김은경 병원장은 “이번 해커톤은 생성형 AI 활용과 의료 데이터 분석 등 디지털 헬스케어 역량을 강화하는 계기가 됐다”라며 “각 팀이 제시한 혁신적인 아이디어들은 실제 의료 현장에서 문제를 해결하고 환자 중심의 의료 혁신을 실현하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.

한편, 개원 5주년을 맞아 마련된 이번 행사는 용인세브란스병원 디지털의료산업센터의 주관으로 진행됐으며, 연세대 의대‧보건복지부‧과학기술정보통신부‧(재)한국보건의료정보원‧한국보건산업진흥원‧한국연구재단‧㈜디지털메딕이 후원하고, 마이크로소프트(Microsoft)‧에쓰핀테크놀로지(S.Pin Technology)가 협력 기관으로 참여했다. 
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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰