2025.06.09 (월)

  • 구름많음동두천 17.6℃
  • 맑음강릉 20.3℃
  • 구름많음서울 18.2℃
  • 맑음대전 18.5℃
  • 맑음대구 19.0℃
  • 맑음울산 20.0℃
  • 맑음광주 18.4℃
  • 맑음부산 19.1℃
  • 맑음고창 18.4℃
  • 맑음제주 21.3℃
  • 구름많음강화 15.3℃
  • 구름조금보은 17.3℃
  • 맑음금산 18.1℃
  • 맑음강진군 18.7℃
  • 구름조금경주시 20.7℃
  • 맑음거제 19.7℃
기상청 제공

기본분류

전북대병원, 원외처방전 외부 전송 ‘고객 편의 증대’

수납과 동시에 외부 약국으로 원외처방전 전송… 고객 대기시간 크게 줄어

전북대학교병원은 고객이 약 처방을 받기 위한 대기시간을 줄이고, 환자의 처방전 분실을 최소화 하기 위해 원외 처방전을 외부 약국으로 전송하는 시스템을 5월 중에 실시할 계획이다.

현재 전북대병원을 방문하는 고객들은 수납하는 동시에 원외 처방전을 발급받아 원하는 약국을 방문하여 약 처방을 접수하고 기다리고 있는 실정이다.
이러한 시스템은 고객이 접수하러 가는 시간 및 처방 대기시간 등 불편함 뿐 아니라, 약국을 가는 도중에 처방전을 분실하여 병원을 다시 방분해야하는 이중고를 겪는 어려움이 있다. 또한, 원외처방전에는 개인의 주민등록번호 등 개인 정보가 기록되어 있어 분실할 경우 악용될 소지가 있다.

이에 따라, 전북대병원은 위와 같은 문제점을 해소하고자 원외처방전 전송을 희망하는 약국의 신청을 받아 프로그램 업데이트와 서버 증설을 통해 서비스를 제공할 예정이다.

변경되는 원외처방전 외부 전송 절차는 고객이 수납과 동시에 발급기의 안내에 따라 자신이 이용할 약국을 선택하면, 네트워크를 통해 선택된 약국으로 처방전이 자동 전송되므로, 약국에서도 별도의 대기시간 없이 약을 받을 수가 있다.

현재 서울의 아산중앙병원, 삼성서울병원, 세브란스병원 등이 실시하고 있으며, 주변 약국에서도 환자인적사항까지 그대로 전송되어 처방을 각각 스캔 안해도 되고 처방을 스캔할때 실수도 거의 없어 편리하다는 반응이다.

전북대병원 김영곤 병원장은 “원외처방전 전송으로 약물의 오류 처방 방지 및 환자의 대기시간 및 경제적 비용을 줄이게 될 수 있게 됐다”며 “고객들이 편리하게 병원을 이용하실 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

배너
배너

배너

행정

더보기
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

배너
배너

제약ㆍ약사

더보기

배너
배너
배너

의료·병원

더보기
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