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질병관리청

질병관리청, 코로나19 예방접종 피해보상지원센터장에 조경숙과장발령

감염병정책국 결핵정책과장
서기관              김  유  미
기획조정관실 기획재정담당관에 보함.
만성질환관리국 건강위해대응과장
서기관              황  호  평
감염병정책국 감염병정책총괄과장에 보함.
2022. 7. 18.

감염병정책국 감염병정책총괄과장
부이사관                  조  경  숙
코로나19 예방접종 피해보상지원센터장 근무를 명함.
2022. 
노재영 기자의 전체기사 보기

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행정

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KH한국건강관리협회, 자선 걷기대회 실시 KH한국건강관리협회(회장 김인원, 이하 ‘건협’)는 전 직원과 가족들이 함께 참여하는 「2025년 KH한국건강관리협회 자선 걷기대회(1차: 직원, 직원가족)」를 5월 28일(수)부터 6월 26일(목)까지 30일간 개최한다고 밝혔다. 이번 자선 걷기대회는 건강한 생활습관 실천을 장려하고, 이를 기부와 연계해 사회공헌을 실현하고자 기획된 행사로, 협회가 자체 개발한 모바일 걷기 앱 ‘메디워크(Mediwalk)’를 통해 비대면으로 운영된다. 참가자는 하루 1만 보씩 30일간 총 30만 보 걷기를 목표로 하며, 기록된 걸음 수는 1,000보당 100원으로 환산되어 한국희귀난치성질환연합회에 치료비로 기부될 예정이다. 이번 자선 걷기대회는 단순한 걷기 챌린지를 넘어 ESG 경영 실천의 일환으로 추진되며, 참가자에게는 목표 달성 시 기념품이 제공되고, 희귀난치성질환 환우를 위한 응원메시지 전달, 건강미션 인증, 설문조사 참여 등 다양한 이벤트도 함께 진행된다. 또한, 이번 ‘2025 KH한국건강관리협회 자선 걷기대회’는 협회 소속 직원 및 가족(1차)를 시작으로, 기업 및 단체 직장인(2차), 그리고 협회 방문 내원고객(3차)을 대상으로 순차적으로 운영되며, 일상 속 실
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제약ㆍ약사

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휴메딕스, 의료진 대상 ‘HART 심포지엄’ 개최 휴온스그룹 휴메딕스가 미용(에스테틱) 제품의 우수성을 알리기 위해 의료진을 대상으로 학술 행사를 개최한다. ㈜휴메딕스(대표 강민종)는 에스테틱 제품군과 관련된 시술 사례 중심의 학술 행사 ‘HART 심포지엄’(HART Symposium)을 오는 7월 5일 개최한다고 28일 밝혔다. 금번 심포지엄은 의료진을 대상으로 휴메딕스 제품을 학술적으로 조망해 제품 우수성을 알리기 위해 기획됐다. 글로벌 의료진을 포함해 보건의료인(HCP) 120여 명을 초대해 에스테틱 트렌드 및 임상 노하우 등 시술 중심으로 강연을 전개한다. 오라클피부과 박제영 원장을 좌장으로 뷰티바성형외과 김은연 원장, 제이에프피부과 김상엽 원장이 연자로 나선다. 공식 행사명인 ‘HART(Humedix experts in Aesthetic Regeneration & Technology)’는 휴메딕스가 추구하는 아름다움의 재생력과 첨단 기술의 전문성을 상징하며, 에스테틱 의료 분야의 미래 가치를 선도하겠다는 의지를 담고 있다. 심포지엄에서는 인체유래 무세포동종진피(hADM) 성분의 ECM 부스터인 ‘엘라비에 리투오’를 집중 조명할 예정이다. 엘라비에 리투오는 작년 11월 에스테틱 시장 최초 출시
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의료·병원

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아주대병원 얼굴 사진과 설문지만으로 수면무호흡증 위험 예측하는 AI기술 개발 아주대병원 신경과 김태준 교수 연구팀(단국대병원 신혜림 교수, 이대서울병원 김지현 교수)이 얼굴 사진과 8가지 수면 관련 설문 항목만으로 폐쇄성 수면무호흡증(Obstructive Sleep Apnea, OSA)의 고위험군을 선별할 수 있는 인공지능(AI) 기반 기계학습 모델을 개발했다. 폐쇄성 수면무호흡증은 수면 중 호흡이 반복적으로 멎는 질환으로, 고혈압, 심장질환, 뇌졸중 등 다양한 심혈관계 합병증을 유발할 수 있어 조기 선별과 진단이 매우 중요하다. 기존에는 병원에서 복잡한 장비를 착용하고 하룻밤 동안 수면다원검사(Polysomnography, PSG)를 받아야 정확한 진단이 가능했다. 연구팀은 표준화된 조건에서 촬영한 얼굴의 옆모습 사진을 CNN 기반 딥러닝 모델(OSA-Net)에 입력해, 얼굴 해부학적 특징을 반영한 ‘얼굴 사진 분석값(Facial Photo Score)’를 산출했다. 여기에 수면 중 코골이, 무호흡 관찰, 목둘레, 고혈압 여부 등을 포함한 8가지 설문 응답을 결합하여, 기계학습 알고리즘에 적용한 예측 모델을 구현했다. 모델 구현에는 아주대 김태준 교수 연구팀의 박준영 전 석사과정생, 김연수 전 연구원, 김민혜 전 전임의가 기여했다.