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대한의사협회, 의대 정원 증원 관련 서울고등법원에 탄원서 및 참고자료 제출

현재 서울고등법원에서 진행 중인 전국 의과대학 정원 증원·배분 처분 집행정지 사건의 항고심과 관련하 대한의사협회(회장 임현택)는 해당 항고심에서의 집행정지신청 인용 결정을 위해 참고 자료와 전국 회원 및 의과대학생 등으로부터 받은 탄원서를 제출했다.
 
제출된 참고 자료 3건에는 일본의 의사수급분과회 내용과 일본의 의대 정원 정책 등을 근거로 하여 정부의 의대정원 2천 명 증원 정책에 대한 부당함이 설명되어 있으며, 탄원서 제출에 동참한 탄원인은 의사 회원 20,730명·의과대학생 1,407명·일반 국민 및 의과대학생 학부모 20,069명으로, 총 42,206명이 탄원서를 제출했다.
 
의협은 정부의 의대 증원 관련 정책에 대해 의료계와의 원활한 소통 등 올바른 협의 절차를 거치지 않은 잘못된 정책이고, 정책 강행 시 의학 교육의 질 저하 및 교육 현장의 혼란과 의사 공급 왜곡으로 인한 의료시장의 붕괴가 초래됨과
동시에, 수가 정책이나 의료 전달 체계 등 장기간 지속된 근본적인 구조적 문제는 방치·악화될 것이라는 강한 우려를 표명하고 있는 상황이다.
 
이에 의협은 “그 누구보다도 소명 의식을 가지고 의업을 이어나가고 있는 14만 의사들을 대표하여 정부의 잘못된 정책으로 생명을 다루는 의료 현장에 혼란이 발생하고, 그로 인하여 국민의 생명과 건강에 심각한 위협이 초래되는 안타까운 상황을 더는 지켜볼 수 없다”는 입장을 밝혔다.
 
의협은 “현재 정부가 국가별 보건의료제도의 차이점은 고려하지 않은 단편적인 OECD 통계자료를 활용하여 ‘우리나라의 의사수가 부족하다’는 주장을 하는 등 과학적 근거를 동반하지 않은 채 여론을 선동하여 국민의 불안감을 조성해 오고 있다”는 주장을 이어나가고 있다.
 
의협은 이번 탄원서와 참고 자료를 제출하면서, “의사 인력 수급 문제는 의료 관계자만의 문제가 아닌, 국민 전체가 영향을 받는 전국가적 사안으로 특정 집단의 목적과 이해관계를 떠나 국민의 생명과 건강을 우선적으로 고려하여 정책을 마련해야 함에 따라 해당 사건에 대해 탄원서와 참고 자료를 제출하게 되었다”며, “이번 탄원서와 참고 자료 제출을 통해 정부의 잘못된 정책이 더 이상 강행되지 않고, 이로써 국민의 생명과 건강을 지킬 수 있도록 재판부에서의 현명한 판단이 내려지기를 바란다”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