일산병원, 신생아중환자실 적정성평가 1등급

 

 국민건강보험 일산병원은 건강보험심사평가원에서 발표한 제3차 신생아중환자실 적정성 평가에서 1등급을 획득했다고 6일 밝혔다.

 신생아중환자실 적정성 평가는 신생아중환자실의 진료환경 개선과 의료 관련 감염 예방 등을 통한 환자 안전 중심의 의료서비스 질 향상을 위해 시행되고 있다.

 이번 평가는 2022년 10월부터 지난해 3월까지 신생아 중환자실에서 입원 진료를 시행한 전국 86개 의료기관을 대상으로 이뤄졌다.

 일산병원 신생아중환자실은 총 11개 지표 평가항목에서 우수한 성적을 받았다고 병원측은 설명했다.

 한창훈 병원장은 "앞으로도 경기 북부권역 유일의 고위험 산모·신생아 통합 치료센터로서 지속적인 의료의 질 개선 활동을 통해 미숙아 및 고위험 신생아들에게 최적의 의료서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.


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부산대 연구팀 "AI로 비정형 파킨슨 증후군 진단…정확도 94%"
부산대는 정보컴퓨터공학부 감진규 교수팀과 양산부산대학교병원 뇌신경센터 이재혁 교수팀이 적은 데이터로도 높은 정확도를 보이는 인공지능(AI) 기반 비정형 파킨슨 증후군 진단 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 파킨슨병과 유사한 증상을 보이는 비정형 파킨슨 증후군은 희귀 신경계 질환으로, 대표적으로 진행성 핵상 마비와 다계통 위축증이 포함된다. 질환마다 예후와 치료법이 다르기 때문에 정확한 진단이 필수적이지만, 초기에는 증상이 유사해 감별 진단이 어렵다. 특히 유병률이 낮은 질환의 경우 수집할 수 있는 영상 데이터가 부족해 기존 AI 기반 기술로는 이러한 한계를 극복하기 어려웠다. 부산대 연구진은 소수 샘플 학습 기법과 하이퍼볼릭 임베딩을 결합한 AI 모델을 개발해 이런 문제를 해결했다. 이 모델은 뇌 MRI 단계를 통합해 철분 축적 패턴을 정밀하게 시각화하고, 데이터 간 계층적 관계를 반영해 데이터가 부족한 환경에서도 뛰어난 성능을 발휘한다고 연구진은 전했다. 실험 결과, 이 기술은 최대 94%의 진단 정확도를 기록해 기존 기술과 비교해 뛰어난 성능을 입증했다. 감진규 교수는 "이번 연구는 적은 데이터로도 높은 진단 정확도를 구현할 수 있는 실용적 AI 기술을

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