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의료.병원,한방
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美·日처럼…"전담간호사 역할 정립해야"…복지부 "제도화 시행"
의료기관에서 특수분야 간호를 전담하는 간호사에 대한 수요가 늘면서 간호사의 역량 개발을 위해 분야별 교육이 시급하다는 의견이 나왔다. 10개 분야 전담간호사 교육을 실시하는 미국과, 19개 분야 인정간호사 교육제도를 운영하는 일본처럼 한국에서도 교육을 통해 전담간호사의 전문 역량을 본격적으로 개발하자는 것이다. 복지부는 전공의 수련환경 개선 등 정부의 의료개혁 정책을 시행하기 위해 전담간호사 확대가 필요하다며, 다른 직역과의 논의를 통해 전담간호사를 제도화하겠다고 밝혔다. 보건복지부와 대한간호협회(간협)은 18일 서울 중구 LW컨벤션센터에서 '필수의료 강화를 위한 간호사 역량 혁신방안'을 주제로 의료개혁 정책 토론회를 개최했다. '전담간호사'란 지난 2월 시작된 전공의 집단 병원 이탈로 발생한 의료공백을 메우기 위해 정부가 의사 업무 일부를 간호사에게 위임하면서 이들에게 붙인 가칭이다. 'PA 간호사'나 '진료지원인력'이라고도 불리는 이들은 이전에도 의료현장에서 수술장 보조 및 검사시술 보조, 검체 의뢰, 응급 상황 시 보조 등 의사의 의료행위 일부를 암암리에 대신해왔다. 전공의 사직으로 일손이 부족해지자 정부는 지난 2월 27일부터 '간호사 업무 관련 시범
[의료공백 두달] ①터널 끝 보이지 않는 의정 갈등…양측 '도돌이표 주장'만
[의료공백 두달] ②달라진 대형병원…수백억 적자에 구조조정까지
[의료공백 두달] ③"해도 해도 너무해"…불안한 환자들, '조속해결' 간절 호소
'백선피'에서 알레르기성 천식 개선 효능 확인
학회.학술.건강
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용인시, AI 활용 안부확인 서비스…'1인 가구' 200세대 대상
경기 용인시는 올해 1인 가구 200세대를 대상으로 인공지능(AI) 기술과 통신사 빅데이터를 활용한 'AI 안부든든 서비스'를 한다고 19일 밝혔다. 이 서비스는 사회적으로 고립될 위험이 높은 1인 가구의 위기 신호를 감지해 사고를 예방하는 원스톱 안전망이다. 서비스 대상자는 각 읍면동 행정복지센터의 취약계층 실태조사와 주민 신고 등을 통해 선정했다. 서비스 대상자의 가정에 별도의 기기 설치 없이 전력 및 통신 사용 여부와 돌봄앱 등으로 위기 신호를 감지해 신속하게 대응하는 방식이다. 24시간 동안 전기나 통신 사용이 없어 위기 상황이 예상되면 AI 시스템이 전화로 1차 안부를 확인하고, 응답이 없으면 시 관제요원이 2차로 안전 여부를 확인한다. 대상자가 이마저도 응답하지 않을 경우 시에서 대상 가구를 직접 방문한다. 앞서 시는 지난해 7월 한국전력공사, SK텔레콤, (재)행복커넥트 등과 업무협약을 체결해 시범 사업을 해왔다. 올해 1월부터 지난달까지 이 사업을 통해 위험 신호를 감지한 건수는 총 194건으로, 이 중 190건은 1·2차 안부확인으로 마무리됐고, 4건은 시 관계자가 현장 방문을 해 안전 여부를 확인했다. 용인시 관계자는 "1인 가구가 증가함에
수술 후 방광 기능 '전자 센서'로 모니터링…"회복 시간 단축"
'노인 장애인' 계속 늘어…고령화로 전체 장애인 절반 넘어
몸 1차 방어기관 피부 모사한 기능성 상피 '오르가노이드' 개발
전체 가구 중 33.6% '1인 가구'…"균형잡힌 식사 어려워" 토로
메디칼산업
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"AI 진단영상 검증 능력은 전문의 수준
오픈AI의 거대언어모델(LLM) 인공지능 GPT-4가 X-선 사진 등 진단 영상에서 오류를 찾아내는 능력이 영상의학 전문의들과 비슷한 수준이면서도 시간과 비용 효율성은 사람보다 훨씬 높은 것으로 나타났다. 독일 쾰른 대학병원 영상의학과 로만 게르츠 박사팀은 북미영상의학회(RSNA) 저널 래디올로지(Radiology)에서 GPT-4와 다양한 경험 수준의 영상의학 전문의들을 대상으로 한 진단 영상 오류 검증 비교실험에서 이 같은 결과를 얻었다고 19일 밝혔다. 연구팀은 진단 영상 분석의 오류는 레지던트와 주치의 간 이견, 의사소통 부정확성, 많은 업무량 등에 의해 발생할 수 있다며 이 연구는 진단 영상 오류 검증에서 GPT-4와 사람 능력을 비교한 첫 연구로, AI가 영상의학 보고서 작성의 정확성과 효율성을 높일 잠재력이 있음을 보여준다고 말했다. 연구팀은 이 연구에서 2023년 6월부터 12월까지 한 병원에서 200건의 X-선 사진과 CT/MRI 영상을 수집하고, 이 중 100건에 누락·삽입·철자·방향 혼동·기타 등 5개 범주의 오류 150개를 의도적으로 삽입했다. 그런 다음 GPT-4와 영상의학과 선임 전문의 2명, 주치의 2명, 레지던트 2명에게 이들 진단
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