7월 주요 인물동정은 다음과 같다. 

◆고려대의대 송진원 교수, 대한민국학술원 신임 회원 선출

고려대학교 의과대학(학장 윤영욱) 미생물학교실 송진원 교수가 바이러스 연구에서 이룬 우수한 업적을 인정받아 대한민국학술원 신임 회원으로 선출됐다.

대한민국학술원 회원은 학문 분야별 대표 학술 단체로부터 회원 후보자를 복수로 추천받아 심사위원회 심사를 거쳐 선정된다. 인문사회과학부 75명, 자연과학부 75명 총 150명 정원으로 제한되며, 대한민국학술원법에 따라 평생회원 자격을 갖고 국가로부터 연구에 관한 지원을 받게 된다.

고대의대 학부 출신으로는 처음 학술원 회원에 선출된 송 교수는 바이러스 연구에 탁월한 업적을 보유한 연구자로, 6종의 신종바이러스(한타비리데과에 속하는 바이러스 4종과 남극의 아데노바이러스 2종)을 발견하고 차세대 염기서열분석법을 이용한 한타바이러스진단법과 감시시스템을 개발했다.

또한, 학술원 학술연구총서 <한타바이러스학> 및 170여 편의 학술논문을 발표하고, 2011년 대한민국학술원상, 2013년 국제한타바이러스학회의 이호왕 어워드, 2023년 고려대교우회 학술상 등을 수상한 바 있다. 

대한바이러스학회장, 고려대 연구교학처장을 역임했으며, 현재 국제한타바이러스학회장으로 활동 중이다.

송진원 교수는 “대한민국을 대표하는 학술기관인 대한민국학술원의 회원으로 선출되어 영광이다”며, “한타바이러스 연구의 종주국인 대한민국의 바이러스학 연구 분야 발전을 위해 학술연구 활동에 매진해나갈 것이다”고 밝혔다.

◆명지병원 이민경 교수, 日지질동맥경화학회 ‘젊은연구자 우수구연상’ 수상

명지병원 내분비내과 이민경 교수가 최근 일본에서 열린 제55회 일본 지질동맥경화학회(Japan Atherosclerosis Society) 연례학술대회에서 ‘젊은 성인에서 고중성지방혈증의 지속적인 노출과 2형 당뇨병의 위험도(Cumulative exposure to hypertriglyceridemia in young adults and future risk of type 2 diabetes)’라는 제목으로 ‘젊은연구자 우수구연상(Young Excellent Award)’을 받았다.

이번 연구는 국민건강보험 데이터를 활용해 20~39세 젊은 성인에서 4년 연속 중성지방 수치의 상승과 당뇨병 발생 위험도 간 상관관계 규명을 담았다.

4년치 자료를 분석한 결과, 1년에서 4년까지 연속으로 고중성지방혈증이 있는 경우 일반인에 비해 당뇨병 위험도가 1.67배, 2.19배, 2.63배, 3.72배로 증가하는 것으로 관찰됐다.

이에 대해 이 교수는 “공복 혈중 중성지방 150mg/dL 이상으로 정의되는 고중성지방혈증은 체중 감량과 식이요법, 신체활동 등으로 중성지방을 낮출 수 있다”고 발표했다.

이어 젊은 성인에서 증가하는 당뇨병 예방을 위해 고중성지방혈증이 지속되지 않도록 운동과 절주 등 생활습관 중재의 중요성을 강조했다.

◆서울대병원 구승엽 교수, 대통령 표창 수상

서울대병원 산부인과 구승엽 교수가 지난 11일 보건복지부가 주최한 ‘제12회 인구의 날 기념행사’에서 난임 산모의 건강한 출산을 위해 연구와 진료에 매진한 공로를 인정받아 대통령 표창을 수상했다. 

구승엽 교수는 “새 생명, 새 가족의 탄생을 도와 온 가정에 기쁨을 드릴 때 느낀 보람이야말로 산부인과를 택하고 난임 치료와 연구를 위해 정진하게 된 계기이다”라며, “뜻깊은 상을 받게 돼 감사하며, 앞으로도 난임 산모와 가족의 고민을 덜고 기쁨과 희망을 드리기 위해 최선의 노력을 경주하겠다”고 밝혔다.

◆한강성심병원 박상현 책임간호사, 2023년 대한화상학회 학술대회 우수연제상 수상

한림대학교한강성심병원(병원장 허준) 응급실 박상현 책임간호사가 지난 6월 8일부터 9일까지 서울 콘래드서울호텔에서 개최된 2023 대한화상학회(이사장 허준) 학술대회에서 AI를 활용한 ‘화상환자 재원일수 예측 프로그램 개발’ 이라는 주제로 우수연제상을 수상했다.

박상현 책임간호사는 화상환자별 맞춤화된 재원일수의 결정요인을 파악하고 예측·관리하기 위한 프로그램을 발표했다.

병원에서의 재원일수는 의료 질 평가에서 중요한 요소 중 하나로, 환자의 진료비 증감의 주요 원인이다. 특히 화상은 질환 특성상 재원일수가 길어 예측이 어렵다는 특징이 있다.

이 프로그램을 이용하면 의사 환자처방시스템, 간호 인계시스템, 원무행정부서 관리화면에 실시간 AI가 예측한 화상환자 재원일수가 나타난다. 의료진은 이를 확인하고 치료 과정에 적용해 효과와 효율을 높일 수 있다.

박상현 책임간호사는 “프로그램을 통해 화상이라는 질환 특성에 맞춤화된 재원일수를 확인하고 체계적인 관리를 할 수 있다”며 “환자의 진료비 부담을 덜고 병상가동률 및 병원운영 등의 효율화 측면에서도 긍정적인 결과를 낼 수 있을 것이다”고 밝혔다.

[메디컬월드뉴스 김영신 기자]

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