■ 이솔암 피부과학교실 교수, 보건복지부 장관 표창 수상

연세대 원주의과대학(학장 공인덕) 피부과학교실 이솔암 교수가 보건의료기술진흥 유공 보건복지부 장관 표창을 수상했다.

보건복지부·한국보건산업진흥원은 최근 ‘2023 보건의료기술진흥 유공 포상 시상식’을 통해 국내 보건의료분야 창업·기술사업화에 기여한 공이 큰 개인 및 단체에 포상을 수여했다.

이솔암 교수는 보건의료기술 분야 연구개발 활동을 통해 우수 성과를 창출하고 보건산업 발전에 기여한 공을 인정 받아 ‘2023 보건의료기술 진흥 유공자’로 선정됐으며 장관 표창을 수상했다.

주요 공적내용으로는 △자가면역질환의 예후 예측을 빅데이터 기반 예측모델 개발 및 모성보건 연구 △대한민국 전국민 자료를 활용한 결합조직질환의 역학적 규모 파악 및 질병 부담 분석 △COVID-19 감염 및 예방접종에 따른 자가면역질환의 발생위험도 분석 등이 있다.

이솔암 교수는 전국민 빅데이터분석을 통해 희귀난치성 자가면역질환의 역학, 모성건강 및 mRNA 백신의 안정성 구명 등 우수 연구를 수행, 국제 학술지에 다수의 논문을 게재했으며 자가면역질환에 대한 학술적 및 공중보건학적 발전에 기여했다.

■ 양재원 의료정보실장, 보건복지부 장관 표창 수상"

연세대 원주세브란스기독병원(의료원장 백순구) 양재원 의료정보실장이 보건의료 발전 및 국민건강증진 기여 유공 보건복지부 장관 표창을 수상했다.

보건복지부는 지난 7일, 국내 정보통신기술 기반 의료정책 사업에 적극 참여한 ‘2023 ICT 기반 의료정책 유공’ 포상자에게 보건복지부 장관 표창장을 수여했다.

양재원 의료정보실장(신장내과)은 원주세브란스기독병원 건강정보 고속도로 사업을 총괄하여 개인이 의료기록을 조회하고 활용할 수 있는 의료 분야 마이데이터 생태계 조성에 기여한 공을 인정 받았다.

주요 공적내용으로는 △임상빅데이터 활용 및 공동연구 활성화를 위한 데이터 인프라 구축 및 시스템 고도화 △신규 데이터 활용 및 개방 △CDW 기반 CDM 플랫폼 구축 등의 과제 추진 △의료 시스템 운영 효율성 증대 등이 있다.

양재원 의료정보실장은 병원마다 다른 의료정보시스템 사용으로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해 병원의 환자등록번호 외에 ‘접수번호’라는 새로운 개념을 도입해 수시로 변경되는 내원정보를 정확히 가져올 수 있도록 했다.

또한 일반인 대상 건강기록 앱 시범 테스트 참여자 모집을 위한 원내 홍보부스 운영을 통해 이틀 만에 목표 참여자 모집 인원을 달성하여 테스트를 성공적으로 완료했으며 건강정보 고속도로 시스템은 지난 9월에 오픈되어 정상 운영되고 있다.

■ 김재호 교수, 인지중재치료학회 우수구연상 수상

한림대 동탄성심병원 신경과 김재호 교수는 최근 백범김구기념관에서 열린 ‘2023 인지중재치료학회 추계학술대회’에서 우수구연상을 수상했다.

김재호 교수는 ‘저강도초음파방식 비침습적 신경조절술을 이용한 알츠하이머병환자 치료’ 연구를 발표해 수상의 영예를 안았다.

한편 김재호 교수는 치매 관련 보건복지부 산하 한국보건산업진흥원 및 질병관리청과 다기관 공동연구를 수행 중에 있으며, 과학기술정보통신부가 주관하고 한국연구재단이 지원하는 과학기술분야 기초연구사업 중 ‘우수신진연구사업’에 연구책임자로 연구를 수행하고 있다. 또한 대한치료초음파학회 연구이사, 대한치매학회 학술실무간사 등 활발한 학술활동을 펼치고 있다.

■ 박동진, 박미경 교수, 대한임상화학회 학술대회서 각각 우수연제상 수상

가톨릭대 은평성모병원 진단검사의학과 의료진이 최근 열린 대한임상화학회 2023년 추계학술대회서 잇따라 학술상을 수상하며 뛰어난 연구 성과를 인정받았다.

진단검사의학과 박동진 교수는 학술대회에서 ‘머신러닝 기법을 활용한 지질혈증 및 심혈관 질환 환자의 LDL type B형 예측모델 개발’(공동저자 조성진 교수, 교신저자 이제훈 교수, 은평성모병원 진단검사의학과)을 주제로 우수연제상을 수상했다. 

박 교수가 발표한 주제는 환자들의 관상동맥 질환 위험을 보다 정확히 평가하기 위해서는 전통적 지표 중 하나인 저밀도지단백(LDL) 콜레스테롤에 대한 세밀한 진단이 필요하다는 점을 강조한 연구로, 환자 581명의 데이터를 바탕으로 인공지능 학습을 통한 LDL 타입 B형 예측 모델을 개발해 그 유용성을 입증했다. 

박동진 교수는 “이번 연구는 심혈관 질환의 복잡성과 위험성을 인식하는데 필수적인 LDL 타입 B형 식별에 인공지능 모델을 효과적으로 적용함으로써 진단 방법의 발전을 이뤘다는데 큰 의미가 있다”고 밝혔다. 

박미경 교수 역시 ‘임상검사실의 치료약물농도감시 자문 서비스 현황 및 곡선아래면적기반 반코마이신 용량 결정에 대한 설문조사’(교신저자 지미숙 교수, 중앙보훈병원 진단검사의학과)를 주제로 우수연제상을 수상했다. 

박 교수의 연구는 치료약물농도감시에 대한 국내 연구가 부재한 상황에서 우리나라 진단검사의학 검사실들이 제공하고 있는 치료약물농도감시 자문 서비스 현황을 파악하고, 황색포도알균 감염 차단에 사용하는 항생제 ‘반코마이신’ 사용량 결정에 대한 의사결정 구조를 분석한 최초의 연구로 그 가치를 인정받았다. 

박미경 교수는 “54개 진단검사의학 검사기관을 대상으로 설문조사를 시행한 결과 환자안전을 위한 치료약물농도감시는 필수적인 것으로 인식되고 있으나 실제 임상에서는 진단검사의학 전문의 부족 등으로 인해 활성화에 어려움이 있는 것으로 나타났다”면서 “이번 연구가 우리나라의 표준화된 치료약물농도감시 가이드라인 수립을 위한 기초 자료가 될 것으로 기대한다”고 말했다.