[동정+] 경희대학교병원, 2025 개원의 의학연수교육 개최 外

경희대학교병원(병원장 오주형)은 6월 15일(일), 오전 9시부터 경희대학교 청운관에서 ‘2025 개원의 의학연수교육’을 개최한다.

이번 연수교육은 총 4개 세션, 12개 강좌로 구성되어 있으며, 경희대병원 호흡기알레르기내과 이승현 교수의 ‘폐질환과 폐기능검사’ 강의를 시작으로 요실금, 비만치료, 당뇨병, 근감소증, 망막질환, 척추골절 등 다양한 질환의 임상 증례와 최신 지견이 폭넓게 다뤄질 예정이다.

경희대학교병원 오주형 병원장은 “경희대병원이 상급종합병원으로서 사회적 책무를 원활히 다할 수 있는 건 지역 의료기관과의 긴밀한 협력은 물론 1차 의료현장에서 지역사회의 건강을 지켜주시는 개원의 선생님들의 헌신과 노력이 있기에 가능하다”며 “최신 의학 정보를 공유하며 지역 의료계 간의 소통을 강화하고 의료전달체계를 공고히 하는 뜻깊은 시간이 되기를 기대한다”고 말했다.

사전등록은 6월 13일(금)까지이며, 의료인이라면 누구나 홈페이지(https://mpz.co.kr/khmc/)를통해 신청 가능하다. 참가비는 1만 원이며, 참가자에게는 대한의사협회 연수평점 6점이 부여된다. 기타 자세한 사항은 준비사무국에 문의하면 된다.

☎ 연수교육 준비사무국 : 02-6403-4300 / jyjompz@naver.com

고려대  구로병원 이준희 교수, 국제흉부외과학회 최우수 구연상 수상

고려대학교 구로병원(병원장 민병욱) 심장혈관흉부외과 이준희 교수가 국제흉부외과학회 APITS(The Asia-Pacific Innovative Thoracic Surgery Symposium) 2025에서 최우수 구연상을 수상했다.

APITS는 아시아·태평양 지역 흉부외과 분야를 대표하는 국제 학술대회로, 세계 각국의 흉부외과 전문가들이 새롭고 혁신적인 최신 연구 결과를 발표하고 활발히 교류하는 자리이다.

이준희 교수는 이번 학회에서 ‘식도암 단일공 로봇수술이 환자의 빠른 회복과 통증 완화에 미치는 효과’(교신 저자: 고려대 구로병원 김현구 교수)를 세계 최초로 입증한 연구 결과를 발표해 주목받았다. 해당 연구는 식도암 최소 침습수술 중 최근 새로 개발된 단일공 로봇 식도암 수술이 기존 다공 수술법 대비 회복 속도를 높이고, 수술 후 통증을 현저히 줄이는 것을 입증한 최초의 임상 연구라는 점에서 큰 의의가 있다.

이준희 교수는 “이번 연구를 통해 단일공 로봇 식도암 수술이 식도암 치료의 새로운 패러다임이 될 수 있음을 입증했다”며 “향후 다기관 연구 및 장기 추적 관찰을 통해 이 술기의 안전성과 우수성을 더욱 정교하게 규명하고, 로봇수술이 고난도 흉부외과 수술 영역 전반으로 확대 적용될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

이대서울병원 염증성장질환센터, 환자·가족 대상 ‘교육 프로그램’ 개최

이대서울병원(병원장 주웅) 염증성장질환센터가 오는 6월 25일과 12월 6일 병원 지하 2층 이화의료아카데미에서 ‘염증성 장질환의 모든 것’, ‘염증성 장질환과 함께 살아가기’를 주제로 환자와 가족이 함께하는 교육 프로그램을 두 차례 개최한다.

이대서울병원 염증성장질환센터 소속 전문의·간호사·약사·영양사가 한 팀을 이뤄 염증성 장질환과 관련된 다채로운 교육 프로그램을 마련했다. 이를 통해 질환에 대한 올바른 정보를 제공하고, 진료실에서 해결하지 못한 궁금증을 풀어주는 시간을 갖는다.

우선 6월 25일 오후 5시 30분에 시작되는 1차 교육 프로그램은 ▲처음 만난 염증성 장질환, 어떻게 진단하고 치료할까? ▲염증성 장질환 추적 및 검사 전략 ▲염증성 장질환 최강약물 복용법 ▲염증성 장질환 위험인자와 응급 상황 대처법 ▲알아두면 힘이 되는 염증성 장질환 복지 가이드 ▲염증성 장질환, 뭘 먹어야 할까? 현명한 식사 가이드로 구성됐다.

이후 12월 6일 오후 1시에 펼쳐지는 2차 교육 프로그램은 ▲처음 만난 염증성 장질환, 어떻게 진단하고 치료할까? ▲염증성 장질환 최강약물 복용법 ▲눈, 관절, 피부까지… 염증성 장질환의 숨겨진 증상들 ▲염증성 장질환, 뭘 먹어야 할까? 현명한 식사 가이드 ▲염증성 장질환 환자들의 일상 관리와 꼭 필요한 예방 접종 ▲염증성 장질환 환자를 위한 임신, 출산, 수유 가이드 순서로 이뤄진다.

정성애 이대서울병원 염증성장질환센터장(소화기내과)은 “매년 개최되는 교육 프로그램을 통해 환자분들과 가족분들이 질환과 치료에 대한 최신 지견을 습득함으로써, 오랜 투병 기간 지치지 않고 질환을 이겨낼 용기를 얻게 하고 의료진과의 신뢰감을 더욱 공고히 하고자 한다”고 말했다.

이어 “특히 증상이 거의 없는 시기인 관해기의 염증성 장질환 환자분들은 일상생활을 유지하는 데 별다른 어려움이 없으므로, 치료를 잘 받아 사회 구성원으로서 본인의 재능을 마음껏 발휘할 수 있도록 돕고 건강한 사회를 만드는 데 기여하고자 한다”고 강조했다.

서울대병원, 반대쪽 무릎 퇴행성 관절염 발생 예측모델 개발

서울대병원 연구팀이 퇴행성 관절염 환자에서 반대쪽 무릎에 퇴행성 관절염이 발생할 가능성을 예측하는 머신러닝 기반 모델을 개발했다. 이번 연구는 두 개의 대규모 관절염 추적 연구 데이터를 기반으로 반대쪽 무릎에서의 병적 진행 가능성을 체계적으로 예측함으로써, 조기 개입을 통한 예방적 관리 전략의 길을 제시했다는 점에서 학술적 의의가 크다.

무릎 퇴행성 관절염은 연골의 점진적인 손상과 관절 구조물의 퇴행성 변화로 인해 발생하는 질환으로, 통증과 운동 제한을 유발하며 삶의 질을 크게 저하시킬 수 있다. 전 세계 인구의 약 16~30%에서 발생하며, 고령화 사회로 접어들면서 그 유병률은 꾸준히 증가하는 추세다. 많은 환자들이 한쪽 무릎에 관절염이 생긴 뒤 수년 내 반대쪽 무릎에서도 통증이나 구조적 변화가 나타나는 경험을 하지만, 이러한 양측성 진행이 모든 환자에게서 동일하게 나타나는 것은 아니며, 이를 예측하려는 연구는 부족한 상황이었다.

서울대병원 정형외과 노두현 교수팀(김지산 연구원)은 한쪽 무릎에 퇴행성 관절염이 있는 환자들을 대상으로 반대쪽 무릎에서 퇴행성 관절염이 발생할 가능성을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했다고 9일 발표했다.

연구는 미국의 대규모 관절염 추적 코호트인 OAI(Osteoarthritis Initiative)와 MOST(Multicenter Osteoarthritis Study) 데이터셋을 기반으로 진행됐으며, 4~5년간 추적 관찰된 편측 무릎 퇴행성 관절염 환자 1,353명을 분석했다. 그 결과, OAI 코호트에서는 172명(19.1%), MOST 코호트에서는 178명(39.3%)이 반대쪽 무릎에서도 퇴행성 관절염이 진행된 것으로 나타났다. 연구팀은 OAI 900명의 데이터를 모델 학습용으로, MOST 453명의 데이터를 검증용으로 활용해 머신러닝 기반 예측 모델을 구축했다.

모델은 Tree-based Pipeline Optimization Tool 알고리즘을 활용해 개발됐으며, ▲성별 ▲반대쪽 무릎의 외측 관절 간격 감소 ▲반대쪽 무릎의 반월판 절제술 수술력 ▲체질량지수(BMI) ▲관절염 무릎의 관절염 정도(KLG) ▲인종 ▲반대쪽 무릎의 기존 관절염 정도 ▲반대쪽 무릎의 통증 및 기능 지표(WOMAC 점수) ▲관절염 무릎의 WOMAC 점수 등 총 9가지 변수를 기반으로 설계됐다.

SHAP 분석 결과, 예측에 가장 큰 영향을 미친 요인은 성별이었으며, 반대쪽 무릎의 외측 관절 간격 감소, 반월판 절제술 병력, BMI 등이 그 뒤를 이었다. 특히, 반대쪽 무릎의 외측 관절 간격 감소는 통계적으로 가장 높은 위험 비율(odds ratio 4.475)을 보여, 반대쪽 무릎 퇴행성 관절염 발생 위험을 약 4.5배 증가시키는 주요 요인으로 확인됐다.

또한, 기존 관절염이 있는 무릎의 관절염 정도(KLG)와 통증 및 기능 지표(WOMAC 점수)가 반대쪽 무릎 퇴행성 관절염 발생과 유의미한 연관성을 보인 것은 이번 연구에서 처음 확인된 중요한 결과다. 성별이나 BMI 등 기존에 알려진 일반적 위험 요인 외에도, 반대쪽 무릎 자체의 구조적 특성이 관절염 발생 예측에 중요한 역할을 했으며, 이전까지 잘 알려져 있지 않았던 외측 관절 간격 감소가 핵심 예측 요인으로 확인된 점 역시 이번 연구의 의미 있는 발견으로 꼽힌다.

개발된 예측 모델은 테스트셋에서 성능을 평가한 결과, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC of ROC curve)은 0.69, 정확도 0.60, 정밀도 0.50, F1 점수 0.58로 나타났다. AUC 0.69는 모델이 위험이 높은 환자와 낮은 환자를 비교적 양호하게 구분할 수 있다는 의미로, 제한된 변수만으로도 반대쪽 무릎 관절염 발생 가능성을 준수하게 예측할 수 있음을 보여준다.

노두현 교수는 “이번 연구는 반대쪽 무릎 퇴행성 관절염 발생 가능성을 예측하는 최초의 머신러닝 모델을 개발한 것”이라며 “향후 양측 무릎을 종합적으로 고려한 맞춤형 치료 계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.

한편, 이번 연구는 국제 학술지 ‘Journal of Orthopaedic Research’에 게재됐으며, 2025년 대한슬관절학회 국제학술대회(ICKKS 2025)에서 구연 발표돼 ‘우수 구연상’을 수상했다.