[뉴스더보이스가 전하는 병원계 단신-11월 9일]

■건양대병원

심정지로 쓰러진 50대, 병원에 있어 살았다 "코드블루 의료진 총출동"

평소 심장 질환을 한 번도 앓은 적 없던 50대 남성이 병원 외래 대기석에서 돌연 심정지로 쓰러졌으나, 의료진의 헌신적인 응급처치와 유기적인 협진 시스템 덕분에 극적으로 사선을 넘었다.

사건은 지난 6일 대전 건양대병원 내과센터에서 발생했다. 당뇨 관리 정기 혈액검사를 마친 A씨(50대)는 결과를 기다리며 대기석에 앉아 휴식을 취하던 중 갑자기 의식을 잃고 옆으로 쓰러졌다. 언뜻 피로에 지쳐 쪽잠을 자는 듯 보였지만, 이내 미세한 경련을 일으키기 시작했다. 이상 징후를 알아챈 주변 내원객의 다급한 외침에 외래 진료 중이던 내과 교수들과 간호사들이 망설임 없이 환자에게 달려갔다.

호흡과 맥박이 완전히 멎은 초응급 상태. 의료진은 지체 없이 원내 심정지 응급상황 방송인 ‘코드블루(Code Blue)’를 타전했다.

경보가 울리자마자 병동과 응급실의 가용 의료진들이 내과센터로 일제히 집결했다. 환자를 신속히 이동식 침대에 눕히는 것과 동시에 응급실 양성호 파트장이 가슴 압박(심폐소생술)을 시작했다. 1분 1초가 생사를 가르는 골든타임, 의료진은 침대용 전용 엘리베이터를 타고 1층 응급실로 쉼 없이 질주하는 순간에도 침대 위에서 가슴 압박을 멈추지 않았다.

응급실 도착 즉시 이어진 기도삽관과 전문 심폐소생술 끝에 마침내 기적이 일어났다. 멎었던 A씨의 심장이 다시 박동하기 시작했고, 끊어졌던 맥박이 돌아왔다.

정밀 검사 결과 A씨의 심장을 멈추게 한 원인은 ‘NSTEMI(비-ST절 상승 심근경색증)’였다. 심장 근육에 피를 공급하는 관상동맥이 급격히 좁아지며 심장 조직이 손상되고 치명적인 부정맥을 유발한 것이다. 심장내과 의료진은 지체 없이 관상동맥조영술(CAG)을 시행해 막힌 혈관을 찾아냈고, 풍선과 스텐트로 혈관을 넓히는 경피적 관상동맥성형술(PTCA)까지 완벽하게 성공시켰다.

이후 중환자실로 옮겨진 A씨는 의료진의 집중 치료 끝에 호흡을 돕던 기도삽관 튜브를 무사히 제거했으며, 뇌 손상 등의 합병증 없이 건강을 회복해 현재 퇴원을 앞두고 있다.

급성 심근경색은 전조 증상 없이 불시에 닥쳐 1~2시간 내에 사망에 이를 수 있는 치명적인 질환이다. 만약 A씨가 혼자 있던 집이나 이동 중인 길거리에서 쓰러졌다면 소중한 생명을 지키기 어려웠을 터였다. 환자가 병원이라는 안전지대에 머물렀던 천운과, 한 생명을 살리기 위해 발 벗고 내달린 의료진의 숨 가쁜 사투가 기적을 만들어낸 셈이다.

배장호 건양대의료원장은 “심정지 상황에서는 단 몇 초의 지체 없는 심폐소생술과 일사불란한 팀워크가 생존을 결정짓는다”며 “초기 심폐소생술부터 심장내과의 긴급 중재 시술까지 전 의료진이 한마음으로 움직여 귀한 생명을 살려낼 수 있었다. 앞으로도 환자의 생명을 최우선으로 지켜내는 안전한 병원을 만드는 데 전력을 다하겠다”고 전했다.

■서울아산병원

귀 질환 진단에 AI 활용 시 전공의 진단 정확도 최대 32.2%p '향상'

귀 내시경 영상을 판독할 때 인공지능(AI)을 활용하면 중이염 등 귀 질환을 진단하는 의료진의 정확도를 높일 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 진료 경험이 적은 전공의에게서 AI의 진단 보조 효과가 크게 나타났다.

서울아산병원 이비인후과 안중호, 융합의학과 권지훈 교수팀은 귀 내시경 영상 7,335장을 학습한 AI 모델을 개발하고 의료진 13명을 대상으로 진단 보조 효과를 평가한 결과, 저연차 전공의가 만성 중이염과 삼출성 중이염 등을 구분하는 진단 정확도가 AI 활용 전 54.4%에서 활용 후 86.6%로 32.2%p 향상됐다고 최근 밝혔다.

귀 질환 전문 교수와 저연차 전공의 사이의 진단 정확도 차이도 AI 활용 전 24.3%p에서 활용 후 3.1%p로 크게 줄었다. 이번 연구 결과는 AI가 의료진의 임상 경험에 따라 발생하는 진단 정확도의 차이를 줄이는 데 도움을 줄 수 있음을 보여준다.

중이질환은 고막 안쪽의 공간인 중이에 발생하는 질환으로, 만성 중이염과 고막 안쪽에 액체가 고이는 삼출성 중이염 등이 대표적이다. 중이질환을 진단할 때는 귀 내시경으로 고막의 상태를 살피지만, 질환에 따라 나타나는 변화가 다양하고 일부 소견은 구별하기 어려워 의료진의 경험과 전문성이 진단에 영향을 줄 수 있다.

연구팀은 이러한 진단의 어려움을 줄이기 위해 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했다. 2018년부터 2020년까지 서울아산병원에서 촬영된 귀 내시경 영상 총 7,435장 가운데 7,335장을 AI 모델 개발에 사용하고, 나머지 100장은 의료진의 진단 정확도를 평가하는 데 활용했다.

AI는 내시경 영상을 분석해 만성 중이염, 삼출성 중이염, 두 질환에 해당하지 않는 경우를 구분하도록 설계됐다. 또한 고막 위쪽이 안으로 함몰되는 상고실 함몰, 고막에 염증이 생기는 고막염, 귀에 곰팡이 감염이 발생하는 이진균증, 고막 환기관 삽입 여부 등 추가적인 질환이나 고막 상태도 동시에 판별하도록 했다. AI가 예상되는 질환을 제시하면, 의료진이 이를 참고해 최종 판단을 내리는 방식이다.

연구팀이 개발한 AI 모델은 7,335장의 귀 내시경 영상을 활용한 교차검증에서 만성 중이염과 삼출성 중이염 등을 구분하는 주요 진단 항목에 대해 94.8%의 진단 정확도를 기록했다. 별도로 구성한 평가용 영상 100장에서도 진단 정확도는 95%로 나타났다.

이어 연구팀은 귀 질환을 전문으로 진료하는 교수 3명과 고연차 전공의 5명, 저연차 전공의 5명 등 의료진 13명을 대상으로 AI의 진단 보조 효과를 분석했다. 의료진은 먼저 AI의 도움 없이 내시경 영상 100장을 보고 진단했고, 3개월이 지난 뒤 같은 영상 100장에 대해 AI가 제시한 진단 결과를 참고해 다시 진단했다. 그 결과, 만성 중이염과 삼출성 중이염 등을 구분하는 주요 진단 항목에서 모든 의료진 그룹의 정확도가 통계적으로 유의하게 향상됐다.

저연차 전공의의 진단 정확도는 54.4%에서 86.6%로 32.2%p 높아져 가장 큰 개선 폭을 보였다. 고연차 전공의도 65%에서 93.8%로 28.8%p 향상됐으며, 교수 그룹 역시 78.7%에서 89.7%로 11%p 상승해 세 그룹 모두 진단 정확도가 높아졌다.

세부 항목에서도 일부 개선 효과가 확인됐다. 저연차 전공의의 고막염 진단 정확도는 75.4%에서 88.4%로 높아졌으며, 상고실 함몰 진단 정확도 역시 94.2%에서 98.4%로 향상됐다.

또한 의료진 13명이 귀 내시경 영상 100장을 각각 진단한 결과, 처음에 잘못 내렸던 진단이 AI를 참고한 이후 올바른 진단으로 수정된 경우는 384건(29.5%)이었다. 반면 처음에는 정확했던 진단이 잘못된 진단으로 바뀐 경우도 46건(3.5%)으로 나타났다.

안중호 서울아산병원 이비인후과 교수는 “이번 연구는 AI가 의료진의 진단을 보조하는 역할을 할 때, 특히 경험이 적은 의료진의 진단 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있음을 보여준다. 향후 다양한 환자와 진료 상황을 대상으로 추가 검증을 진행한다면 중이질환 진단과 의료진 교육에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 의료정보학 분야 국제학술지인 ‘JMIR 의료정보학(Medical Informatics, 피인용지수 5.0)’에 최근 게재됐다.

■하나이비인후과병원

하나-두리 이비인후과 네트워크, 제3회 공동 학술대회 개최

하나이비인후과병원(병원장 이상덕)은 11월 7일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 하나이비인후과 네트워크와 두리이비인후과 네트워크가 공동으로 ‘제3회 하나·두리 네트워크 학술대회’를 개최했다고 밝혔다.

이번 학술대회에는 하나·두리 이비인후과 네트워크 소속 원장 70여 명과 하나이비인후과병원 본원 의료진 12명이 참석해 이비인후과 주요 질환의 진단과 치료, 의료기관 운영에 필요한 보험·청구 제도 등에 대한 최신 정보를 공유했다.

하나이비인후과 네트워크와 두리이비인후과 네트워크가 공동 학술행사를 개최한 것은 이번이 세 번째다. 지난해 열린 제2회 공동 학술행사에서도 양 네트워크 의료진이 난청과 코 질환 등 이비인후과 진료 현장의 주요 주제를 중심으로 학술 교류를 진행했다.

이번 행사는 일선 의료기관에서 실제 진료와 병원 운영에 활용할 수 있는 주제를 중심으로 프로그램을 구성했다.

첫 번째 강연에서는 김성완 경희대학교 의과대학 이비인후과 교수가 ‘OSA beyond AHI’를 주제로 발표했다. OSA는 폐쇄성 수면무호흡증을 뜻하며, AHI는 수면 중 시간당 무호흡과 저호흡이 발생하는 횟수를 나타내는 지표다. 이번 강연에서는 수면무호흡증을 평가할 때AHI 수치 이외에 함께 고려해야 할 임상적 요소를 다뤘다.

이어 김종세 하나이비인후과병원 진료과장이 ‘이석증의 치료와 반고리관 전환’을 주제로 강연한다. 이석증은 귀 안쪽의 평형기관에 있는 이석이 제 위치에서 벗어나 어지럼증을 일으키는 질환으로, 이번 강연에서는 치료 과정에서 고려해야 할 반고리관 전환에 대해 다뤘다.

마지막 강연은 권기남 안산 두리이비인후과 원장이 맡아 ‘2026 보험 및 청구 업데이트’를 주제로 의료기관이 진료 현장에서 확인해야 할 보험 및 청구 관련 내용을 공유했다.

하나이비인후과 네트워크와 두리이비인후과 네트워크는 공동 학술대회를 통해 각 의료기관의 진료 경험과 정보를 공유하고, 실제 진료 현장에서 활용할 수 있는 전문 지식을 지속적으로 교류한다는 계획이다.

이상덕 병원장은 “지역 의료기관의 의료진이 서로의 진료 경험과 전문 지식을 공유하는 것은 환자에게 보다 적절한 진단과 치료를 제공하는 데 도움이 된다”며“앞으로도 양 네트워크 간 학술 교류를 지속해 이비인후과 진료의 전문성과 의료 서비스의 질을 높일 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

■가천대 길병원

코로나19 에크로 환자 생존 예측 바이오마커 세계 첫 '규명'

가천대 길병원 유전체의과학연구소장 조성범 교수와 흉부외과 손국희 교수, 국립보건연구원 신종바이러스연구센터 연구팀이 코로나19 중증 환자의 생명을 유지하는 최후의 보루인 체외막산소공급(ECMO) 치료 환자에서 혈액검사만으로 생존 예후를 정확히 예측할 수 있는 ‘전사체 바이오마커’를 세계 최초로 발견했다.

이번 연구 결과는 우수성을 인정받아 국제 학술지인 'Genes & Diseases' 최신호 (IF=14.1)에 게재되었다.

그동안 코로나19 진단 및 중증도 파악을 위한 바이오마커는 다수 보고되었으나, ECMO 치료를 받는 최중증 환자의 생존 예후를 특정해 예측하는 유전체 마커는 존재하지 않았다.

이 연구는 2021년부터 질병관리청과 대한심장혈관흉부외과학회의 주도로 구축된 전국 13개 병원의 코로나19 환자 코호트 데이터를 활용했다. 만 19세 이상 중증 급성호흡기증후군으로 ECMO 치료를 받은 환자의 유전자 발현 데이터를 정밀 분석한 결과, 환자의 생존 예후를 예측하는 분자 마커 및 면역 기전을 규명하는 데 성공했다.

연구진은 메타분석을 통해 생존 그룹과 비생존 그룹 간 발현 차이가 명확한 ‘SHROOM1’과 ‘TKTL1’을 포함하는 310개 주요 유전자를 발굴하였고, T세포 관련 면역 경로가 환자의 생사와 유의한 연관이 있는 핵심 기전임을 확인하였다. 

임상 정보만을 이용한 예측 모델은 성능지표인 AUC(area under curve)가 0.79인 반면, 발견된 유전자의 발현자료를 이용한 인공지능 예측 모델은 더 뛰어난 성능(AUC = 0.93 ~ 1.00)을 가지는 것으로 확인되었다. 

또한, 발굴된 310개 바이오마커 유전자는 공개된 다른 코로나19 환자의 전사체 자료에서도 높은 유효성과 예측 능력을 일관되게 입증하였다.

이번 연구결과는 ECMO라는 고난도 정밀 치료가 필요한 중증 감염병 환자에게서 혈액 기반 전사체 분석을 통해 예후를 선제적으로 파악할 수 있는 정밀의료 기반을 마련했다는 점에서 학술적·임상적 의의가 매우 크다.

연구진은 “T세포 면역 반응이 중증 코로나19 환자의 ECMO 치료 예후를 판단할 수 있는 주된 요인임을 밝혀냈다”며 “이번에 규명한 전사체 바이오마커는 향후 유사한 호흡기 감염병 팬데믹 상황에서 중증 환자에 대한 맞춤형 치료법 결정에 핵심적인 지표로 활용될 것”이라고 강조했다.

■한국보건산업진흥원

K-뷰티, 홍콩서 글로벌 유통망 연결 나선다

한국보건산업진흥원(원장 고상백, 이하 진흥원)은 11월 11일부터 13일까지 홍콩 컨벤션&익스비션 센터에서 열리는 ‘2026 코스모프로프 아시아’에서 ‘K-뷰티 온(K-BEAUTY ON)’ 체험관을 운영하고, 12일에는 바이어 네트워킹 행사 ‘K-뷰티 나이트 인 홍콩(K-BEAUTY NIGHT in Hongkong)’을 개최한다고 밝혔다.

이번 행사는 「2026년 중소화장품 해외진출 지원사업」의 일환으로, 우수한 기술력을 갖춘 국내 중소 화장품 기업이 해외 바이어에게 제품을 알리고 현지 유통망에 성공적으로 안착할 수 있도록 돕기 위해 마련됐다.

;코스모프로프 아시아’는 스킨케어, 메이크업, 헤어·네일, 뷰티기기 등 뷰티 산업을 전반을 아우르는 국제 뷰티 전문 박람회다. 지난해 140개 국가·지역에서 6만 4,761명이 방문했으며, 이 중 해외 방문객 비중이 75%에 달해 글로벌 바이어 발굴과 다양한 국가의 시장 수요 확인에 최적의 거점으로 평가받고 있다. 

홍콩 컨벤션&익스비션 센터 5층에 마련되는 ‘K-뷰티 온’ 체험관에는 국내 중소 화장품 기업 10개사가 참여해 스킨케어, 메이크업, 헤어, 네일, 뷰티테크 등 다양한 제품과 기술을 선보인다. 체험관은 기업별 독립 부스 대신 참여기업 제품을 한 공간에서 함께 전시·체험하는 방식으로 운영되며, 네일 시연과 샘플 배포 등을 통해 해외 바이어와 관람객에게 참여 브랜드의 경쟁력을 알릴 예정이다.

특히 현장에서는 바이어의 관심 품목과 유통 채널에 맞춘 참여기업 상담도 연계한다. 참여기업은 현지 시장의 반응을 직접 확인하고, 수입·입점 등 실질적인 유통 협력 방안을 논의할 수 있다.

12일 노보텔 센추리 홍콩에서 열리는 ‘K-뷰티 나이트 인 홍콩'에는 참여기업과 글로벌 바이어·유통사·인플루언서 등 약 100명이 참석한다. 참여기업은 전시장 상담 내용을 구체화하는 한편, 신규 유통 파트너와의 협력 가능성도 모색할 수 있다.

진흥원은 행사 종료 후에도 현장에서 파악한 바이어 수요와 주요 상담 이력을 바탕으로 후속 상담을 지속 지원해, 이번 행사가 국내 중소 화장품 기업의 해외 판로 확대로 이어지도록 뒷받침할 계획이다.