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- 질병 치료에 중요한 항생제, 오남용의 심각성을 아시나요?
- 정도를 지나쳐 너무 과한 것은 모자란 것과 다를 바 없다. 건강한 일상을 영위하기 위해 우리는 ‘과유불급(過猶不及)’의 지혜를 마음에 새겨야 한다. 항생제는 세균에 의한 다양한 질병 치료에 사용되며 우리의 건강과 생명을 지키는 수단이 된다. 하지만 항생제를 너무 쉽게, 많이 접하면 항생제에 대한 내성이 생기는 등 오히려 건강을 해치게 된다. 항생제에 대해 알아본다. 항생제는 정확히 어떤 것일까? 세균(Bacteria)은 우리 눈에는 보이지 않지만, 지구상 어느 곳에서나 발견되는 생물군이다. 현재까지 13,000종 이상의 세균이 발견됐고 매년 600여 종에 이르는 신종이 보고된다고 알려져 있다. 세균을 포함해 질병을 일으킬 가능성이 있는 미생물이 사람이나 동식물의 내부에 침입해 빠르게 증식한 상태를 감염(Infection)이라고 부른다. 이와 같은 세균 감염을 치료하고 예방하기 위해서는 항생제가 필요하다. 우리가 익숙하게 알고 있는 ‘항생제(Antibiotics)’라는 용어는 미국의 세균학자인 셀먼 왁스먼(Selman Waksman)이 1942년에 처음으로 사용한 것이다. 본래 항생제의 정의는 ‘미생물이 생산하는 물질로, 다른 미생물의 성장을 억제하거나 죽이는 물질’이었다. 푸른곰팡이(Penicillium)에서 발견한 ‘페니실린(Penicillin)’이 대표적이다. 하지만 자연계의 미생물에서 유래하지 않고, 완전히 인공적으로 합성되거나 기존 항생제를 조금 변형한 반합성 물질이 의학적으로 사용되면서 항생제라는 개념은 화학적 합성 등으로 생산한 물질까지 포함하는 조금 더 넓은 개념으로 발전했다. 따라서 정확히 표현하자면 ‘항미생물제제(Antimicrobial agents)’가 맞겠으나, 통상적으로 항생제라는 용어로 사용된다. 항생제는 어떤 효과를 지녔을까? 항생제는 세균을 비롯한 미생물의 성장과 번식을 억제하거나 성장 중인 미생물을 죽여서 감염증을 치료한다. 즉, 정균(靜菌, Bacteriostatic) 및 살균(殺菌, Bactericide) 작용을 하는 물질이다. 항생제는 세균 감염이 의심되는 응급상황이나 국소 감염이지만 세균 감염이 거의 확실한 경우에 효과가 있다. 중증 패혈증, 급성 세균성 뇌수막염, 뇌농양, 심부 경부 감염증, 감염성 심내막염, 괴사성 근막염, 호중구감소증을 동반한 발열, 폐렴, 봉와직염, 급성 요로감염 등이 대표적이다. 항생제는 현대 의학에 여러 가지 기여를 했다. 항생제 덕분에 인간의 수명이 23년 정도 연장됐다고 알려져 있다. 직접적인 감염증의 치료뿐 아니라 고강도 항암요법, 장기 이식, 수술 성적의 향상 등도 항생제가 있기에 가능한 것이다. 항생제는 투약 후 바로 효과가 나타나지 않고 대부분 2~3일 뒤부터 효과가 나타나기 시작한다. 따라서 항생제는 반드시 적절한 용법과 용량으로, 규칙적으로, 적절한 기간에 걸쳐 사용해야 기대하는 치료 효과를 볼 수 있다. 항생제의 효과 ➊정균 작용 : 세균의 성장과 번식을 억제하며 인체의 면역계가 함께 작용하도록 도움 ➋살균 작용 : 성장 중인 세균을 직접 죽임. 단, 증식하지 않는 휴지기 상태의 세균은 죽일 수 없음 질환별 항생제 적정 사용기간 질환 사용기간 균혈증 7~14일 봉와직염 5~7일 방광염 3~5일 신우신염 7~14일 심내막염 28~42일 뇌수막염 14일 비임균성 요도염 7일 인후염 10일 중이염 5일 부비동염 5~7일 지역사회폐렴 5~7일 병원폐렴/호흡기폐렴 7일 척추골수염 42일 항생제는 어떻게 발견됐을까? 염료 관찰을 통해 개발된 ‘살바르산’ 일반인에게도 널리 알려진 것은 페니실린 탄생 스토리지만, 최초의 항생제는 따로 있다. 독일의 파울 에를리히(Paul Ehrlich)가 발견한 ‘화합물 606’이 주인공이다. 정식 명칭은 ‘아르스페나민(Arsphenamine)’이다. 에를리히는 특정 염료가 세균 세포를 염색하는 것을 관찰하고, 세균에 선택적으로 결합해 작용할 수 있는 화합물을 개발하게 됐다. 매독(Syphilis)을 일으키는 매독균(Treponema pallidum)에 효과가 있는 화합물을 발견한 후 이것을 ‘살바르산(Salvarsan)’이라는 상품명으로 시중에도 판매했다. 이 발견을 통해 에를리히는 1908년 노벨 생리의학상 수상자가 됐다. 푸른곰팡이에서 유래된 ‘페니실린’19세기 말부터 많은 과학자가 푸른곰팡이에 속하는 곰팡이 종들이 세균의 오염이나 성장을 저해한다는 사실을 파악하고 연구를 진행했다. 영국의 알렉산더 플레밍(Alexander Fleming)은 1928년 질병 세균을 배양하던 중, 푸른곰팡이의 일종인 페니실리움 크리소게눔(Penicillium chrysogenum)의 포자가 성장한 배지(미생물 등의 배양을 위해 영양소를 함유한 증식 환경)에서 세균 성장이 억제되는 것을 관찰했다. 플레밍은 푸른곰팡이가 항생물질을 분비한다고 판단했고, 그 물질을 페니실린이라고 이름 지었다. 플레밍의 페니실린을 바탕으로 언스트 보리스 체인(Ernst Boris Chain)과 하워드 월터 플로리(Howard Walter Florey), 에드워드 아브라함(Edward Abraham)이 1942년 페니실린 G를 최초로 순수분리하는 데 성공했다. 다양한 세균에 대해 효과가 있고 인체에는 거의 해가 없었다. 이와 같은 페니실린 G를 통해 효능이 뛰어나고 안전한 항생제를 발굴, 개발하기 위한 연구가 시작됐으며 플레밍과 체인, 플로리는 1945년 노벨 생리의학상을 받았다 항생제는 어떤 원리로 작용하는 걸까? 항생제는 인체에 침입한 세균에 작용해 감염 치료 효과를 나타낸다. 작용하는 메커니즘, 화학 구조, 작용 범위 등에 따라 구분된다. 크게 ‘세균 세포벽 합성 저해 항생제’와 ‘세균 세포막 기능 저해 항생제’, ‘세균 증식 저해 항생제’로 나눠볼 수 있다. 세균 세포벽 합성 저해 항생제 세균은 인체 세포에 없는 구조인 세포벽에 둘러싸여 있는데, 세균 세포벽 합성 저해 항생제는 이런 세균의 세포벽 합성을 저해해 항균 작용을 나타낸다. 주로 증식 중인 세균에 영향을 미친다. 세균 세포막 기능 저해 항생제 세균 세포막 기능 저해 항생제는 세포막의 투과성을 변화시킨다. 세균 세포가 균형을 잃게 만들어 죽이는 원리다. 세균 증식 저해 항생제 세균이 증식하기 위해서는 엽산을 이용해 생명체 유전 물질인 DNA와 RNA를 만들고, DNA와 RNA에서 단백질을 합성해야 한다. 세균 증식 저해 항생제는 엽산 합성이나 핵산 합성, 단백질 합성 등 세균 증식에 필요한 단계를 저해시켜 세균 증식을 막는다. 항생제 종류와 대표 약물 항생제 오남용에 유의하자 항생제는 세균뿐만 아니라 인체 세포에도 해로울 수 있다. 따라서 아무리 감염증에 효과가 좋은 항생제라 하더라도 인체 세포에 유해한 영향을 끼친다면 치료제로 사용할 수 없다. 항생제의 표적이 미생물에만 존재하거나 미생물의 성장이나 증식에만 영향을 주어야 한다. 페니실린과 같은 베타락탐계 항생제는 인체 세포에는 없는 세포벽의 합성을 억제하기 때문에 안전하게 투여할 수 있다. 항생제는 세균 감염증에 대응하는 치료제다. 따라서 세균 감염이 의심되는 상황에서만 사용해야 한다. 하지만 세균 감염이 아닌데도 항생제가 오남용되는 사례가 많아 문제다. 항생제를 많이 사용해 내성이 생기면, 꼭 필요한 순간에 감염증을 치료할 수 있는 무기를 잃게 되는 셈이다. 또 항생제 오남용은 겪지 않아도 될 부작용을 초래할 수 있다. 항생제가 많이 쓰이는 질환 중 하나는 상기도 감염증이다. 사실 감기에 걸렸을 때는 대부분 항생제를 사용할 필요가 없다. 우리가 흔히 말하는 감기는 급성 비인두염에 해당하는데, 급성 비인두염의 80% 이상은 바이러스 감염에 의한 것이다. 따라서 세균성 인두염이 의심되는 상황이 아니라면 가급적 항생제를 사용하지 않아야 한다. 즉, 급성 비인두염이지만 발열이 없고, 인두에 발적이 없고, 뚜렷한 감기 증상만 있다면 세균 감염을 의심할 필요가 없으므로 항생제는 사용할 필요가 없다. 경계해야 할 항생제 부작용 항생제 부작용은 약물군에 따라 공통으로 나타나는 증상도 있지만, 대부분은 개별적으로 나타난다. 동일한 약물군이라 하더라도 부작용에 대한 교차반응이 다양하게 나타나므로 주의가 필요하다. 항생제 부작용에는 과민증, 조직에 손상이 일어나는 직접 독성, 인체의 정상균이 죽어 새로운 감염이 일어나는 간접 독성 등이 있다. 항생제에서 공통돼 일어나는 대표적인 부작용은 과민증상이다. 항생제 복용 시 발진이나 두드러기, 미열 등과 같은 가벼운 증상에서부터 갑작스러운 호흡곤란이나 쇼크 같은 비교적 심각한 증상까지 나타날 수 있다. 항생제에 과민증상이 나타난다면 그 즉시 전문가에게 알려 적절한 조치를 받아야 한다. 다양한 항생제 부작용 ➊혈액학적 부작용 빈혈, 백혈구 감소증, 혈소판 감소증 등 ➋과민반응 약열, 약물 발진, 아나필락시스, 스티븐스존슨 증후군, 약물 유도성 전신홍반루푸스, 광독성 반응 등 ➌신경계 부작용 뇌염, 발작, 신경근육 차단, 근육 강직, 이(耳)독성, 실명 등 ➍심장 부작용 심실성 부정맥 등 ➎위장관 부작용 구역, 구토 등 ➏간 부작용 약제 유도성 간염, 담즙 분비장애, 간 괴사 등 ➐신독성 부작용 사구체성 혹은 세뇨관성 독성 등 ➑기타 부작용 정맥염, 관절병증, 힘줄염과 힘줄 파열, 피부 변색 등 의료진 소개 감염내과 최승진 [전문진료분야] 감염내과 : 감염질환, 열병, 여행의학, 면역저하자 및 해외여행자를 위한 성인예방접종(황열은 인터넷 예약 불가능 ,전화 예약 요망), 만16세이상 예약가능 의료진소개 ※ 해당 기사와 사진은 분당서울대학교병원의 저작물로 임의로 복사, 수정 ,변형, 재가공하여 게시, 배포하였다면 이는 저작권자인 당사의 허가없이 2차저작물을 작성한 것으로 저작권 위반에 해당됩니다.
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- 노인 환자의 수술 예후 예측하는 AI 모델 개발
- 노인 환자의 수술 예후 예측하는 AI 모델 개발 인터뷰. 노인병내과 최정연 교수 지난 7월 10일 우리나라 65세 이상 인구가 1천만 명을 넘어섰다. 초고령사회로의 진입이 임박한 가운데 노인병내과 김광일·최정연 교수 공동연구팀이 6만여 명의 노인 환자 전자의무기록(EMR)을 분석해 노인 수술 환자의 수술 예후를 예측하는 AI 모델을 개발했다. 이를 통하면 수술 후 사망, 장기입원, 섬망, 응급실 재방문 등의 예후를 보다 빠르고 정확하게 예측할 수 있다. 전체 인구 중 65세 이상 고령인구 비율이 7% 이상이면 고령화사회, 14% 이상이면 고령사회, 20% 이상이면 초고령사회라고 합니다. 국내 노인 환자 수가 얼마나 되는지, 어떤 질환을 가장 많이 앓고 있는지 설명해 주세요. 행정안전부의 발표에 따르면, 우리나라 65세 이상 고령인구 비율은 지난 7월 10일을 기준으로 1천만 명을 돌파해 19.51%에 달한다고 합니다. 2025년이면 초고령사회에 진입할 것으로 예상됩니다. 대한노인병학회에서 발간한 팩트시트(Fact Sheet)를 보면 국내 노인층은 다양한 만성질환을 앓고 있는 것으로 알려져 있습니다. 대표적인 질환은 고혈압, 관절염, 당뇨병입니다. 노인 인구의 60%가 고혈압, 30%가 당뇨를 앓고 있지요. 연령이 높아질수록 위암, 대장암, 췌장암, 전립선암 등 다양한 암의 발생도 증가하는 것으로 파악됩니다. 노인포괄평가란? 질환, 복용 약물, 신체기능, 영양 상태 등 노인의 만성적이고 복합적인 문제를 종합적으로 평가하는 일련의 과정을 말한다 노인 환자가 늘어나며 노인 수술 환자 수 또한 증가했습니다. 어떤 질환으로 수술하는 노인 환자가 많은지, 노인 환자 수술에 왜 주의를 기울여야 하는지 궁금합니다. 노인 환자들은 다양한 급만성기 질환으로 수술이 필요한 경우가 많습니다. 간단하게는 백내장 수술부터 근골격계 수술, 암 수술 등 종류도 다양합니다. 하지만 노인 수술 환 자는 수술이 필요한 질환뿐 아니라 그 외 다양한 만성질환으로 인한 합병증까지 있는 경우가 대부분입니다. 수술 후에 섬망이나 폐렴, 합병증 등이 더 잘 생기고, 수술을 잘 끝내도 회복 속도가 느리고요. 또 젊은 환자보다 복용 약제 등 수술 전에 추가로 평가해야 할 부분이 많습니다. 그리고 이런 평가 결과를 환자와 공유해 수술적 치료에 의한 이득과 위해를 충분히 공유하고 숙지하는 과정이 필요합니다. 수술 전 약물과 관련된 주의 사항도 젊은 사람들보다 복잡하기 때문에 여러 차례 주지시켜야 합니다. 최근 노인 환자 ‘수술 예후’를 예측하는 인공지능을 개발하고, 그 유용성을 입증하셨습니다. 관련 연구를 시작하게 된 계기와 연구 기간, 방법 등에 대해 설명을 부탁드립니다. 노인 환자의 수술 전 상태를 더욱 정확히 평가하고 예후를 판단하기 위해서 분당서울대병원 외과, 이비인후과, 산부인과, 흉부외과, 노인병내과에서는 수술 전 노인포괄평가를 시행합니다. 그리고 그 결과를 환자와 보호자에게 직접 설명해 수술 전 준비와 수술 후 합병증, 회복에 도움을 드리고 있습니다. 충분한 인력과 시간이 확보되는 대형 병원에 서는 이러한 과정으로 노인 수술 예정 환자들이 최상의 진료를 받을 수 있지요. 하지만 노인 전문 진료가 확립되지 않은 곳에서는 수술 전 노인 환자들의 예후를 분석해 이에 대처하는 데 어려움이 있을 수밖에 없습니다. 이에 디지털 헬스케어 연구사업부 헬스케어ICT연구센터 유수영 교수, 송원근 연구원과 함께 CDM(Common Data Model)이라는 방법론을 활용해 연구에 들어갔습니다. 2003년 4월부터 2020년 12월까지의 분당서울대병원 일반외과 수술 대상자, 2004년 10월부터 2020년 12월까지의 서울대병원 수술 대상자 데이터를 활용했죠. 수술일 혹은 입원일 365일 전부터 수술일 혹은 입원일까지의 병원 정보를 분석해서 수술 후 90일 내 사망, 응급실 방문, 수술 후 섬망 발생, 수술 후 재원 기간 연장을 예측하는 인공지능을 기계학습 모델을 통해 개발했습니다. 노인포괄평가란? 질환, 복용 약물, 신체기능, 영양 상태 등 노인의 만성적이고 복합적인 문제를 종합적으로 평가하는 일련의 과정을 말한다 이번 연구의 특장점이 무엇인지 설명해 주세요. 이번 연구의 특장점은 추가 인력이나 시간을 투자하지 않아도 노인 환자의 수술 전, 혹은 입원 전 1년간의 병원 이용 기록만으로 수술 후 합병증을 예측할 수 있는 모델을 개발했다는 점과 그 모델이 다른 병원에서도 잘 작동한다는 것을 검증했다는 데 있습니다. 이번 연구의 의의가 무엇인지, 해당 결과가 어떻게 활용될 수 있을지 궁금합니다. 이번 연구를 통해 병원에서 기록되는 의료 정보를 기반으로 미래의 수술 합병증을 예측할 수 있게 됐습니다. 비식별화된 다양한 의료 데이터를 통해 중요한 의학적 사실에 대한 결론을 도출할 수 있다는 것을 확인했지요. 본 연구의 모델링이 전자의무기록(EMR)에 도입된다면 수술 후 합병증 발생에 미리 대처하거나 위험도가 높다는 사실을 환자 및 보호자와 공유함으로써 더욱 잘 대비할 수 있을 것입니다. 하지만 실제 현장에 활용하기 위해서는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 남아 있습니다. 인공지능이 예측하는 수술 예후 : 인공지능 기계학습 모델을 통해 수술 후 90일 내 사망, 응급실 방문, 수술 후 섬망 발생, 수술 후 재원 기간 연장 등의 예후를 예측할 수 있다. 향후 추진할 연구나 앞으로의 목표, 계획에 대해 말씀해 주십시오. 궁극적으로, 노인 환자의 예후를 예측하는 것뿐 아니라 적절한 대비책을 세우기 위해서는 노인 수술 대상자들을 다면적으로 평가하는 노인포괄평가가 필요합니다. 따라서 노인포괄평가를 비롯한 여러 방법을 활용해 노인 환자들의 수술 예후 예측과 수술 전후 대비에 관한 연구를 지속해 나갈 예정입니다. 앞으로도 노인 수술 환자와 보호자께 힘이 되어 드리고자 합니다. 마지막으로 '나음 플러스' 독자들에게 전하고 싶은 말씀이 있다면 해주시기 바랍니다. 수술과 마취 기술의 발달로 최근에는 고령 환자들도 안전하게 수술을 받을 수 있습니다. 하지만 아무리 기술이 좋아져도 노화로 인한 여러 기관의 기능 감소는 섬망이나 감염 등 노인 환자들의 수술 후 합병증 위험을 높이는 요인이 됩니다. 수술 전 노인포괄평가를 통해 이러한 위험성에 대해 미리 확인하고, 수술 후 기능 회복을 위한 재활에 힘쓴다면 더 좋은 결과를 얻으실 수 있을 겁니다. 의료진과 함께 노인 환자 수술도 잘 준비해 나가시길 바랍니다 의료진 소개 노인병내과 최정연 [전문진료분야] 노인병내과 : 노인병, 노인 수술전 평가, 노쇠, 근 감소증 노인병내과 (노인의료센터) : 노인병, 노인 수술전 평가, 노쇠, 근 감소증 의료진소개 ※ 해당 기사와 사진은 분당서울대학교병원의 저작물로 임의로 복사, 수정, 변형, 재가공하여 게시, 배포하였다면 이는 저작권자인 당사의 허가없이 2차저작물을 작성한 것으로 저작권 위반에 해당됩니다.
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가족과 같은 따뜻한 마음으로 최상의 진료를 제공하기 위해 거듭 노력하겠습니다.
감사합니다.
직위 ●
- 분당서울대학교병원 부교수
학력 ●
- 2006 서울대학교 의과대학 학사
- 2011 서울대학교 의과대학 대학원 석사
- 2014 서울대학교 의과대학 대학원 박사
경력 ●
- 2022 - 현재 분당서울대학교병원 정신건강의학과 부교수
- 2016 - 2022 분당서울대학교병원 정신건강의학과 조교수
- 2012 - 2016 분당서울대학교병원 정신건강의학과 전임의
- 2011 - 2012 서울대학교병원 정신건강의학과 전임의
- 2007 - 2011 서울대학교병원 정신건강의학과 전공의
- 2006 - 2007 서울대학교병원 서울대학교병원 인턴
수상
활동
- 대한신경정신의학회 정회원
- 여성정신의학회 정회원
논문 ●
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Jiyeon Kang, Hyang Soo Kim, Hyun Ji Yi, Yesung Lee, So Hee Lee, Kyoung-Ho Song, Hye Yeon Park, Hong Sang Oh, Doran Yoon, Pyoeng Gyun Choe, Eun Joo Lee, Chi-Hyun Choi, Minyoung Sim, Eun-Seung Yu, Jong-Woo Paik, Hye Yoon Park
Causing trouble and being transmissible: COVID-19 survivors' experiences of stigma and discrimination in South Korea.
Front Psychiatry
2023 ;14 :1103572 -1103572
-
Jangwon Lee, Chan Woo Lee, Yoonjeong Jang, Ji Seon You, Yun Seong Park, Eunjeong Ji, Hyeona Yu, Sunghee Oh, Hyun A Ryoo, Nayoung Cho, Ji Yoon Park, Joohyun Yoon, Ji Hyun Baek, Hye Youn Park, Tae Hyon Ha, Woojae Myung
Efficacy and safety of daily home-based transcranial direct current stimulation as adjunct treatment for bipolar depressive episodes: Double-blind sham-controlled randomized clinical trial.
Front Psychiatry
2022 ;13 :969199 -969199
-
Hyun Jung Hur, Yu Na Jang, Hye Yoon Park, Young Seok Lee, Du Hyun Ro, Beodeul Kang, Kyoung-Ho Song, Hye Youn Park
A prospective study of remote delirium screening using the modified K-4AT for COVID-19 inpatients.
Front Psychiatry
2022 ;13 :976228 -976228
-
Jong Wook Jung, Sunghyun Hwang, Sunho Ko, Changwung Jo, Hye Youn Park, Hyuk-Soo Han, Myung Chul Lee, Jee Eun Park, Du Hyun Ro
A machine-learning model to predict postoperative delirium following knee arthroplasty using electronic health records.
BMC Psychiatry
2022 ;22 (1) :436 -436
-
Hye Youn Park, Ye Eun Jang, Leonard Sunwoo, In-Young Yoon, Bumhee Park
A Longitudinal Study on Attenuated Structural Covariance in Patients With Somatic Symptom Disorder.
Front Psychiatry
2022 ;13 :817527 -817527
-
Tak Kyu Oh, Hye Youn Park, In Ae Song
Benzodiazepine Use and Long-Term Mortality in South Korean Adult Population: A Cohort Study.
Yonsei Med J
2021 ;62 (6) :528 -534
-
Tak Kyu Oh, Hye Youn Park, In-Ae Song
Factors associated with delirium among survivors of acute respiratory distress syndrome: a nationwide cohort study.
BMC Pulm Med
2021 ;21 (1) :341 -341
-
Hye Yoon Park, In-Ae Song, So Hee Lee, Min Young Sim, Hong Sang Oh, Kyoung-Ho Song, Eun-Seung Yu, Hye Youn Park, Tak Kyu Oh
Prevalence of mental illness among COVID-19 survivors in South Korea: nationwide cohort.
BJPsych Open
2021 ;7 (6) :e183 -e183
-
Hye Youn Park, Hyoung-Won Cho, In-Ae Song, Sukyoon Lee, Tak Kyu Oh
Long-term mortality associated with depression among South Korean survivors of extracorporeal membrane oxygenation.
Brain Behav
2021 ;11 (7) :e02218 -e02218
-
Ye Eun Jang, Yoonjeong Jang, Hee Yea Choi, Hye Youn Park
The relationships between cognitive control and psychological symptoms in patients with somatic symptom disorder: a pilot longitudinal study.
Cogn Neuropsychiatry
2021 ;26 (4) :242 -256
-
Tak Kyu Oh, Hye Youn Park, In-Ae Song
Depression and Long-Term Survival Among South Korean Sepsis Survivors: A Nationwide Cohort Study From 2011 to 2014.
Crit Care Med
2021 ;49 (9) :1470 -1480
-
Sooyeon Min, Ji-Soo Kim, Hye Youn Park
Predictors of treatment response to pharmacotherapy in patients with persistent postural-perceptual dizziness.
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저서 및 특허 ●
| 번호 | 매체명 | 제목 | 발간일 |
|---|---|---|---|
| 97 | 매경헬스 | 스트레스 받았더니 '복통', 원인은?
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2024-09-26 |
| 96 | 이데일리 | 코로나19 격리입원 환자, 섬망 발생 예측 머신러닝 모델 개발
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2024-07-11 |
| 95 | 헤럴드경제 | 코로나19 격리입원 환자, 섬망 발생 예측 머신러닝 모델 개발
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2024-07-11 |
| 94 | 디지틀조선일보 | 격리 입원 환자의 섬망 발생 위험, AI로 예측한다
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2024-07-11 |
| 93 | 브릿지경제 | 분당서울대병원, 코로나 입원환자 '섬망 예측 머신러닝 모델' 개발
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2024-07-11 |
| 92 | 헬스경향 | 머신러닝모델로 섬망고위험군 조기선별한다
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2024-07-11 |
| 91 | 이투데이 | 분당서울대병원, 코로나19 격리입원 환자 ‘섬망 예측모델’ 개발
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2024-07-11 |
| 90 | 전자신문 | 분당서울대병원, 코로나19 입원환자 초기 섬망 발생 예측 AI 모델 개발
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2024-07-11 |
| 89 | 국민일보 | 병원선 ‘이상 없다’는데 통증… 꾀병 오인받는 신체증상장애
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2024-05-21 |
| 88 | 경향신문 | 우울·불안·분노가 신체통증 악화
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2024-04-28 |
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