메디칼타임즈=이인복 기자"의료 인공지능, 나아가 디지털헬스케어가 신뢰성을 가지기 위해서는 전향적 연구가 필수적입니다. 그러한 면에서 이번 연구가 그 물꼬를 텄다는데 의의를 두고 싶습니다."전 세계적으로 의료 인공지능(AI)에 대한 전향적 연구의 필요성이 제기되고 있는 가운데 국내에서 처음으로 이에 대한 연구가 국제학술지를 통해 발표되면서 학계의 이목을 끌고 있다.지금까지 의료 인공지능 의료기기에 대한 연구가 대부분 이전 시점의 의료 데이터를 활용한 후향적 연구에 매몰돼 있었다는 것을 감안하면 진일보된 성과라는 것이 학계와 산업계의 공통된 평가.특히 이번 연구가 국내 최초 리얼월드데이터(RWD)에 기반한 전향적 연구로 설계돼 임팩트팩터(IF)가 19.344에 달하는 중환자의학 분야 최고 권위 학술지 크리니컬 케어(Critical Care)에 실렸다는 점에서 의의를 더한다.아직까지 전 세계적으로도 의료 인공지능에 대한 전향적 연구가 극히 드물다는 점에서 국내 기술의 우수성과 이에 대한 검증 능력을 세계에 알리는 계기가 됐기 때문이다.김정수 교수는 의료 인공지능의 확산을 위한 최우선 과제로 '전향적 연구'를 꼽았다.이번 연구를 주도한 인하대병원 호흡기내과 김정수 교수는 성과의 의의를 묻는 질문에 '신뢰'를 먼저 강조했다. 김 교수는 "지금까지 의료 인공지능과 관련한 연구들은 과거의 잘 정돈된 데이터에 기반한 후향적 연구로 진행된 것이 사실"이라며 "정확도 등을 입증할 수는 있지만 실제 임상현장에서의 다양한 변수를 반영한 유효성과 안전성, 나아가 범용성에 대한 신뢰를 보여주는데 한계가 있었다"고 설명했다.그는 이어 "이번 연구가 의미를 가지는 것이 바로 이 부분"이라며 "실제 임상현장에서 충분히 의료 인공지능이 그 역할을 다할 수 있으며 전향적으로 범용성을 보여줬다는데 의의가 있다"고 덧붙였다. 즉 전향적 임상에서  뜻있는 성과가 나왔다는 설명이다.실제로 이번 연구는 뷰노의 인공지능 기반 심정지 예측 의료기기인 뷰노메드 딥카스를 기반으로 서울대병원과 분당서울대병원, 인하대병원, 동아대병원 등 국내 상급종합병원 4곳에서 다기관 전향적 연구로 진행됐다.3개월간 일반 병동에 입원한 총 5만 5083명의 환자를 대상으로 기존에 활용하던 표준 도구인 NEWS(National Early Warning Score)과 비교해 딥카스가 심정지와 중환자실 전실, 오경보율에서 우위를 점하는지를 평가한 것.그 결과 딥카스는 정확도에 대한 성능지표인 곡선하 면적(AUROC)이 0.869로 NEWS의 0.767을 가볍게 따돌렸으며 같은 민감도 대비 1000병상 당 알람 횟수도 절반 이상 감소시키는 유효성을 입증했다.김정수 교수는 "지금까지 의료 인공지능 분야에서 전향적 연구가 드물었던 것은 설계와 변인 통제 자체가 어려웠기 때문"이라며 "특히 병원마다 워크플로우가 일정 부분 상이하다는 점에서 궁극적 목적인 연구 종점(End point)를 잡는데 상당한 어려움이 있는 것이 사실"이라고 전했다.그는 이어 "그러한 면에서 국내 4개 상급종합병원에서 진행된 다기관 전향적 연구에서 이같은 성과를 냈다는 것은 딥카스가 가지는 범용성을 보여준다"며 "어느 병원에 이를 도입해도 같은 효과를 낼 수 있다는 것을 보여준 중요한 성과"라고 강조했다.특히 그는 이번 연구에서 딥카스가 오경보율을 크게 줄이는 효과를 증명한 것이 향후 중환자 관리 등에 상당한 영향을 줄 것으로 전망했다.이미 유효성과 안전성 등은 후향적 연구 등에서도 충분히 입증됐지만 경보시스템의 가장 큰 난제를 풀어냈다는 점에서 활용도를 입증했다는 평가다.김 교수는 "더욱 의미가 있는 것은 바로 오경보율을 NEWS 등에 비해 크게 줄인 것을 인정받았다는 점"이라며 "의료 인공지능의 특성상 많은 스크리닝을 진행해 더 많이 찾아내는 것보다 중요한 것이 바로 필요한 정보를 정확하게 찾아내는 것이기 때문"이라고 말했다.이어 그는 "그런면에서 알람을 크게 줄이면서도(오경보율 절반 이상 감소) 더 정확하게(AUROC 0.869) 위험한 환자를 골라낼 수 있다는 것은 의료진의 피로도를 크게 줄일 수 있는 워크플로우의 효율화에 기반이 된다"며 "딥카스의 존재 이유를 보여준 것"이라고 덧붙였다.그러한 면에서 그는 이번 전향적 연구가 딥카스의 확산에도 큰 기여를 할 것으로 기대했다. 연구 결과 자체가 곧 딥카스의 설득력이 된다는 설명이다.김정수 교수는 "지금까지 수많은 의료 인공지능이 임상에서 외면받은 이유는 바로 가치를 인정받지 못했기 때문"이라며 "의료진은 업무 특성상 의심이 많은 사람들이라는 점에서 확고한 데이터가 없이는 절대 움직이지 않는다"고 지적했다.그는 이어 "딥카스가 여러 병원으로 확산되고 있는 가장 큰 배경은 바로 이미 4편의 연구를 통해 객관적으로 데이터를 입증했기 때문"이라며 "여기에 임팩트팩터가 20점대인 크리티컬 케어에 전향적 연구를 실으며 신뢰도를 더했다는 점에서 확산의 계기가 될 것"이라고 내다봤다.그러한 면에서 그는 향후 의료 인공지능이 나아가야 할 방향도 여기에 있다고 강조했다.아무리 좋은 기술이라도 의료진이 필요성을 느끼지 않으면 의미가 없는 만큼 적극적으로 의료진과 소통하며 전향적 연구를 통해 말 그대로 '쓸모'를 입증해야 한다는 것이다.김 교수는 "대다수 의료 인공지능이 시장에서 외면받고 있는 가장 큰 이유는 기술력은 뛰어나지만 의료진이 믿을 만한 객관적 데이터가 없고 쓸모를 입증하지 못하고 있기 때문"이라며 "국내외 의료기기 박람회를 돌아다녀봐도 정확하다고 자랑하는 인공지능은 수도 없이 많지만 도대체 어디다 쓰라는 물건인지 모르는 경우가 태반"이라고 꼬집었다.이어 그는 "결국 전향적 연구를 통해 객관적 실증 자료를 갖추고 의료진에게, 또한 환자에게 어떤 도움을 줄 수 있는지 정확하고 구체적인 목표를 제시하는 것이 핵심"이라며 "현실과 동떨어진 기술을 만들어 놓고 정확하다고 자화자찬하는 인공지능은 절대 살아남을 수 없다"고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자이동형(portable) MRI가 마침내 세계 최초로 실제 환자에게 적용되면서 학계의 관심을 받고 있다. 그동안은 임상시험 및 연구용으로만 활용됐었기 때문.결과적으로 환자의 안전은 물론 화질 등 정확도에서 충분히 활용하다는 합격점을 받았다. 이에 따라 과연 상용화가 가속화될지 주목된다.휴대용 MRI에 대한 세계 첫 임상 적용 사례가 나오면서 학계의 주목을 받고 있다(사진=독일 본대학병원)현지시각으로 5일 크리티컬 케어(Critical Care)에는 세계 최초로 이동형 MRI를 활용한 사례에 대한 케이스리포트가 게재됐다(10.1186/s13054-023-04416-7).이동형 MRI는 지난 2020년 하이퍼파인(Hyperfine)이 세계 최초로 개발한 제품으로 기존 MRI에 비해 무게가 10분의 1에 불과하며 크기 또한 작아 엘레베이터 등으로 이동이 가능한 것이 특징이다.또한 현재 임상에서 활용되는 MRI의 경우 1.5에서 3테슬라의 강력한 자석을 활용하지만 이 기기는 0.064테슬라에 불과하다는 점에서 병상 등으로 이동해 촬영이 가능하다.2021년에 발표된 연구에 따르면 이동형 MRI는 80%의 민감도와 97%의 특이도를 기록했다(Nat Commun. 2021;12(1):5119.). 현존하는 MRI에 비해 수치가 낮기는 하지만 활용에는 문제가 없다는 의미다.하지만 아직까지는 화질이 기존의 고해상도 MRI에 비해 많이 떨어지는 만큼 연구용으로만 활용되고 있을 뿐 실제 임상에 적용한 사례는 없었다. 중환자들의 특성상 정확한 진단이 우선시 되기 때문이다.이번에 독일 본대학병원 헤멘(Hemmen Sabir) 교수가 이끄는 연구진이 내놓은 케이스리포트에 관심이 쏠리고 있는 것도 이러한 이유 때문.사실상 연구나 임상시험이 아닌 실제 환자에게 이동형 MRI를 적용한 세계 첫 사례이기 때문이다.임상 적용은 4명의 소아 환자들에게 이뤄졌다. 이들은 모두 중환자실에서 에크모(ECMO)를 달고 있는 상태로 추적 관찰이 쉽지 않은 상태였다.추가적으로 CT나 MRI 등의 검사가 필요하지만 에크모를 단 채로 이동이 불가능하다는 점에서 방법이 없었던 셈이다.이에 따라 의료진은 당국과 부모의 허가를 얻어 이동형 MRI로 검사를 진행하기로 결정했다.결과적으로 이동형 MRI는 실제 임상 현장에서 무리없이 작동했다. MRI를 환자에게 이동해 촬영한 시간은 평균 8분에서 25분으로 당초 예상보다 짧았다.화질면에서도 만족한 결과를 얻었다. 스핀에코(Spin-Eco)기법으로 각각의 환자에게 모두 해부학적 구조를 파악할 수 있는 T1 강조 영상과 병소 발견을 위한 T2 강조 영상을 모두 얻었기 때문이다.특히 MRI를 촬영하는 동안 모든 환자가 계속해서 에크모를 달고 있는 상태였다는 점에서 매우 고무적인 결과라는 것이 연구진의 설명이다.지금까지 에크모를 단 상태에서 그 어떤 검사도 할 수 없었던 상황에서 매우 중요한 기회가 될 수 있다는 것이다.헤멘 교수는 "지금까지 에크모 치료를 받는 환자들은 위급한 상황이 발생해도 뇌 MRI를 찍을 수가 없었다"며 "연구 목적으로 활용되고 있던 이동형 MRI를 긴급히 투입한 이유"라고 설명했다.이어 그는 "이동형 MRI의 임상 적용이 이르다는 지적에도 T1, T2 영상을 무리없이 얻었으며 이는 뇌출혈과 뇌졸중 등의 급성 변화를 충분히 감지할 수 있다는 의미"라며 "에크모 부착을 비롯해 이동이 불가능한 환자들에게 새로운 희망이 될 것"이라고 밝혔다.

메디칼타임즈=이인복 기자 GE헬스케어가 2021년 북미영상의학회(RSNA 2021)에서 환자 영상촬영, 진단, 치료계획, 모니터링 등 다양한 영역에 걸쳐 AI 기반의 60여개 최신 기술 솔루션을 공개했다고 2일 밝혔다. 일단 GE는 이번 학회에서 최상위 CT 제품에 탑재되는 레볼루션 에이펙스 플랫폼 (Revolution Apex platform)을 공개했다. 이 제품은 다양한 진료 영역에서 우수한 영상 화질과 저선량 촬영을 지원한다. 에어 리콘 디엘 (AIR™ Recon DL)은 딥러닝 기반의 영상 재구성 소프트웨어로 더욱 선명한 이미지와 빠른 스캔이 가능하다. 함께 공개된 모바일 엑스레이 장비 크리티컬 케어 스위트 2.0은 위급 환자 분류, 자동 측정, 영상 화질 컨트롤 등을 위한 AI 기술 기반 알고리즘 컬렉션을 제공한다. 브이스캔 에어 (Vscan Air)는 휴대용 무선 초음파 장비로 컨벡스&리니어 듀얼 프로브 시스템을 갖춰 간단한 영상 촬영 부터 심도 있는 전신 촬영까지 가능한 기기다. 엔터프라이즈 이미징 인 클라우드(Enterprise Imaging in the Cloud)도 이번 전시에서 주목받은 제품이다. 이 제품은 영상의학 의료진에게 영상, 진단, 워크플로우, 제3의 알고리즘을 위한 GE 헬스케어의 최신 AI 기술 기반의 장비, 데이터, 인텔리전트 기술이 들어갔다. GE헬스케어 키어런 머피(Kieran Murphy) 최고경영자(CEO)는 "헬스케어 산업은 현재 터닝포인트를 맞이하고 있다"며 "GE헬스케어는 임상 전문성과 노하우를 활용해 헬스케어 산업의 주요 과제들을 해결하고 정밀의학을 보다 발전시키며 환자들의 삶을 개선하기 위한 최신 기술 및 솔루션 제공에 주력하겠다"고 말했다.

메디칼타임즈=정희석 기자 GE헬스케는 RSNA 2019에서 헬스케어산업 전반에 손실을 줄이고 효율성을 증대시킬 수 있는 차세대 지능형 어플리케이션과 스마트 기기들을 대거 선보였다. GE헬스케어는 이달 1일부터 6일까지 미국 시카고에서 열리는 ‘제105회 북미영상의학회’(Radiological Society of North America Meeting·RSNA 2019)에서 헬스케어산업 전반에 손실을 줄이고 효율성을 증대시킬 수 있는 차세대 지능형 어플리케이션과 스마트 기기들을 대거 선보였다. 딥러닝 MR 영상 재구성 기술 ‘AIR Recon DL’ 올해 RSNA에서 공개한 AIR Recon DL(AIR Deep Learning)은 GE헬스케어의 첫 딥러닝 MRI 영상 재구성 기술로 CT의 트루피델리티(True Fidelity)를 제공하는 에디슨 기반 어플리케이션으로 신호 대 잡음과 이미지 선명도를 높이면서 영상촬영 시간을 줄여준다. 해당 어플리케이션은 GE의 AI 플랫폼 에디슨에서 수만 장의 이미지들을 습득한 신경 네트워크를 이용해 개발됐다. 이를 통해 영상의학과 의료진과 방사선사가 영상 퀄리티와 영상촬영 시간에 대해 만족할 만한 결과를 얻을 수 있다. 크리티컬 케어 스위트, 기흉 진단 오류 감소 크리티컬 케어 스위트(Critical Care Suite)는 업계 최초이자 FDA 승인을 얻은 AI 알고리즘 조합으로 환자 분류를 위한 모바일 X-ray에 탑재했다. 임상 파트너들과의 협업으로 GE헬스케어 에디슨 플랫폼에서 개발된 해당 AI 알고리즘은 영상의학전문의들이 기흉이 의심되는 환자를 진단하는데 걸리는 시간을 줄이는데 도움을 준다. 뿐만 아니라 이미지 자동 회전을 비롯해 프로토콜과 시각적 오류를 현장에서 바로 분석하고 알림을 보내 영상 퀄리티 오류를 줄이며 효율성은 높인다. 특히 지능형 오토 로테이트 AI(The Intelligent Auto Rotate AI)는 풍부한 경험을 가진 중대형병원 방사선사들이 흉부 이미지를 확인하기 위해 모바일 X-ray 흉부영상 회전 클릭 수를 일 년에 7만 회 이상 줄여주며 이는 연간 20시간 또는 3일 업무량에 이른다. 레볼루션 맥시마, CT 워크플로우 효율성 극대화 레볼루션 맥시마(Revolution Maxima with AI-Based Auto Positioning)는 강력한 고성능 CT로 의뢰 단계부터 보고까지 CT 워크플로우 모든 과정의 효율성을 극대화한다. AI 기반 오토 포지셔닝 기술로 탄생한 레볼루션 맥시마는 실시간 뎁스 센싱 기술(Depth Sensing Technology)을 통해 환자 신체를 3D 모델로 구현해 스캔 범위의 중심을 정확히 찾아 보어의 치료중심점에 자동 정렬한다. 이 기술은 전체 CT 과정을 간소화·자동화해 한 번의 클릭으로 환자를 직접 움직일 필요 없이 필요한 위치에 포지셔닝 할 수 있다. 레볼루션 맥시마를 처음 도입한 자크 칼로 영상센터(Centre Imagery Jacques Callot) 빈센트 럼바드 영상의학과 전문의는 “자동화와 스마트 기술들은 의료영상 미래뿐 아니라 워크플로우와 환자 경험을 탈바꿈하는데 필수적”이라며 “AI를 기존 워크플로우에 통합함으로써 영상 퀄리티를 향상시키고 불필요한 과정을 줄일 수 있었을 뿐 아니라 환자 케어를 위해 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됐다”고 평가했다. 가상 인젝션 엠보 어시스트, 색전술 치료 지원 GE헬스케어 가상 인젝션 엠보 어시스트(Embo ASSIST with Virtual Injection)는 에디슨 기반 어플리케이션으로 의료진들의 복잡한 색전술 시술 과정을 돕는다. 어플리케이션은 한 번의 클릭으로 의료진들이 혈관 구조를 분석하고 주입 시술을 시뮬레이션 해 알맞은 색전술 전략을 수립하도록 지원하고 뇌·전립선 등 정상 조직의 색전을 방지한다. GE헬스케어의 3D CT HD 이미지를 통해 수집된 데이터를 활용한 가상 인젝션 엠보 어시스트는 의료진들에게 직관적인 솔루션을 제공하고 의사결정을 지원하며 효율성을 높여 정확하면서도 최소침습 치료를 가능하게 한다. 임상 커맨드 센터, 실시간 의사결정 지원 GE헬스케어 임상 커맨드 센터(Clinical Command Centers)는 실시간 병원 운영 의사결정 지원 솔루션과 환자들의 동선을 디지털 환경에서 구현한 ‘디지털 트윈’(Digital Twin)을 활용해 프로세스 개선을 통해 결과와 효율성을 증대하도록 개발됐다. 각 임상 커맨드 센터는 5개에서 20개의 의사결정 지원 어플리케이션 또는 타일(Tiles)을 활용해 환자들의 대기시간을 줄이고 영상 장비를 효율적으로 운영해 병목현상 등 병원 내 발생할 수 있는 문제들을 사전에 방지하거나 실시간 해결한다. 영상의학에서의 이미징 익스페디터 타일(Imaging Expediter Tile)은 촬영 우선순위 결정이나 입·퇴원 환자의 원활한 플로우를 방해할 수 있는 다양한 문제를 확인함으로써 영상 활용의 효율적 관리를 지원한다. 특히 캐나다 토론토에 위치한 험버리버병원(Humber River Hospital)은 이미징 익스페디터 타일을 도입해 입원환자들이 영상 검사에 걸리는 시간을 16%~27%까지 줄이고 초과 입원 일수를 52%까지 감소시키는 성과를 달성했다. 키어런 머피 (Kieran Murphy) GE헬스케어 대표이사 사장은 “많은 의료진들이 부족한 자원으로 최적의 환자 케어와 의료성과를 내야하는 어려움에 직면해 있다”고 진단했다. 그는 “GE헬스케어는 데이터·지능형 소프트웨어 어플리케이션·스마트 장비를 통합해 의료진들이 가장 중요한 환자들과 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 하고 보다 신속하고 더욱 많은 정보를 기반해 진료 확신을 갖고 의사결정을 하도록 지원한다”고 강조했다.

메디칼타임즈=정희석 기자 인공지능(AI) 전문기업 AITRICS(에이아이트릭스)가 소아중환자실 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 ‘프롬프트’(PROMPT)를 개발했다고 22일 밝혔다. 세계적인 의학 학술지 ‘크리티컬 케어’(Critical Care)에 게재된 해당 연구결과는 소아중환자실 환자들의 바이탈 사인(Vital Sign)을 통해 환자 위험도를 시계열로 보여주는 딥러닝 모델에 관한 논문이다. 소개된 딥러닝 모델은 세브란스병원 삼성서울병원 AITRICS가 공동 진행한 연구결과로 소아중환자실 환자의 사망 위험도를 포함한 환자 상태를 정량화해 보여준다. 이를 통해 객관적인 데이터를 바탕으로 의료진들이 빠른 판단과 대처를 할 수 있도록 지원한다. 기존 소아중환자실에서는 환자 사망률 예측에 있어 Pediatric Index of Mortality(PIM) 또는 Pediatric Risk of Mortality(PRISM) 등을 주로 사용했다. 하지만 해당 알고리즘은 소아중환자실 입실 초기의 단편적인 정보만으로 사망 위험을 예측하기 때문에 변화하는 환자 상태를 반영하지 못해 정확도가 떨어진다는 한계가 있었다. 연구를 통해 개발된 ‘프롬프트’(PROMPT·Pediatric Risk of Mortality Prediction Tool)는 소아 중환자실에 입실한 환자의 활력 징후, 나이, 체중을 딥러닝으로 분석해 6시간부터 60시간 후 사망 위험도를 예측하는 알고리즘으로 컨볼루셔널 딥네트워크(Convolutional Deep Network)를 통해 활력 징후의 시계열적 속성을 파악해 예측 정확도를 대폭 향상시켰다. AITRICS와 세브란스병원은 추후 기본적인 병력정보와 진단검사 결과 등 더 많은 데이터를 활용해 모델 정확도를 높이고 궁극적으로 소아중환자실 내 사망률을 감소시킬 수 있는 후속 연구를 진행할 예정이다. AITRICS는 소아 위험도 예측을 위한 딥러닝 모델 외에도 앞서 세브란스병원과 함께 성인 환자 관련 공동 연구를 진행하고 있으며, 해당 기술을 통해 병원 내 패혈증 예측 솔루션 ‘바이탈케어’(VitalCare)를 개발했다. 바이탈케어는 환자 전자의료기록(Electronic Medical Record·EMR)을 통한 실시간 모니터링으로 병원 내 다양한 환경의 패혈증 발생위험 요인을 적시에 발견해 발현 가능 위험도를 크게 낮춰준다. 이는 병원 내 환자 상태에 대한 정확한 사전 예측을 통해 의료진의 선제적 대응을 지원함으로써 병원 자원 효율성 및 의료서비스를 향상시킨다. 이번 연구에 공동 1저자로 참여한 김세훈 AITRICS 리서치 팀장은 “딥러닝 기반 소아중환자실 위험도 예측 모델이 세계적인 학술지에 게재돼 영광”이라며 “AITRICS와 세브란스병원과의 협업을 통해 개발된 기계학습 모델이 세계적으로 인정받아 더욱 뜻 깊게 생각한다”고 밝혔다. 그는 “시시각각 상황이 급변할 수 있는 중환자실에서 프롬프트(PROMPT) 모델을 사용한다면 의료진의 적극적인 대처로 위험한 상황을 막을 수 있다”며 “이번 연구결과를 통해 소아중환자실의 생존율을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 김수연 세브란스병원 소아청소년과 교수는 “PROMPT는 중환자 진료에 있어 빅데이터 분석 및 AI 기술이 효과적으로 활용될 수 있음을 보여주는 사례로 향후 중환자 치료의 질 향상과 효율적 자원 분배에 기여할 수 있을 것으로 생각된다”고 말했다.

메디칼타임즈=박양명 기자 70통. 6월 25일. 반나절만에 울린 휴대전화 벨 소리 숫자다. 6월 21일. 165번 확진자가 강동경희대병원 투석실에서 두 차례 투석을 받았다는 사실이 알려지면서 '투석 환자의 감염'에 대한 걱정이 증폭됐다. 신장내과 전문의로서 국립중앙의료원 크리티컬 케어팀(중증환자치료팀)에 소속 돼 있기에 투석을 받으면서 메르스 확진 판정을 받은 환자 관리를 놓고 타 병원의 전화가 물밀듯이 밀려왔다. 전원 문의부터 시설 격리 방법 등 질문도 다양했다. 메르스 확진 환자가 줄어드는 상황인가 했더니 '투석실'이라는 새로운 변수가 만든 분위기다. 이상적으로는 음압시설이 있는 격리 투석실이 있고, 지역 보건소가 환자 동선을 확보하면 가장 좋다. 여기서 가족 격리 문제가 또 생길 수 있지만 현실은 부랴부랴 음압 병실에 투석 기기를 설치해 투석실을 만들고 있다. 격리 투석실 자체를 갖추고 있는 병원이 없다고 할 수 있을 정도로 열악한 상황인 것이다. "수면시간 2~5시간…격리환자 설득 작업 어렵다" 5월 20일. 메르스 정국의 시발점인 첫 번째 메르스 확진 환자가 국립중앙의료원으로 실려왔다. 그리고 한 달이 지났다. 확진 환자 9명, 의심 환자 9명 총 18명이 국립중앙의료원에 있다. 수시로 바뀌는 환자 상황을 살피려면 제시간에 잠을 자는 것은 포기해야 한다. 아니, 마음 편하게 누워서 잘 수 있으면 다행이다. 일주일에 3번은 병원에서 잔다. 수면 시간은 2~5시간. 한 달 내내 같은 상황이 반복되자 체력적으로 부담이 온다. 의심 환자들로 인한 정신적 스트레스도 무시할 수 없다. 메르스 확진 환자는 자신의 병에 대해 수긍하고 적극적으로 치료에 임하지만 의심 환자는 대부분 증상이 없는 등 말 그대로 '의심' 상황이기 때문에 격리 자체를 못 받아들인다. 6월 24일. 메르스 의심 환자로 병원을 온 한 남성 환자와 병실 이동 과정에서 1시간을 실랑이했다. 혼자 있어야만 하는 격리 병실 자체를 들어가기 싫어한 것이다. 설득에 설득을 거쳐 격리병실 이동은 성공. 환자가 조금 더 마음의 편함을 느낄 수 있도록 직접 밥을 떠서 줬다. 마음이 불안하니 의료진의 호의도 호의로 받아들이지 않았다. N95 마스크와 보호안경(고글)까지 쓰고 있던 터라 땀은 비 오듯 흐르고, 순간 한숨이 나왔다. 그 순간 평소 마음속에 새기고 있는 마더 테레사 수녀의 "저는 그분 손안의 작고 보잘 것 없는 몽당연필일 뿐입니다"라는 말이 떠올랐다. 나는 의사다. 나에게 주어진 자리에서 환자 치료에 최선을 다하는 게 내 역할이다. 한 달이 넘도록 답답한 방호복을 입고 땀을 뻘뻘 흘리며 환자를 진료하는 상황이 지칠 수밖에 없지만, 우리 지치지 말자. * 이 글은 지난 26일 국립중앙의료원 차란희 신장내과 전문의(37)와의 인터뷰를 정리한 내용입니다.

메디칼타임즈=정희석 기자 글로벌 다국적기업 쿡(Cook) 그룹은 켐 호킨스(Kem Hawkins) 사장이 34년간의 근무를 마치고 오는 7월 1일 은퇴한다고 발표했다. 17일 쿡 그룹에 따르면, 호킨스 사장은 그룹 이사회 멤버직을 유지하고, 현재 쿡 메디칼(Cook Medical) 사장 피트 욘크맨(Pete Yonkman)이 사장직을 승계한다. 쿡 그룹 칼 쿡(Carl Cook) 최고경영자는 “켐 호킨스 사장의 리더십 덕분에 환자들과 직원들 그리고 우리가 사업을 운영하는 지역을 도울 새로운 기회들을 맞이할 수 있었다”고 평가했다. 이어 “그의 주도 하에 회사 매출은 5억 달러에서 20억 달러로 전례 없는 성장을 경험했고, 직원 수는 4000명에서 전 세계 1만 2000명으로 늘어났다”고 덧붙였다. 특히 그는 “어려운 시기에도 회사를 성공적으로 이끌었으며 괄목할 만한 성장으로 전 세계 헬스케어산업의 지형을 변화시켰다”고 강조했다. 켐 호킨스 사장은 1981년 6월 1일 매니지먼트 트레이닝 및 운영매니저로 쿡에 입사했다. 또 1983년 덴마크로 건너가 윌리엄 쿡 유럽(William Cook Europe) 운영매니저로 근무한데 이어 1985년 귀국 직후 쿡의 크리티컬 케어(Critical Care) 부서 본부장이 됐다. 1990년에는 크리티컬 케어 부사장으로 승진해 의료인들과의 새로운 파트너십과 새로운 제품 개발을 이끌었다. 이후 그는 윌슨-쿡 메디칼(Wilson-Cook Medical) 임시 사장을 거쳐 2001년 쿡 그룹 및 쿡 인코퍼레이티드 사장에 취임했다.