[성남소식] 성남시, 가정폭력 안전지킴이 약국 440곳 운영 外

[사진=성남시]

경기 성남시와 유관 의료기관인 분당서울대병원이 지역의 새로운 시정소식과 획기적인 치료 예측 모델 개발에 대한 사실을 전해와 관심이 집중되고 있다.

먼저 시는 가정폭력 안전지킴이 약국 440곳을 지정·운영하고 있다.
 
가정폭력 피해자 조기 발견과 지원을 위해 시·성남시약사회와 협약해 안전지킴이 사업에 참여한 약국들이다.

이 사업은 약사가 약국을 찾는 주민에게서 가정폭력 징후를 발견하면 경찰에 신고하고, 피해지원 관련 정보를 해당 주민에게 제공하는 방식으로 운영한다.

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시는 해당 피해자를 전문상담기관인 성남가정폭력상담소, 굿패밀리상담센터, 가정·성폭력통합상담소 등과 연계해 심리상담, 의료와 수사·법률 지원, 쉼터 입소, 치료회복 프로그램 제공 등의 보호와 지원 조치를 한다. 

가정폭력 안전지킴이 약국의 역할과 주민 홍보도 병행한다. 

여성가족과 관계자는 “가정폭력을 당한 주민이 가장 먼저 찾는 곳이 약국이라는 점에 아이디어를 얻어 이 사업을 추진하고 있다"면서 “신속한 신고·지원 체계의 사회안전망으로 활용되고 있다”고 말했다. 

 

[사진=성남시]

이어, 오는 18～21일까지 중원구 성남동 성남시민농원에서 옥수수 따기 체험 행사도 연다.

사전 신청한 유치원생, 초·중·고등학생 1100여 명이 하루에 200~250명씩 이 행사에 참여한다.

학생들은 모두 9000주의 옥수숫대가 2m가량의 높이로 자란 성남시민농원 옥수수밭에서 알알이 영근 옥수수를 직접 따 볼 수 있다.

농업기술센터 도시농업관리사들이 옥수수 성장 과정과 특성, 수확 때 유의해야 할 점에 관해 알려주고, 옥수수 허수아비 완성하기, 놀이로 알아보는 옥수수 요리 등의 이벤트도 진행할 예정이다.

수확한 옥수수는 5~6개씩 가져갈 수 있으며, 참가비는 무료다.

농업기술센터 관계자는 “자연과 농작물의 소중함을 체득하고, 수확의 기쁨을 누리는 기회를 제공하려고 마련한 행사”라고 말했다.

 

[사진=분당서울대]

이와 함께 유관 의료기관 분당서울대병원 정형외과 이용석 교수팀이 대표적인 인공지능 중 하나인 머신 러닝(Machine Learning)을 활용, 무릎 관절염의 진행속도와 예후를 예측할 수 있는 모델을 개발해 시선을 끌고 있다.

관절염은 뼈와 뼈가 만나는 관절에 여러 가지 원인에 의해 손상 또는 염증이 발생하는 질병으로, 관절염 환자는 통증으로 움직임을 제한받을 뿐만 아니라 지속될 경우, 신체의 구조적 변화까지 발생할 수 있어 체계적인 치료가 필요하다.
 
하지만, 엑스레이(X-ray)만 이용해 관절염의 상태를 확인하고 치료를 결정하는 건 부정확한 경우가 많은데다 자가 공명 영상법(MRI)를 활용하기엔 환자의 비용적인 부담이 큰 게 사실이다.

이를 보완하고자 여러 치료 모델이 등장했으나 환자의 특성과 다양한 무릎 관절염의 형태를 고려하지 않는 비슷한 치료 방법을 제시하는 등 여러 문제가 많았다.
 
이용석 교수팀은 AI 기법 중 하나이자 컴퓨터에 특정한 명령 없이 데이터를 토대로 스스로 모델을 찾을 수 있는 방법인 머신 러닝을 활용해 무릎 관절염 환자의 질환 진행 속도와 예후에 대한 예측모델을 개발했다.
 
이 교수는 예측모델을 개발하기 위해 2003년부터 2019년까지 내원한 관절염 환자 8만 3280명의 인구통계학(연령, 성별, 체질량지수, 골밀도 등), 직업(무릎에 영향을 줄 수 있는 직업 등), 동반질환(고혈압, 당뇨, 치매 등), 방사선학 데이터(무릎 초기 정보, 수술 정보 등)를 활용했다.
 
이번에 이 교수팀이 개발한 예측모델은 관절염의 진행속도와 예후 예측을 각각 71%, 88%의 정확도를 보였으며, 관절염에 가장 크게 미치는 요인은 초기 관절염의 정도와 무릎에 영향을 주는 직업으로 조사됐다.

따라서 이를 활용한다면 환자의 상태를 진단하고 향후 치료와 예후를 결정하는데 큰 도움이 될 것으로 기대되고 있다.

한편, 정형외과 이용석 교수는 “관절염을 치료하기 위해선 꾸준한 관리가 필요한데 기존의 방법들은 효과와 비용 등 여러 문제가 있었다”면서 “해당 모델을 사용할 경우, 1차 진료 현장에서도 편리하고 비교적 저렴하게 환자의 치료 방법과 예후를 예측할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.