상대가치란 소모된 자원의 양을 기준으로 의료행위의 가치를 상대적으로 비교한 점수로 의사업무량, 진료비용, 위험도로 구성된다. 2차 상대가치 개정 당시 영상검사 수가는 높은 원가 보존율을 이유로 인하되었다. 영상검사 수가는 상대가치 체계에서 진료비용이 대부분을 차지하고 있으며, 의사업무량은 상대적으로 저평가되어 있다. 문재인케어라고 불리는 새로운 건강보험 보장성 강화 대책은 비급여의 급여화, 본인부담금 상한제 확대, 재난적 의료비 지원을 골자로 국민의 의료비 부담을 줄이는 것이 목표이며 향후 건강보험 재정에 부담이 늘어날 것으로 우려된다. MRI와 초음파 검사 급여 확대는 문재인케어에서 큰 비중을 차지하고 있으며 영상의학과는 문재인케어 적용 과정에서 저평가된 영상검사에서의 의사의 노동을 적절히 평가받을 수 있도록 노력해야 한다.
갑상선 결절 환자에서 초음파 검사는 일차적 영상 진단법으로 정립되어 있으며 치료 결정을 위한 핵심적인 진단 역할을 갖는다. Korean Thyroid Imaging Reporting and Data System(이하 K-TIRADS)는 초음파 유형에 기초한 암 위험도 분류체계로서 실시간 초음파 검사를 시행하면서 쉽게 결절 진단이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 개정된 2021 K-TIRADS는 결절의 초음파 분류 기준을 보다 명확히 하였고, 고위험 갑상선암의 의심 소견이 없는 환자에서 병리진단검사를 결정하는 결절 크기 기준을 개정하여 불필요한 병리진단검사를 최소화하고 적절한 갑상선암 진단 예민도가 유지되도록 개정하였다. 갑상선영상의학진료는 갑상선 결절 환자의 진단 및 비수술적 치료를 수행하는 중요한 임상적 역할을 가지고 있으며, 적절한 환자 진료를 위해서는 표준적 진료 지침에 근거하여 진료가 수행되어야 한다.
본 연구는 부산 시내에 있는 종합병원에 근무하는 종사자들을 대상으로 병원감염관리에 대한 인지도 및 실천도에 대해 파악하여 병원감염관리 방안 및 교육 등에 대한 기초자료를 제공하고자 설문조사를 실시하고 이를 분석하였다. 일반적인 변수의 차이를 보기 위한 t-test 및 일원분산분석(one way ANOVA)을 실시한 결과 대체적으로 개인 위생관리에 대한 인지도와 실천도가 낮게 나타났고, 장비 위생관리의 인지도와 실천도는 높게 나타났다. 남성의 개인위생관리를 제외한 전 영역에서 인지도가 실천도보다 높게 나타나 병염감염관리의 인지도에 비해 실천도는 부족하다는 것을 확인하였다. Pearson 상관분석을 통한 결과로는 감염관리에 관한 인지도가 높은 사람이 실천도도 높은 결과를 나타내 병원 종사자들의 감염관리에 대한 인지도를 높이는 것이 병원감염예방에 효과적인 것으로 생각되었다. 따라서 병원감염관리에 대하여 지속적인 교육으로 종사자들의 감염관리에 대한 인지도를 상승시키고, 이를 실천하기 위한 병원 종사자들의 노력도 필요한 것으로 사료된다.
연구목적은 의료용 방사선 장비를 운용하는 병원의 근무지별 종사자와 동일한 구역에서 임상실습을 수행한 학생과의 피폭선량을 비교하여 실습학생의 체계적인 피폭관리의 당위성을 제시하고자 하였다. 연구대상은 2014년 7월부터 8월까지 C대학병원 방사선구역에서 임상실습을 이수한 121명의 학생과 동 의료기관에 재직중인 종사자 62명(영상의학과 47명, 방사선종양학과 8명, 핵의학과 7명)을 대상으로 연구하였다. 연구방법은 측정을 위해 임상실습 기간인 8주간의 피폭선량을 측정하였으며, 종사자는 영상의학, 방사선종양학, 핵의학분야 종사자의 4개 그룹으로 구분하여 8주간의 심부선량과 표층선량을 비교하였다. 선량측정은 OSLD를 이용하였으며, 각 그룹의 평균의 차이는 분산분석(ANOVA)을 수행하였고 사후검정으로는 Duncan의 중다검정방법(muliple range test)을 이용하여 유의성을 분석하였다. 연구결과 심부선량은 영상의학과 $0.127{\pm}0.331mSv$, 방사선종양학과 $0.01{\pm}0.003mSv$, 핵의학과 $0.431{\pm}0.205mSv$, 실습생 $0.143{\pm}0.136mSv$로 나타났다. 표층선량은 영상의학과 $0.131{\pm}0.331mSv$, 방사선종양학과 $0.009{\pm}0.003mSv$, 핵의학과 $0.445{\pm}0.198mSv$, 실습생 $0.151{\pm}0.14mSv$로 나타났으며, 두 선량에서 모두 통계적으로 매우 유의한 차이를 보였다(p<.01). 연구결과를 통하여 실습생의 평균선량이 핵의학 종사자를 제외한 나머지 그룹보다 높게 나타났으므로 향후 방사선방어 측면에서 관리 대상자에 포함하여 체계적인 개인피폭 관리가 이루어지도록 개선이 필요할 것으로 사료된다.
Facial asymmetry is not an uncommon occurrence in day to day dental practice. It can be caused by various etiologic factors ranging from facial trauma to serious hereditary conditions. Here, we report a rare case of non-syndromic facial asymmetry in a young female, who was born with this condition but was not aware of the progression of asymmetry. No relevant family history was recognized. She was also deficient in both deciduous and permanent teeth in the corresponding region of maxilla. Hence, the cause of this asymmetry was believed to be a segmental odontomaxillary hypoplasia of left maxilla accompanied by agenesis of left maxillary premolars and molars and disuse atrophy of corresponding facial musculature. This report briefly discussed the comparative features of segmental odontomaxillary hypoplasia, hemimaxillofacial dysplasia, and segmental odontomaxillary dysplasia and justified the differences between segmental odontomaxillary hypoplasia and the other two conditions.
Abnormalities on breast ultrasound (US) images which do not meet the criteria for masses are referred to as nonmass lesions. These features and outcomes have been investigated in several studies conducted by Asian researchers. However, the term "nonmass" is not included in the American College of Radiology (ACR) Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) 5th edition for US. According to the Japan Association of Breast and Thyroid Sonology guidelines, breast lesions are divided into mass and nonmass. US findings of nonmass abnormalities are classified into five subtypes: abnormalities of the ducts, hypoechoic areas in the mammary glands, architectural distortion, multiple small cysts, and echogenic foci without a hypoechoic area. These findings can be benign or malignant; however, focal or segmental distributions and presence of calcifications suggest malignancy. Intraductal, invasive ductal, and lobular carcinomas can present as nonmass abnormalities. For the nonmass concept to be included in the next BI-RADS and be widely accepted in clinical practice, standardized terminologies, an interpretation algorithm, and outcome-based evidence are required for both screening and diagnostic US.
Seungchul Han;Min Woo Lee;Young Joon Lee;Hyun Pyo Hong;Dong Ho Lee;Jeong Min Lee
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.719-728
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2023
Radiofrequency ablation (RFA) has been widely used to manage hepatocellular carcinomas (HCCs) equal to or smaller than 3 cm. No-touch RFA has gained attention and has recently been implemented in local ablation therapy for HCCs, despite its technical complexity, as it provides improved local tumor control compared to conventional tumor-puncturing RFA. This article presents the practice guidelines for performing no-touch RFA for HCCs, which have been endorsed by the Korean Society of Image-Guided Tumor Ablation (KSITA). The guidelines are primarily designed to assist interventional oncologists and address the limitations of conventional tumor-puncturing RFA with describing the fundamental principles, various energy delivery methods, and clinical outcomes of no-touch RFA. The clinical outcomes include technical feasibility, local tumor progression rates, survival outcomes, and potential complications.
Gil-Sun Hong;Miso Jang;Sunggu Kyung;Kyungjin Cho;Jiheon Jeong;Grace Yoojin Lee;Keewon Shin;Ki Duk Kim;Seung Min Ryu;Joon Beom Seo;Sang Min Lee;Namkug Kim
Korean Journal of Radiology
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제24권11호
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pp.1061-1080
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2023
Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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