신경통증학회, '신경통증치료인증의 제도' 추진… "통증치료 질 높인다"

지규열 회장, 통증치료 흐름 주도… 올바른 치료방법 위한 대국민 홍보도

지난 22년간 국내 통증 치료의 질을 높이고, 신경외과 개원의와 대학교수의 간의 다리 역할을 해온 신경통증학회가 '신경통증치료인증의 제도'를 추진, 올바른 치료에 대한 기준 정의에 나선다. 

지규열(연세하나병원) 대한신경통증학회 회장<사진>은 지난 10일 제35차 추계학술대회에서 기자들과 만나 이 같이 밝혔다.

대한신경통증학회는 지난 2001년 디스크 질환 권위자인 김영수 전 연세의대 교수가 중심이 되어 창립된 학회로서, 근거중심 통증치료에 대한 이해를 높이고 학술적 교류의 장을 마련하기 위해 마련됐다. 대한신경외과학회 분과학회임에도 850여명 이상의 회원을 자랑하는 학회다.

지규열 회장은 "학회는 지금 현재에도 정확한 진단을 바탕으로 올바른 치료법을 제공함으로써 환자들이 편안한 일상생활과 행복한 삶을 유지할 수 있도록 최선을 다하고 있다"며 "통증치료의 흐름을 앞으로도 계속 주도해 나갈 것"이라고 강조했다. 

지 회장은 학회의 특성으로 개원의와 대학교수 가교역할도 강조했다. 

그는 "우리 학회의 특징이라면 개원가 선생님들과 대학 교수님들이 균형을 이루고 있다는 점"이라며 "회장직도 개원의와 대학교수님들이 번갈아가며 자리한다. 임원직도 같은 직책에 개원의, 대학교수가 임명되도록 한다"고 말했다. 

다만, 최근 통증치료가 각광받으면서 신경차단술(블록)과 같은 무분별한 주사치료가 과도하게 시행되고 있어 문제가 되고 있다고 언급했다. 

지 회장은 "지금 블록이 너무 많이 시행되고 있어 학회는 이런 치료들을 질적으로 향상시켜 교육받고 제대로된 이들이 시술하게 하고싶다"며 "현재 정신과, 내과 등 블록을 하고 있기 때문에 시술적인 또한 청구 부분의 문제가 생기고 있다"고 지적했다. 

정형외과나 신경외과, 마취가 등 전문성을 가진 선생님들이 신경차단술을 시술하는 것이 정부의 목표이기도 하다. 

지 회장은 "인증의 자격을 받은 사람은 꽤 되지만 과에서만 인정해주고 심평원이나 정부에서 인정해주는 시스템이 아니라서 문제가 된다"며 "이에 '신경통증치료인증의 제도'를 보다 구체적으로 정부와 논의하겠지만, 국가에서 인증하는 제도는 여러 절차가 남아 있어 계속 합의해 나갈 것"이라고 말했다. 

특히 지 회장은 이 같은 블록치료를 다른과와 차별화되게 교육시켜, 인증의나 치료자체를 확립하는데 학회가 선도해 나가겠는 목표도 전했다. 

그는 "너도나도 주사치료를 하고 많은 클리닉들이 개원되고 있어 시술이나 진단, 처치, 기준과 내용들을 확립하는 것이 중요하다"며 "또 너무 과도하게 블록을 치료해 환자가 생기는 합병증 등도 나오게 된다. 이런것들을 잘 파악해 회원들의 이익을 지키며 학회의 의견이나 내용을 줄 수 있는 부분을 조절해 나가겠다"고 강조했다. 

이를 위해 학회는 대국민 홍보 등 제대로된 신경차단술을 알리는데 주력할 방침이다. 국민들 역시 자신이 받고있는 치료에 대해 이해를 하지못하고 있는 부분들이 많아 홍보를 통해 학회를 알려나가겠다는 것. 

지 회장은 "통증에 대해 전공의 때부터 배우고, 주사치료 실습도 할 수 있다면, 치료의 질도 올라갈 것이고 환자들도 인증된 신경외과 의사들로부터 시술받아 치료효과를 높일 수 있다"며 "임기 동안 합리적인 교육체계를 만들어 국가에서 공인하는 인증의 제도가 될 수 있도록 그 기초작업에 주력할 예정"이라고 밝혔다. 

한편 이날 신경통증학회는 제35차 추계학술대회에서 'ChatGPT'와 같은 AI가 의료계에 미칠 영향분석부터 만성통증환자에게 효과적인 경추 및 어깨 치료 술기 노하우를 회원들에게 제공하는 등 통증 치료의 치료 지식과 정보를 쉽게 임상에 적용할 수 있도록 제공했다. 

지 은 "요즘 화두가 되고 있는 인공지능에 관한 내용들도 학회에서 교육을 준비했다"며 "통증과 관련있는 내용이 아닌, 진단할때 어떤 장점이 있고 치료할때 어떻게 활용되는지 교육시키는 것으 중요한 화두가 될 수 있다"고 말했다. 

이어 "인공지능을 통증에 접근할 수 있는 부분은 환자 분류"라며 "통증을 인지하는지, 약물반응 정도, 반응에서 치료이후 과정 자체를 전체 데이터에 넣어 계속 학습시켜보는 것이다. 이는 인공지능이 갖고 있는 환자는 하나의 큰 통계를 갖고 있으므로 보다 더 세밀하게 치료방법에 대한 내용들을 추구할 수 있을 것"이라고 내다봤다. 

 


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