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메트라이프, 동구바이오제약과 재무상담 MOU체결

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Thursday, August 25, 2016, 14:08:13

임직원 대상 재무교육과 재무상담 서비스 시작

인더뉴스 김철 기자ㅣ 메트라이프생명(사장 데미언 그린)은 동구바이제약 회사에 재무상담 서비스를 시작한다.


메트라이프생명은 피부과와 비뇨기과 전문의약품 메이커인 동구바이오제약과 재무교육 및 재무상담 서비스 제공을 위한 업무협약을 체결했고 25일 밝혔다.

 

이번 협약을 통해 동구바이오제약의 임직원들은 메트라이프생명에서 제공하는 전문적인 재무교육 및 재무상담 서비스를 이용할 수 있게 된다. 

 

동구바이오제약은 1970년 설립돼 피부비뇨기과 전문의약품 분야에서 입지를 구축해 온 전문기업이다. 전립선 치료제와 정장제를 국내에 처음 선보였고 피부과 처방 의약품 분야에서는 국내 1위 기업이다.

 

황준 메트라이프생명 전무는 "이번 협약이 단순한 서비스 제공에 그치지 않고 서로가 윈윈(Win-win)할 수 있는 상생의 길의 되도록 노력하겠다"고 했다. 조용준 동구바이오제약 대표는 “임직원들의 재무적인 복지향상이 메트라이프생명의 전문적인 재무 컨설팅을 통해 실현 될 것으로 기대한다”고 말했다.

 

한편, 메트라이프생명 ‘노블리치센터(Financial Planning Center)’는 고객별 맞춤형 자산관리 서비스를 제공하기 위해 지난 2015년 1월 새롭게 오픈했다. 서울, 부산, 대구, 대전, 광주 등에 지역센터를 운영해 전국적인 서비스 이용이 가능하다.


각 지역 센터를 통해 국제공인재무설계사(CFP)는 물론 세무, 투자, 부동산 등 각 분야별 전문가가 고객의 니즈(Needs)에 맞춘 자산관리 컨설팅 서비스가 제공된다.

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김철 기자 goldiron@inthenews.co.kr

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GC녹십자, AI 머신러닝 기반 ‘혈우병 관절병증 예측 모델’ 개발

GC녹십자, AI 머신러닝 기반 ‘혈우병 관절병증 예측 모델’ 개발

2025.11.06 14:54:55

인더뉴스 문정태 기자ㅣGC녹십자(대표 허은철)는 한국혈우재단과 서울대학교 약학대학과 함께 ‘혈우병 환자의 관절병증 예측 모델’ 개발에 착수했다고 6일 밝혔습니다. 회사에 따르면 이번 프로젝트는 지난 4월 GC녹십자의 제안으로 시작됐으며, 국내 기업이 혈우병 환자의 관절병증을 AI 기반으로 예측하는 프로그램을 개발하는 것은 처음입니다. 혈우병 환자는 혈액응고인자 부족으로 인해 작은 충격에도 관절 내 출혈이 잦고, 반복될 경우 만성 관절 손상으로 이어집니다. 세계혈우연맹(WFH)과 유럽 혈우병 치료 표준화 위원회(EHTSB)는 이를 예방하기 위해 주기적인 관절 건강 모니터링을 권고하고 있습니다. 예방 요법은 관절 출혈을 줄이는 핵심 치료법으로, 3세 이전에 시작할 경우 정상적인 관절 기능을 유지할 가능성이 높습니다. 실제 국제 연구 결과에 따르면 3세 미만 소아 환자 중 예방 요법군의 관절병증 발생률은 7%에 불과했으나, 필요시 치료군은 45%에 달했습니다. 또한, 청소년 및 성인 환자 대상 연구에서도 예방 요법군이 연간 출혈 빈도와 삶의 질 지표에서 개선 효과를 보였습니다. 국내 중증 혈우병 환자의 약 70%가 관절병증을 겪고 있지만 예방 요법 시행률은 낮은 상황입니다. 이에 GC녹십자는 약 20년간 축적된 국내 혈우병 환자의 실사용 빅데이터(Real-World Big Data)에 AI 머신러닝 기술을 적용해 환자별 관절 손상 예측 모델을 개발할 계획입니다. 이 모델은 ‘그린모노’, ‘그린진에프’ 등 자사 혈우병 치료제를 사용하는 환자 데이터를 기반으로 의료진이 최적의 치료 전략을 수립할 수 있도록 설계됩니다. 회사는 내년까지 모델 개발을 완료하고, 하반기 중 연구 결과를 국제 학술지에 투고할 예정입니다. 최봉규 GC녹십자 AID(AI&Data Science) 센터장은 “왑스-헤모(WAPPS-HEMO)에 이어 국내 혈우병 환자들의 삶의 질 향상을 위한 플랫폼을 지속 확장하고 있다”며 “AI 머신러닝을 기반으로 한 정밀 의료를 통해 환자 중심 치료 환경을 구현해 나가겠다”고 말했습니다. 한편, GC녹십자는 2022년부터 개인 맞춤형 소프트웨어 ‘왑스-헤모(WAPPS-HEMO)’를 통해 환자의 약동학적 프로파일에 따른 최적 투여 용량과 간격을 설정할 수 있도록 지원하고 있습니다.




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