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DGB生, ‘2016 하반기 경영전략 회의’ 진행

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Monday, July 25, 2016, 17:07:17

각 부문별 성과 리뷰·하반기 경영 계획 발표..임원·지역단장 등 40여명 참석

인더뉴스 김철 기자ㅣ DGB생명은(사장 오익환) 지난 22일 임원과 지역단장, 부서장 등 40여명이 참석한 가운데 '2016년 하반기 경영전략회의'를 열었다.

  

이날 행사는 각 부문별 성과 리뷰와 2016년 하반기 전사 경영 발표 등의 순으로 진행됐다. 이 날 DGB생명은 상반기에는 당기손익·영업이익 목표 등 각종 효율지표가 목표 수준을 상회하면서 경영성과가 정착됐다고 평가했다. 올 하반기에는 전사적 혁신을 가속화한다는 목표다.

  

DGB생명은 중장기 성장기반 확보를 위해 ▲ 내재가치 중심 규모 성장 ▲ 상품/마케팅, 서비스, Technology 부문의 차별화된 인프라 업그레이드 ▲ 재무구조 안정화를 하반기 중점 추진 방향으로 설정했으며, 세부 실천방안에 대한 계획을 수립하기 위해 열띤 토론을 진행했다.

  

고객 니즈와 시장 트렌드를 반영한 상품과 서비스를 개발해 영업채널별 특성에 맞게 제공한다는 계획이다. 또 GA채널 인프라 확대를 통해 우량 GA와의 제휴를 지속적으로 확대해 비즈니스 효율화를 추구하고, 다이렉트 채널의 웹·모바일 중심 기반 마련에도 힘쓰겠다는 방침이다.

  

오익환 DGB생명 사장은 “출범 2년차인 올해는 새로운 중장기 전략을 시작하는 원년이라는 점을 명확히 인식해야 한다”며 ”직원 개개인이 업무에 대한 통찰력을 기반으로 네트워킹을 통해 마음을 열어 창의적으로 생각하면서 변화와 혁신을 도모해 나갈 수 있도록 최선을 다해달라”고 말했다.

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김철 기자 easytrip@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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