생명 징후는 몇 개? 현대 의학의 생명 징후 매개변수에 대한 포괄적 탐구

의료에서 생명 징후는 환자 모니터링의 핵심 측면을 나타냅니다. 이러한 기본적인 측정은 개인의 생리적 상태에 대한 필수적인 통찰력을 제공하며, 종종 질병, 스트레스 또는 회복의 초기 징후를 나타냅니다. 역사적으로 생명 징후는 작고 잘 정의된 매개변수 집합을 포함했지만 의학이 발전함에 따라 생명 징후가 몇 개나 있는가?라는 질문은 더욱 복잡해졌습니다. 오늘날 생명 징후라는 용어는 기존의 네 가지를 포함할 뿐만 아니라 더 깊은 수준의 건강과 질병을 반영하는 새로운 매개변수를 포함하도록 확장되었습니다. 이 기사에서는 생명 징후의 역사, 중요성, 현재 이해에 대해 깊이 파고들어, 고전적 측정과 현대 의료에서 ​​중요하다고 여겨지는 추가 지표의 진화하는 모습을 살펴봅니다.

전통적인 생명 징후

역사적으로 임상 실무에서 보편적으로 받아들여진 네 가지 주요 생명 징후는 다음과 같습니다.

• 체온
• 심박수(맥박)
• 호흡수
• 혈압

이러한 지표는 일상적인 신체 검사에서 응급 치료에 이르기까지 거의 모든 의료 환경에서 중요합니다.

체온은 신체의 열 조절을 직접적으로 나타내는 지표이며 가장 일찍 기록된 생명 징후 중 하나입니다. 정상적인 체온은 평균 98.6°F(37°C)이지만, 시간대, 나이, 개인의 대사율과 같은 요인에 따라 다릅니다. 체온 상승 또는 발열은 종종 감염 또는 염증 과정을 나타내는 반면, 저체온증(저체온)은 추운 환경에 노출되거나 패혈증 또는 심각한 대사 상태를 나타낼 수 있습니다.

심박수는 분당 심장이 뛰는 횟수를 측정한 것이며 심혈관계의 전반적인 기능을 반영합니다. 성인의 정상적인 휴식 시 심박수는 분당 60~100회(bpm)입니다. 심박수 감소(심박수 감소) 또는 빈맥(심박수 증가)과 같은 심박수 이상은 심장, 호흡기 또는 전신 상태를 나타낼 수 있습니다.

호흡수는 사람이 분당 호흡하는 횟수를 말합니다. 정상적인 범위는 일반적으로 건강한 성인이 휴식 시 분당 12~20회입니다. 이 범위에서 벗어나면 호흡곤란, 불안, 대사 불균형 또는 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)이나 천식과 같은 더 심각한 질환을 나타낼 수 있습니다.

혈압은 동맥 벽에 혈액이 가하는 힘을 측정하는 중요한 지표입니다. 수축기(심장이 뛰는 압력)와 이완기(심장이 박동 사이에 쉬는 압력)의 두 가지 숫자로 기록됩니다. 성인의 정상 혈압은 약 120/80mmHg입니다. 고혈압은 심혈관 질환의 주요 위험 요인인 반면 저혈압은 심한 경우 현기증, 실신 또는 쇼크로 이어질 수 있습니다.

확장된 생명 징후

전통적인 네 가지 생명 징후가 여전히 기초이지만 의학의 발전으로 인해 많은 맥락에서 추가 매개변수가 생명적으로 인식되었습니다. 이러한 확장된 생체 신호는 종종 환자의 상태에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 진단 정확도를 개선하고 보다 개인화된 치료를 가능하게 합니다. 이러한 새로운 지표에는 다음이 있습니다.

• 산소 포화도(SpO2)
• 통증 수준
• 혈당
• 의식 수준

산소 포화도는 산소로 포화된 혈액 내 헤모글로빈의 백분율을 말합니다. 환자의 손가락이나 귓볼에 고정하는 비침습적 장치인 펄스 옥시미터를 사용하여 측정합니다. 정상적인 SpO2 판독값은 일반적으로 95%에서 100% 사이입니다. 저산소증으로 알려진 낮은 산소 포화도는 호흡기 또는 심장 상태의 중요한 징후로, 긴급한 개입이 필요함을 나타냅니다. SpO2 모니터링은 COVID19와 같이 무증상 저산소증(증상 없이 산소 수치가 낮음)이 호흡 부전에 선행할 수 있는 상태에서 특히 중요해졌습니다.

통증은 주관적인 경험이지만 환자의 웰빙과 치료 결과에 상당한 영향을 미치기 때문에 종종 생명 징후로 취급됩니다. 통증은 일반적으로 숫자 척도(0~10)를 사용하여 측정하는데, 0은 통증이 없음을 나타내고 10은 상상할 수 있는 최악의 통증을 나타냅니다. 통증 평가는 특히 응급 치료, 수술 후 회복 및 만성 질환 관리에서 치료 결정을 안내하는 데 도움이 됩니다.

당뇨병이 있거나 대사 증후군 위험이 있는 환자의 경우 혈당 수치는 저혈당(저혈당) 또는 고혈당(고혈당)을 나타낼 수 있는 중요한 매개변수입니다.r. 혈당 모니터링은 당뇨병 관리에 필수적입니다. 혈당 수치가 지속적으로 높으면 신경 손상, 신부전, 심혈관 질환과 같은 합병증이 발생할 수 있기 때문입니다. 반대로 저혈당은 혼란, 발작 또는 의식 상실을 일으킬 수 있습니다.

의식 수준은 특히 외상, 신경계 질환 및 중환자 치료 환경에서 중요한 지표입니다. 글래스고우 혼수 척도(GCS)와 같은 도구는 환자의 의식 수준, 반응성 및 인지 기능을 정량화하는 데 사용됩니다. 이 지표는 두부 손상, 뇌졸중 또는 마취를 받는 환자를 모니터링하는 데 특히 중요한데, 변화가 뇌 기능 저하를 나타낼 수 있기 때문입니다.

생명 징후의 새로운 개념

의학이 계속 발전함에 따라 생명 징후의 개념도 발전하고 있습니다. 점점 더 새로운 기술과 인간 생리학에 대한 더 깊은 이해로 인해 생명적으로 간주되는 것의 범위가 넓어지고 있습니다. 새롭게 주목을 받고 있는 분야는 다음과 같습니다.

• 심박수 변이도(HRV)
• 최종 호기 이산화탄소(EtCO2)
• 젖산 수치
• 체질량지수(BMI)
• 영양 상태
• 정신 건강 지표

심박수 변이도는 각 심장 박동 사이의 시간 변화를 말합니다. 분당 박동 수에 불과한 심박수와 달리 HRV는 신체가 스트레스에 대응하고 자율신경계 기능을 조절하며 항상성을 유지하는 능력을 반영합니다. 높은 HRV는 건강과 관련이 있는 반면, 낮은 HRV는 스트레스, 피로 또는 질병을 나타낼 수 있습니다. HRV는 운동 훈련, 중환자실(ICU), 심지어 착용형 소비자 건강 기기에서도 점점 더 모니터링되고 있으며, 이는 전반적인 웰빙의 예측 지표로서의 중요성이 커지고 있음을 반영합니다.

EtCO2는 호기 말기에 방출되는 이산화탄소(CO2) 수치입니다. 이는 중증 환자, 특히 기계적 환기를 받는 환자에게 중요한 매개변수입니다. EtCO2 수치를 모니터링하면 환기의 적절성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 비정상적인 수치는 호흡 부전, 대사 불균형 또는 심장 마비의 경우 비효과적인 소생을 나타낼 수 있기 때문입니다.

젖산은 혐기성 대사의 부산물이며, 혈액 내 수치가 높으면 조직 저산소증, 패혈증 또는 대사성 산증을 나타낼 수 있습니다. 특히 중환자 치료 환경에서 젖산 수치를 모니터링하는 것은 쇼크의 심각성이나 소생 노력의 효과를 평가하는 데 필수적입니다. 젖산 수치가 높으면 임상의가 환자의 상태가 악화될 수 있다는 경고 신호입니다.

전통적인 의미에서 생명 징후는 아니지만, 체질량지수(BMI)는 당뇨병, 심장병, 고혈압과 같은 질병에 대한 개인의 위험을 평가하는 데 중요한 지표가 되었습니다. BMI는 신장과 체중을 기준으로 한 체지방을 계산한 것입니다. 한계가 있지만(근육량이나 지방 분포를 고려하지 않음) 비만 관련 질환의 위험이 있는 개인을 식별하는 데 널리 사용되는 도구입니다.

영양과 건강 간의 연관성에 대한 이해가 깊어짐에 따라 환자의 영양 상태를 모니터링하는 것이 점점 더 중요한 것으로 여겨지고 있습니다. 중환자 치료 환경에서 영양실조는 치유를 지연시키고, 면역 기능을 손상시키며, 합병증 위험을 증가시킬 수 있습니다. 주관적 전반적 평가(SGA)와 알부민 수치와 같은 실험실 측정과 같은 도구는 영양 상태를 평가하는 데 사용되며, 특히 노인, 암 환자, 만성 질환이 있는 환자와 같은 취약 계층에서 사용됩니다.

정신 건강 지표는 전통적으로 생명 징후의 일부로 간주되지 않았지만, 전반적인 건강에 미치는 영향으로 인정을 받고 있습니다. 우울증, 불안, 스트레스 수치는 신체 건강 결과에 영향을 미쳐 면역 기능에서 심혈관 건강에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칠 수 있습니다. 일부 환경에서는 우울증에 대한 환자 건강 설문지(PHQ9) 또는 일반 불안 장애 7문항 척도(GAD7)와 같은 도구를 통한 정신 건강 문제 선별이 이제 환자 치료의 필수적인 부분으로 간주됩니다.

생명 징후의 미래: 웨어러블 기술, AI 및 원격 모니터링

21세기에 접어들면서 건강 관리의 미래는 생명 징후를 모니터링하는 방식을 혁신하는 기술 발전에 의해 형성되고 있습니다. 웨어러블 기술, 인공 지능(AI) 및 원격 모니터링은 생명 징후를 지속적으로 실시간으로 측정할 수 있는 전례 없는 기회를 제공하여 건강 문제를 조기에 감지하고 사전 개입할 수 있도록 합니다. 이러한 변화는 생명 징후에 대한 기존 이해를 향상시킬 뿐만 아니라 건강의 중요한 지표로 간주되는 것을 확장합니다.

웨어러블 기술은 생명 징후를 모니터링하는 방법에 패러다임 전환을 가져왔습니다. 스마트워치, 피트니스 추적기, 전문 의료용 웨어러블과 같은 기기는 임상적 환경 밖에서도 생명 징후를 지속적이고 비침습적으로 측정할 수 있게 했습니다. 이러한 기기는 심박수, 산소 포화도, 수면 패턴과 같은 매개변수를 추적할 수 있으며, 심박수 변이도(HRV) 및 심전도(ECG) 데이터와 같은 더욱 진보된 지표도 추적할 수 있습니다.

헬스케어 분야에서 웨어러블의 부상은 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다.

1. 건강 문제의 조기 감지: 지속적인 모니터링을 통해 생명 징후의 미묘한 변화를 감지하여 아직 증상이 나타나지 않은 상태를 조기에 진단할 수 있습니다. 예를 들어, 웨어러블 기기는 심방세동(AFib)과 같은 부정맥을 감지할 수 있는데, 이는 정기 검진에서는 나타나지 않을 수 있지만 장기 심박수 모니터링을 통해 식별할 수 있습니다.
2. 환자 권한 부여 및 참여: 웨어러블 기기는 환자가 자신의 생체 신호를 모니터링할 수 있도록 하여 건강을 더 잘 제어할 수 있도록 합니다. 이러한 인식 증가는 더 나은 운동 습관, 수면 개선, 스트레스 관리 강화와 같은 더 건강한 라이프스타일 선택으로 이어질 수 있습니다. 당뇨병이나 고혈압과 같은 만성 질환이 있는 환자는 이러한 기기를 사용하여 건강을 체크하고 의료 제공자와 데이터를 공유하여 보다 정보에 입각한 치료 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 만성 질환 관리: 지속적인 모니터링은 만성 질환을 관리하는 데 특히 가치가 있는데, 생체 신호의 작은 변화가 개입의 필요성을 나타낼 수 있기 때문입니다. 예를 들어 심부전 환자는 심박수, 혈압, 산소 수치를 실시간으로 모니터링하여 환자와 의료 서비스 제공자 모두에게 악화되는 상태를 경고할 수 있습니다.
4. 데이터 통합 ​​및 머신 러닝: 웨어러블 기기에는 종종 수집된 데이터의 추세를 분석하는 AI 및 머신 러닝 알고리즘이 장착되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 건강 악화를 예측할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 호흡기 질환이 있는 개인의 경우 AI와 함께 지속적인 SpO2 모니터링을 통해 악화를 예측하여 조기에 개입하고 입원을 예방할 수 있습니다.

원격 환자 모니터링(RPM)은 현대 의료의 또 다른 혁신적인 측면으로, 임상의가 환자가 의료 시설에 직접 있지 않고도 환자의 생체 신호를 추적할 수 있도록 합니다. RPM은 웨어러블 기기, 센서, 통신 기술을 결합하여 생체 신호 데이터를 수집하고 이를 분석을 위해 의료 서비스 제공자에게 전송합니다.

RPM은 만성 질환이 있는 환자, 노인 또는 수술에서 회복 중인 환자를 관리하는 데 특히 유용합니다. 이는 빈번한 직접 방문의 필요성을 줄이는 동시에 건강 상태를 지속적으로 감독할 수 있기 때문입니다. RPM의 주요 장점은 다음과 같습니다.

1. 병원 재입원 감소: 생체 신호를 지속적으로 모니터링하고 필요할 때 개입함으로써 RPM은 특히 심부전, 만성 폐쇄성 폐질환, 고혈압과 같은 질환의 경우 병원 재입원을 줄이는 것으로 나타났습니다. 건강 악화를 조기에 발견하면 응급실 방문이나 병원 입원으로 이어질 수 있는 위기를 예방할 수 있습니다.
2. 비용 효율적인 의료: RPM은 비용과 시간이 많이 소요되는 병원 입원 및 직접 방문의 필요성을 최소화하여 의료 시스템의 부담을 줄입니다. 환자는 집에서 편안하게 고품질 치료를 받을 수 있어 이동 시간, 대기실 혼잡, 의료 관련 감염을 줄일 수 있습니다.
3. 맞춤형 치료: RPM을 통해 수집된 데이터를 통해 의료 서비스 제공자는 각 환자의 특정 요구 사항에 맞게 치료 계획을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자의 경우 지속적 포도당 모니터(CGM)를 통한 실시간 혈당 모니터링을 통해 인슐린 복용량, 식단 권장 사항, 활동 수준을 정확하게 조정할 수 있습니다.
4. 개선된 건강 결과: RPM은 시기적절한 개입을 가능하게 하여 더 나은 환자 결과를 가져올 수 있습니다. 노인 환자나 여러 합병증이 있는 환자의 경우 혈압이나 호흡수와 같은 생체 신호의 미묘한 변화는 근본적인 문제를 나타낼 수 있으며, 이는 더 심각한 합병증으로 진행되기 전에 해결할 수 있습니다.

인공 지능(AI)은 현대 의료에서 ​​빠르게 중요한 도구가 되었으며, 생체 신호 영역에 적용하면 혁신적임이 입증되었습니다. AI는 특히 웨어러블 기기와 RPM에서 생성된 방대한 데이터 세트를 해석하고, 패턴을 식별하고, 건강 결과를 예측하는 데 유용합니다. AI가 생체 신호 모니터링을 발전시키는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 예측 분석: AI 알고리즘thms는 인간 관찰자에게는 명확하지 않을 수 있는 패턴을 식별하기 위해 지속적인 생명 징후 데이터 스트림을 분석할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 생리적 스트레스나 불균형의 조기 징후를 감지하여 건강 위기가 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 패혈증 환자의 경우 AI는 심박수, 호흡수, 혈압과 같은 생명 징후를 분석하여 임상적으로 명백해지기 몇 시간 전에 패혈증의 발병을 예측할 수 있습니다.
2. 실시간 의사 결정 지원: AI는 생명 징후 데이터 분석을 기반으로 실시간 의사 결정 지원을 제공하여 의료 제공자를 지원할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 임상 의사 결정 지원 시스템은 임상의에게 혈압이나 산소 포화도의 비정상적인 추세를 경고하여 부정적인 결과를 예방할 수 있는 신속한 개입을 가능하게 할 수 있습니다.
3. 개인화된 건강 통찰력: AI 시스템은 시간이 지남에 따라 개별 환자의 데이터를 분석하여 개인화된 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI는 각 환자의 고유한 생명 징후 기준선을 이해함으로써 편차가 발생하는 시점을 감지하여 의료 관리에 대한 맞춤형 접근 방식을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 심박수 변화도(HRV)가 며칠 동안 크게 떨어지는 환자는 스트레스가 증가하거나 조기 질병 징후를 보일 수 있으며, 이는 환자의 건강 상태를 검토하게 합니다.
4. 의료 자동화: AI는 생명 징후를 추적하고 잠재적인 건강 문제를 식별하는 것과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 의료 서비스 제공자가 더 복잡한 환자의 요구에 집중할 수 있도록 합니다. 이는 임상의가 생명 징후가 지속적으로 변동하는 여러 환자를 관리해야 하는 중환자실(ICU)과 같은 스트레스가 많은 환경에서 특히 가치가 있습니다. AI는 즉각적인 치료가 필요한 환자의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

생명 징후의 정의 확장: 신체적 매개변수를 넘어

심박수, 호흡수, 산소 포화도와 같은 신체적 측정이 생명 징후 개념의 핵심으로 남아 있지만, 건강이 단순한 생리적 매개변수 이상을 포함한다는 인식이 점차 커지고 있습니다. 현대 의료 환경에서는 환자 치료에 대한 포괄적 접근 방식의 일부로 정신적, 정서적, 사회적 건강과 관련된 지표를 점점 더 많이 포함하고 있습니다.

정신 건강은 이제 전반적인 웰빙의 필수적인 요소로 간주되고 있으며, 스트레스와 정서적 상태는 신체 건강에 상당한 영향을 미칩니다. 만성 스트레스, 불안 및 우울증은 심장병 위험을 증가시키고, 면역 체계를 약화시키고, 당뇨병 및 고혈압과 같은 만성 질환을 악화시키는 것으로 알려져 있습니다.

웨어러블 기기와 모바일 애플리케이션에는 심박수 변이도(HRV), 수면 패턴 및 피부 전도도와 같은 프록시를 통해 스트레스 수준을 측정하는 기능이 포함되기 시작했습니다. 실시간으로 정신 건강을 모니터링하면 임상의와 환자에게 웰빙에 대한 보다 완전한 그림을 제공하여 스트레스 감소 기술, 상담 또는 약물 조정과 같은 조기 개입이 가능합니다.

사회적 고립, 고용 상태, 생활 조건과 같은 요인을 포함한 건강의 사회적 결정 요인은 환자 건강의 중요한 지표로 점점 더 인식되고 있습니다. 사회적으로 고립되거나 경제적 어려움에 직면한 환자는 정신 건강 장애에서 수술 후 회복 지연에 이르기까지 다양한 건강 문제에 대한 위험이 더 큽니다.

일부 의료 시스템은 사회적 건강 지표를 환자 치료 계획에 통합하여 비신체적 요인으로 인해 결과가 나쁠 위험이 더 높은 환자를 식별하기 시작했습니다. 사회 복지사, 상담 또는 지역 사회 자원과 같은 지원 서비스를 통해 이러한 사회적 결정 요인을 해결하면 환자 건강 결과를 크게 개선하고 의료 불평등을 줄일 수 있습니다.

수면은 전반적인 건강을 유지하는 데 중요한 요소이며, 수면 부족은 비만, 심혈관 질환, 인지 저하를 포함한 다양한 부정적인 결과와 관련이 있습니다. 수면 단계, 지속 시간 및 질을 추적하는 웨어러블은 사람이 얼마나 잘 쉬고 있는지에 대한 귀중한 데이터를 제공합니다. 수면의 질을 중요한 신호로 포함함으로써 의료 서비스 제공자는 불면증, 수면 무호흡증 및 만성 질환이 수면 패턴에 미치는 영향과 같은 상태에 대한 더 나은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

시간 경과에 따른 수면 추적은 또한 더 광범위한 건강 추세에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 수면의 질이 갑자기 감소하면 질병, 스트레스 또는 약물 효능의 변화를 나타낼 수 있습니다.

중요 신호 모니터링의 미래 방향

중요 신호 모니터링의 미래는 새로운 기술과 지표를 일상적인 건강 관리에 통합하면서 지속적인 혁신이 될 것입니다. 흥미로운 개발 분야는 다음과 같습니다.

1. 중요 신호로서의 바이오마커: 연구가 진행됨에 따라 특정 바이오마커(예:염증, 암 진행 또는 대사 기능 — 일상적인 생체 신호 모니터링의 일부가 될 수 있습니다. 혈액 기반 바이오마커 또는 비침습적 바이오센서는 전통적인 생체 신호를 보완하여 개인의 내부 건강 상태에 대한 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다.
2. 유전체 및 후생유전학 모니터링: 유전체학 및 후생유전학의 발전은 개인의 유전적 구성과 유전자 발현 패턴이 생체 신호 프로필의 일부가 될 수 있는 보다 개인화된 의학의 길을 열고 있습니다. 예를 들어, 특정 질병에 대한 유전적 소인이 있는 개인은 이러한 위험에 비추어 생체 신호를 해석하여 조기에 감지하고 맞춤형 개입을 할 수 있습니다.
3. 사물 인터넷(IoT)과의 통합: 사물 인터넷(IoT)은 일상적인 기기를 인터넷에 연결하여 원활한 데이터 교환을 가능하게 합니다. 의료 분야에서 이는 음식 섭취를 모니터링하는 스마트 냉장고와 같은 가정용 기기를 신체 활동과 생체 신호를 추적하는 웨어러블 기기와 통합하는 것을 의미할 수 있습니다. 이러한 전체론적 접근 방식은 개인의 건강에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공하여 보다 개인화된 치료 계획으로 이어질 것입니다.
4. AI 기반 진단: AI는 계속 발전하여 자율적으로 생체 신호 데이터를 해석하고 상태를 진단할 수 있는 AI 기반 진단 도구가 만들어질 가능성이 있습니다. 이러한 AI 시스템은 의료 전문가와 협력하여 보다 정확하고 시기적절한 진단을 제공하고 지속적인 데이터 분석을 기반으로 치료법을 제안할 수도 있습니다.

결론: 생체 신호의 새로운 시대

체온, 심박수, 호흡수, 혈압에 국한된 생체 신호의 전통적인 개념은 훨씬 더 광범위한 생리적, 정신적, 심지어 사회적 지표를 포함하도록 발전하고 있습니다. 웨어러블 기술, 인공 지능, 원격 환자 모니터링의 통합은 이러한 생명 징후를 추적하고 해석하는 방식을 변화시키고 있으며, 조기 발견, 개인화된 치료, 향상된 환자 결과에 대한 전례 없는 기회를 제공합니다.

생명 징후 모니터링의 미래는 광범위하며, 심박수 변동성, 수면 품질, 심지어 유전적 마커와 같은 새로운 지표가 일상적인 건강 관리 평가의 일부가 될 준비가 되었습니다. 이러한 변화는 의심할 여지 없이 보다 사전 예방적인 건강 관리 접근 방식으로 이어져 궁극적으로 전 세계 사람들의 삶의 질을 개선하고 수명을 연장할 것입니다.

이러한 기술적 발전을 계속 수용함에 따라 생명 징후의 정의는 더욱 확장되어 한때 상상할 수 없었던 방식으로 인간 건강의 복잡성을 포착할 것입니다. 그 결과, 더욱 반응성이 뛰어나고 개인화되었으며 건강을 의식하는 인구의 요구를 충족할 수 있는 의료 시스템이 될 것입니다.