미세먼지가 치매의 원인? 미세먼지가 00 원인?… 기후와 삶의 질 기후변화와 대기오염이 치매 원인 미세먼지로 하늘이 뿌연 계절이 돌아왔다. 대기오염이 몸에 나쁘다는 것은 익히 알고 있지만 이것이 신경계까지 영향을 미친다는 것을 알고 있는가? 건강 의료 매체 ‘메드페이지투데이’가 소개한 최근 연구에 따르면 치매의 원인이 기후변화와 대기오염일 수 있다. ‘클리블랜드 클리닉’의 앤드루 다완(Andrew Dhawan) 박사 연구팀은 1990년부터 2022년까지 30년에 걸친 문헌 고찰 연구를 통해, 극단적인 기온 차이와 온도 변동이 뇌졸중, 치매, 다발성 경화증 악화와 관련 있다고 밝혔다. 다완 박사는 대기 오염 물질, 특히 미세 입자 물질(PM2.5)과 질산염에 노출되면 뇌졸중과 치매 발병률이 높아진다고 덧붙였다. 연구원들은 364개.. 더보기 4차 미세먼지 계절관리제, 근본 대책을 찾자 4차 미세먼지 계절관리제, 근본 대책을 찾자 미세먼지, 근본 대책을 찾아야... 서울, 경기를 비롯한 인천, 부산 등 대도시의 경우 도심 속 미세먼지들은 대부분 고층 빌딩들 때문에 바람길이 막혀 외부로 배출이 잘 되지 않는다. 그렇기 때문에 대부분의 미세먼지는 그 주변을 떠돌며 날리기 때문에 그 주변에서 생활을 하거나 출. 퇴근을 한다면 1년 내내 조심해야만 한다. 하늘이 쾌청한 날도 예외는 될 수 없다. 왜냐면 도로에서의 미세먼지는 꾸준히 만들어지고 날리고 있기 때문이다. 아래 내용은 한겨레 신문 사설.칼럼[왜냐면]에 미세먼지, 근본 대책을 찾자. 제목으로 올라온 시민 독자 좋은 글이 있었다. 5년이 지난 지금에도 적용이 되는 내용이라 다시 올려 상기해 보려 한다. [2017. 06. 05 ▶관련내용 .. 더보기 지하철 미세먼지, 공기청정기 있으나마나… 지하철 미세먼지, 공기청정기 있으나마나… 196억 들여 설치했는데 미세먼지 악화 ⊙ 김선교 의원, 서울교통공사로부터 공기질 현황 수치 자료 입수 ⊙ 문재인정부 당시 공기질 상승 목표로 196억 투입, 3996대 설치 ⊙ 전체 역사 평균 미세먼지 0.2㎍/㎥, 초미세먼지 0.9㎍/㎥ 상승 ⊙ 4호선 쌍문역 최악의 수치 기록… 김선교 "대형 선풍기 수준“ 서울시가 문재인정부 당시 미세먼지 저감대책으로 196억원을 투입해 지하철 역사 내 대형 공기청정기를 설치했지만, 지난 2년간 역사 공기질은 오히려 나빠진 것으로 드러나 사업 실효성에 따른 개선이 필요하다는 지적이 제기됐다. 10월 13일 국회 국토교통위원회 소속 김선교 국민의힘 의원(여주시-양평군)이 서울시와 서울교통공사로부터 제출받은 자료에 따르면, 서울.. 더보기 미세먼지 심할 때 급성 심정지 위험 미세먼지 심할 때 급성 심정지 위험 미세먼지가 급성 심정지 발병 위험과 관련이 있다. 대기 중 직경 2.5μm 이하의 초미세먼지(PM2.5)가 심혈관질환과 호흡기 질환, 안질환 발병 위험을 증가시키는 것으로 알려져 있으며 공중 위생학 분야의 학술지 ‘The Lancet Public Health’에 초미세먼지가 병원 밖 심정지(OHCA) 발병 위험과 관련이 있다는 논문이 게재됐다. 2009년 1월~2018년 12월 31일까지 싱가포르에서 발생한 병원 밖 심정지 환자의 자료를 분석한 결과 1만8,131명의 심정지 환자 중에 492명은 심정지 발생일이나 2일 이내에 초미세먼지(PM2.5) 농도의 증가로 인해 심정지가 발생했고 초미세먼지 오염에 노출된 후 3~5일 내에 심정지 발병 위험이 감소한 것으로 나타났다.. 더보기 미세먼지 심하면 미숙아 분만 가능성 높아진다 미세먼지 심하면 미숙아 분만 가능성 높아진다 고려대 안암병원 연구팀, 미숙아 출생 데이터 분석 연구결과 발표 건강에 각종 악영향을 일으키는 ‘미세먼지’가 단기간 노출만으로도 ‘미숙아 출산’의 원인이 된다는 사실을 국내 연구진이 처음으로 밝혀냈다. 허주선 고려대 안암병원 소아청소년과 교수팀은 조한나 소아청소년과 교수, 이광식 AI센터 교수팀과 공동으로 출산 달과 가까운 기간에 산모가 고농도 미세먼지에 노출될 때 미숙아 출산 위험이 증가한다는 사실을 알아냈다고 2일 밝혔다. 연구진은 인공지능(AI) 기술을 적용해 데이터 분석을 진행했다. 이번 연구에 이용된 AI는 ‘랜덤포레스트’ 기반 모델이다. 광범위한 데이터를 분석·학습하는데 최적화된 머신러닝 기법이다. 1000개 가량의 ‘의사결정나무(Decision T.. 더보기
