강태영 농협은행장, '중국 진출기업 지원 강화' 위한 북경지점 현장경영 실시

강태영 농협은행장이 지난 5일 중국 베이징 소재 북경지점을 찾아 중국 진출기업 지원 강화를 위한 현장경영을 가졌다.[사진=NH농협은행]

【 청년일보 】 NH농협은행 강태영 은행장은 지난 5일 대한상공회의소 주관 중국 경제사절단 포럼에 참석 후, 중국 베이징 소재 북경지점을 찾아 중국 진출기업 지원 강화를 위한 현장경영을 실시했다고 6일 밝혔다.

이번 현장경영을 통해 중국 내 금융·경제 환경 변화와 북경지점의 영업 현황을 점검하고, 중국 시장에 진출한 국내기업에 대한 금융지원 확대방안을 중점적으로 논의했다.

또한, 양국 교류의 교두보 역할을 담당하기 위해 협력과제 도출 및 사업기회 선점 등을 주문했다.

강태영 은행장은 “중국은 우리 기업들에게 중요한 해외시장”이라며, “농협은행은 현지 거점인 북경지점을 중심으로 중국에 진출하는 국내기업이 안정적으로 사업을 영위할 수 있도록 맞춤형 금융서비스와 밀착 지원을 강화할 것”이라고 말했다.

【 청년일보=김두환 기자 】

[청년발언대] 100세 시대의 과제, 늘어나는 만성질환과 보건의료의 변화

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[청년발언대] '태움'의 그늘에서 반격의 시대로…간호 현장의 비극과 제도적 구제의 길

【 청년일보 】 끝나지 않는 '태움', 반복되는 비극 간호사 사회의 고질적인 악습으로 지적되는 '태움'은 여전히 의료 현장 곳곳에서 이어지고 있다. '영혼이 재가 될 때까지 태운다'는 의미를 담은 태움은 교육이라는 명목 아래 폭언과 인격 모독을 정당화하며 신규 간호사들에게 극심한 정신적 고통을 안겨 왔다. 최근 약 3년간 태움에 시달리다가 세상을 떠난 27세 강모 씨의 사례는 법과 제도가 마련되어 있음에도 현장에서 피해가 반복되고 있음을 보여준다. 강 씨는 지속적인 폭언과 괴롭힘 끝에 직장 내 괴롭힘을 신고해 일부 사실을 인정받았지만, 가해자들에게는 경미한 징계만 내려졌다. 신고 이후에도 가해자들이 여전히 병원에서 근무하는 현실은 피해자에게 두려움과 무력감을 안겼고, 이로 인해 직장 내 괴롭힘 금지법의 실효성에 대한 의구심이 커지고 있다. ◆ 침묵하지 않는 간호사들…변화의 시작 최근에는 태움을 더 이상 참고 견디지 않는 간호사들도 늘어나고 있다. 한 병동에서는 인계 과정에서 고참 간호사가 후배를 밀치며 업무를 거부하자 신규 간호사가 즉각 맞대응한 사건이 온라인에서 큰 화제를 모았다. 이 사건은 연차와 위계를 앞세운 조직 문화에 대한 저항이라는 점에서 주목받았

[청년발언대] '검색보다 중요한 것은 판단'…AI 시대, 청년들의 건강 문해력에 주목하다

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[청년발언대] "생명의 연장을 넘어 존엄한 마무리로"…재가복지 현장 간호사의 '옹호자' 사명

【 청년일보 】 우리가 지역사회에서 어르신들의 건강한 노후(Well-aging)를 돕는 것만큼이나 최근 보건의료계에서 무겁게 대두되는 화두가 있다. 바로 '어떻게 존엄하게 삶을 마무리할 것인가(Well-dying)'에 대한 질문이다. 이에 단순한 신체적 건강 유지를 넘어, 생애 말기를 앞둔 대상자의 '자기결정권'을 지키는 간호사의 윤리적 역할에 대해 이야기해보고자 한다. 필자는 과거 약 1년간 대학병원 중환자실에서 꾸준히 봉사활동을 하며 생사의 경계에 놓인 치열한 의료 현장을 몸소 겪었다. 그곳에서 가장 뇌리에 깊게 박힌 장면은 수많은 기계와 관에 의존한 채 생명을 연장하고 있는 환자들의 모습이었다. 최근 전공 수업인 '간호윤리와 전문직'을 수강하며 당시의 경험을 윤리적 관점에서 다시금 성찰하게 되었다. 환자의 생명을 연장하려는 의료진의 '선행의 원칙'이, 때로는 무의미한 연명 치료로 이어져 고통을 가중시키는 '악행금지의 원칙'과 충돌하는 윤리적 딜레마를 마주한 것이다. 과연 의학적 회복 가능성이 없는 상태에서의 기계적 생명 연장이 진정으로 환자를 위한 최선인지 깊은 고민에 빠질 수밖에 없었다. 이러한 고민의 해답은 역설적이게도 병실 밖, 지역사회 현장에서

[청년발언대] 의료 인공지능 진단의 확산과 한계…정확도 향상과 함께 책임 구조 정립 필요

【 청년일보 】 2026년 하반기, 의료 분양에서 인공지능(AI) 기술의 활용이 빠르게 확대되면서 진단 과정의 패러다임이 변화하고 있다. 영상 판독, 혈액검사 데이터 분석 등 다양한 영역에서 AI 기반 시스템이 도입되며 진단의 정확도와 효율성이 향상되고 있다. 특히 AI는 대량의 의료 데이터를 기반으로 패턴을 분석하여 질병의 조기 발견 가능성을 높이고 있으며, 임상 병리 검사 결과 해석에서도 보조적인 역할을 수행하고 있다. 이를 통해 의료진의 업무 부담을 줄이고 보다 신속한 의사결정을 지원하는 긍정적인 효과가 나타나고 있다. 그러나 AI 진단 기술의 확산과 함께 책임 소재에 대한 문제도 제기되고 있다. AI의 분석 결과에 오류가 발생할 경우, 그 책임이 개발자, 의료기관, 혹은 의료진 중 누구에게 있는지에 대한 명확한 기준이 아직 충분히 마련되지 않은 상황이다. 또한 데이터 편향이나 학습 데이터의 한계로 인해 특정 환자 군에서 정확도가 떨어질 수 있다는 점도 지적되고 있다. 이와 함께 AI는 어디까지나 보조 도구로 활용되어야 하며, 최종적인 판단은 의료진의 임상적 판단에 기반해야 한다는 점이 강조되고 있다. 특히 임상 병리 분야에서는 검사 결과의 해석과 환자