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[국감2021] “의약품·건강기능식품 해외 직구, 사전·사후 조치 강화돼야”

왕진화
더불어민주당 김성주 의원이 NAC 건강기능식품을 들고 나온 모습. 사진=국회방송 유튜브 채널 갈무리
더불어민주당 김성주 의원이 NAC 건강기능식품을 들고 나온 모습. 사진=국회방송 유튜브 채널 갈무리
[디지털데일리 왕진화 기자] 여당 의원들이 8일 식품의약품안전처 국정감사에서 식약처의 해외 건강기능식품 구매 대행 안전관리 체계에 빈틈이 있다고 입을 모았다.

이날 국회 보건복지위원회 간사 더불어민주당 김성주 의원과 복지위 소속 신현영 의원(더불어민주당), 정춘숙 의원(더불어민주당)은 식품의약품안전처 국정감사에서 해외 직구로 구매할 수 있는 건강기능식품에 대한 구매 및 판매 기준이 더욱 강화돼야 한다고 주장했다.

먼저 김성주 의원은 “식품의약품안전처가 위해 식품으로 등록한 건강기능식품이 국내에서 버젓이 유통되고 있다”며 “직접 인터넷 구매 대행을 통해 위해 식품을 손쉽게 구할 수 있었다”고 밝혔다.

최근 들어 인터넷 커뮤니티를 통해 아세틸시스테인(NAC, N-acetyl-cysteine) 성분이 코로나19 예방 및 치료 효과가 있다는 이야기가 나오면서, NAC 성분이 포함된 해외 건강기능식품을 찾는 사람들이 늘어나고 있다.

또, 소셜네트워크서비스(SNS) 내 바디프로필 촬영이 유행하면서 근육량을 보다 쉽게 증진시켜주는 것으로 알려진 쌈스(SARMs) 성분이 함유된 단백질 보충제도 젊은 세대의 수요가 높다고 알려졌다.

NAC 성분은 진해거담제 등에 쓰이는 성분으로 우리나라에서 전문·일반의약품으로 분류돼 있어, 섭취 전 의사의 처방이나 약사의 복약지도가 필요한 성분이다. 국내에서 의사 처방이나 약사 복약지도 없이 NAC 성분이 포함된 제품을 파는 것은 불법이다. SARMs 또한 심장마비나 뇌질환 발생률을 증가시켜, 위해 식품으로 등록돼 있다.

김성주 의원이 공개한 자료에 따르면 최근 5년간 한국의약품안전관리원에 NAC 성분 부작용으로 접수된 신고 건수는 6528건에 달한다. 다빈도로 신고된 이상 사례로는 오심(988건), 졸림(632건), 소화 불량(531건) 등이었다.

우리나라에선 NAC 제품을 의사나 약사 처방 없이는 구매할 수 없지만, 해외 일부 국가에선 건강기능식품에 NAC 성분을 포함한 제품이 유통되고 있다. 우리나라 식품 당국은 NAC 성분이 포함된 20여 종의 해외 건강기능식품을 위해 식품으로 등록하고 국내 유통을 차단하고 있다. 최근 3년간 관계 당국은 23건의 제품에서 NAC 성분을 검출하고 통관을 불허하기도 했다.

문제는 인터넷에서 제품명 검색만으로도 NAC가 포함된 건강기능식품을 손쉽게 구할 수 있다는 것이다. 실제로 김 의원은 국감장에 쿠팡과 네이버를 통해 직구한 NAC 건강기능식품을 가져왔다. 신현영 의원 또한 SARMs가 포함된 건강기능식품을 가져오기도 했다.

김 의원은 “여전히 인터넷 검색만으로도 위해 식품을 손쉽게 구할 수 있는 상황”이라며 “통신판매중개업자에게 위해 식품 해당 여부를 확인하는 의무를 부여하는 등 관계 법령과 제도 개선을 통해 효과적인 대책을 시급히 마련해야 한다”고 강조했다.

신 의원 또한 “식약처 사이버조사단은 해외 직구 사이트와 미리 건강기능식품에 대해 판매에 대한 사전 조치나 예방 등에 협조를 하고 사전에 차단하는 노력을 해야 된다”고 말했다.

정 의원은 “해외 직구 식품 유통이 끊이지 않는 이유는 상품을 올리는 것을 판매자가 자율적으로 하기 때문”이라면서 “사후 조치에 대해서도 신고 포상제 도입 등 여러 방안을 고려해봐야 한다”고 강조했다.

이날 증인으로 참석한 손지윤 네이버 정책총괄이사는 “내부적으로 여러 가지 프로세스를 만들고 식약처의 도움을 받아서 노력을 하고 있기는 하나 부족한 점이 있었던 것 같다”며 “식약처에서 자격제나 사전 인증제 신고 포상제도 등을 제도화하기 위해 검토한다면 네이버에서도 참여해 현장 상황 등 함께 의견을 공유하겠다”고 말했다.

조대진 11번가 법무이사 또한 “해외 직구 사이트나 해외 직구 상품들에 대해서 금지 적용을 하고 있으며, 식약처에 실시간 정보를 받아서 의약품이나 금지 약품 리스트들을 받아 조치를 취하고 있다”면서도 “아무래도 리소스의 처리 속도 등 때문에 100% 걸러내진 못한 것 같다. 이미지에서도 텍스트를 찾아낼 수 있는 딥러닝 등에 투자하고 있는데, 앞으로 이를 더 발전시키기 위해 최선을 다할 것”이라고 말했다.
왕진화
wjh9080@ddaily.co.kr
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