소장자료검색

『의료, 4차 산업혁명을 만나다』의 저자는 의사, 맥킨지 서울사무소 컨설턴트, 병원 경영 전문가 등의 다채로운 경력을 바탕으로 4차산업혁명이라는 거대한 바람 앞에서 디지털 헬스케어 비즈니스의 현재와 미래의 핵심을 정리해서 보여준다. 특히 이번 책에서는 보험을 비롯한 연관 분야와 플랫폼이나 비즈니스 모델과 같이 디지털 헬스케어의 비즈니스적인 측면에 대해 담고 있다.

디지털 헬스케어는 4차산업혁명의 최전선이다!
-디지털 헬스케어가 비즈니스적으로 성공하기 위해 알아야 할 모든 것

전 세계적으로 4차산업혁명 열풍이 거센데 의료계는 그 변화의 맨 앞에 서 있다. 4차산업혁명의 핵심기술로 분류되는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등에서 최초 혹은 주요 분야에 해당하는 경우가 많기 때문이다. IBM이 만든 인공지능 왓슨이 퀴즈쇼 제퍼디에서 사람 챔피언을 이기고 구글의 인공지능 알파고가 바둑에서 이세돌 9단을 이긴 후 적용한 최초의 분야 중 하나가 의료이다. 의료는 새로운 기술을 적용해서 비즈니스를 창출하기에 적합하기 때문이다. 그런 의미에서 디지털 헬스케어는 4차산업혁명의 최전선이라 할 만하다.
실제 국내에서는 디지털 헬스케어 분야에서 창업과 투자가 계속 늘어나고 있다. 2016년 상반기 디지털 헬스케어를 포함한 바이오, 의료 분야 스타트업에 대한 벤처 투자기금이 1,352억 원으로 신규 투자 비중 1위를 차지했다. 디지털 헬스케어 분야가 얼마나 핫 이슈인지를 잘 보여준다. 의료 산업이 거대하고 적용 범위가 크다는 특수성을 고려하더라도 디지털 헬스케어는 제4차 산업혁명의 발전 방향을 읽어낼 수 있는 중요한 참고 영역 중 하나이다.
이 책의 저자는 의사, 맥킨지 서울사무소 컨설턴트, 병원 경영 전문가 등의 다채로운 경력을 바탕으로 4차산업혁명이라는 거대한 바람 앞에서 디지털 헬스케어 비즈니스의 현재와 미래의 핵심을 정리해서 보여준다. 특히 이번 책에서 저자는 전작인 『의료, 미래를 만나다』에서 심도 있게 다루지 못했던 보험을 비롯한 연관 분야와 플랫폼이나 비즈니스 모델과 같이 디지털 헬스케어의 비즈니스적인 측면에 대해 담고 있다.
「1장 효용」에서는 디지털 헬스케어 제품이 가져야 하는 효용을 점검하고 대표적인 제품인 웨어러블에 대해 분석한다. 소비자가 사용하는 제품을 만들 때 가장 큰 문제는 소비자의 마음을 읽고 그에 맞는 효용을 가진 제품을 만드는 것이 생각보다 쉽지 않다. 그러다 보니 기업이 생각하기에 소비자가 원할 것 같은 제품을 만들어 강요하는 경우가 적지 않다. 예를 들어 하루에 1.5~2리터의 물을 마시도록 알려주는 에잇컵스, 자세가 구부정할 때 자세를 바로잡으라고 알려주는 업라이트, 천천히 오래 씹어먹도록 해주는 비트바이트 등이 있다. 소비자가 그렇게 크게 필요로 할까 하는 의문이 드는 제품들이다. 또한 헬스케어 앱의 선두주자인 눔이 사용자 행동 변화를 위해 기울인 노력과 변화 과정을 함께 다루었다. 「2장 관련 업계의 대응」에서는 보험과 자동차 및 스포츠용품 분야에서 디지털 헬스케어를 어떻게 활용하고 있는지를 살펴본다. 앞으로 무인 자동차가 본격화될 경우 운전자들이 멀미할 가능성이 높아지기 때문에 멀미 정도를 체크해서 조처하는 것도 중요한 기능이 될 것이라는 재미있는 예상도 있다. 「3장 임상시험」에서는 디지털 헬스케어가 또 다른 연관 분야인 임상시험을 어떻게 바꾸고 있는지를 다루고 있다. 우리나라의 사례로 고려대 안암병원 정신과 조철현 교수가 수면장애 및 기분 장애 환자들을 대상으로 한 임상시험에서 핏비트를 사용에 대해 다루고 있다. 「4장 디지털 헬스케어와 빅데이터」에서는 다양한 센서를 통해서 수집되는 데이터를 어떻게 다루고 해석할 것인지를 논의한다.
「5장 플랫폼」에서는 모바일 시대 비즈니스의 핵심으로 부상한 플랫폼 전반에 대한 논의를 바탕으로 디지털 헬스케어 플랫폼을 분석한다. 「6장 지불 모델」에서는 헬스케어에서의 일반적인 과금 모델을 바탕으로 디지털 헬스케어가 돈을 벌 방법에 대해 살펴보고 「7장 최신 트렌드」에서는 최근에 보이는 새로운 기술과 동향에 대해서 살펴본다. 「8장 인공지능」에서는 의료에서 인공지능을 접목하는 여러 분야와 이 중 가장 발전이 빠른 영상 판독 분야에서 구체적으로 어떻게 적용되는지를 알아본다. 마지막으로 「9장 제언과 전망」에서는 디지털 헬스케어를 발전시키기 위한 정책 방안과 회사들을 위한 벤처캐피털리스트의 제언 및 인공지능을 비롯한 디지털 헬스케어가 의사에 미칠 영향과 전망을 다루고 있다.

책속으로 추가
대표적인 경우가 세계 최고 수준의 병원으로 유명한 메이요 클리닉이 설립한 데이터 분석 회사인 앰비언트 클리니컬 애널리틱스Ambient Clinical Analytics가 만들어내는 예측 시스템이다. 지금까지 패혈성 쇼크 감지기와 인공호흡기 관련 폐 손상 감지기를 출시했다. 환자 의무기록, 생체 신호 측정치, 혈액 검사 결과 등 데이터를 분석해 환자의 생명에 치명적인 영향을 줄 수 있는 패혈성 쇼크와 인공호흡기 관련 폐 손상 가능성을 예측해줌으로써 의료진이 미리 대처할 수 있게 해준다. 두 시스템 모두 여러 논문을 통해서 성능을 입증됐고 FDA 승인을 받았다.4-8
측정이 용이한 동물을 대상으로 데이터를 분석해 예측할 수도 있다. 일본의 후지쯔는 소에 활동량 측정계를 착용시키고 그 활동을 추적해 소의 발정기와 최적의 인공 수정 시기를 찾아내는 알고리즘을 만들었다고 한다. 소의 발정기가 시작되면 일반적으로 소가 미친 듯이 돌아다니는 것으로 알려졌는데 활동량 측정계를 통해 소의 활동 양상을 정확하게 측정함으로써 발정기가 시작하는 시기를 찾아낼 수 있게 됐다. 여기에 더해서 활동량이 증가하고 16시간 후에 수정이 가장 잘 이루어진다는 사실을 발견해 최적의 시기에 인공 수정을 할 수 있게 됐다고 한다.4-9
중환자실 환자나 동물의 경우 예외적으로 평소 데이터를 지속적으로 측정할 수 있었기 때문에 이런 예측이 가능했다고 할 수 있다. 아직 일반인들이 일상생활 속에서 디지털 헬스케어 제품을 사용해 생체 신호를 측정하는 일이 보편화되지 않은 상황에서 이렇게 질병의 발생을 예측하기는 쉽지 않은 일이다.
-p. 159

로레알은 연구 및 혁신 조직L’Or?l Research & Innovation 산하에 캘리포니아 연구 센터California Research Center를 두고 다른 스타트업과 협업 혹은 독자적인 연구를 통해 뷰티 분야에 디지털 기술을 접목시키는 데 큰 관심을 보이고 있다. 마이 UV 패치는 그런 노력의 산물 중 하나이다. 이 조직이 만든 또 다른 제품으로 메이크업 지니어스Makeup Genius 앱이 있는데 스마트폰 앱을 통해 다양한 색조 화장을 간접 체험해 볼 수 있도록 해준다. 이외에도 사람의 피부를 3D 프린팅하는 연구 등 다양한 연구와 제품 개발을 하고 있다. 현재까지 뚜렷한 성과를 보여주지는 못했지만 주력 제품인 화장품이 디지털과의 연관성이 높지 않음에도 새로운 시대를 앞서 가기 위해 노력한다는 점이 인상적이다.
국내에도 디지털 뷰티 분야에 뛰어든 회사들이 있다. 웨이 웨어러블은 작은 센서 제품으로 얼굴에 가져다 대면 유분 및 수분의 양을 측정해주는 것은 물론이고 자외선 지수, 습도 등 각종 주변 환경 정보를 수집해서 피부 건강 관리에 도움을 준다. 이노인사이트 회사는 하우스킨 비즈라는 제품을 출시했는데 피부의 유, 수분 및 피부 산도pH를 측정해주며 앱을 통해서 피부 관리를 도와준다. 이 회사는 일반 소비자보다 피부 관리 숍이나 화장품 매장 등과 같은 뷰티 사업장을 1차 고객으로 삼아 B2B 비즈니스로 시작하기도 했다.
-p. 234

딥러닝은 간단히 말하자면 서로 다른 것으로 분류된 데이터를 학습해 새로운 데이터를 그렇게 분류할 수 있도록 학습하는 방법을 의미한다. 예를 들어 고양이가 들어가 있는 사진을 다량으로 학습시킨 후 새로운 동물 사진을 보여주면 고양이 여부를 판단할 수 있다. 기존의 방식이 고양이의 특징을 하나하나의 규칙으로 만들어서 컴퓨터를 학습시키는 것이었다면 딥러닝은 컴퓨터가 알아서 고양이의 특징을 학습하도록 하는 것이라고 할 수 있다. 의료 영상 분야에서는 결핵 환자의 흉부 엑스레이와 정상 엑스레이를 딥러닝을 통해 학습시키면 어느 순간 인공지능이 결핵이 있는 엑스레이를 감별할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
현재 딥러닝은 의료 영상을 포함해 이미지로 나타나는 데이터를 분석하는 데 많이 사용된다. 대표적인 것이 의료 영상 진단 분야이다. 여러 회사가 다양한 연구를 진행하고 있는데 대표적 회사 중 하나가 최근에 클라우드 기반 IT 솔루션 회사인 세일즈포스닷컴에 인수된 메타마인드이다. 메타마인드는 사물 또는 영상 인식 분야에 집중하는 회사인데 그중 하나로 의료 영상을 다루고 있다. 2015년에는 원격영상진단 회사인 버추얼 라디올로직Virtual Radiologic과 협력을 발표했다. 이 회사는 환자 3,000만 명의 영상 자료를 보유하고 있기 때문에 메타 마인드는 인공지능을 학습시킬 데이터를 확보한 셈이다. 오스트레일리아의 영상 진단 서비스 회사인 캐피털 헬스Capitol Health로부터 투자받은 엔리틱Enlitic 역시 의료 영상 진단에 집중하고 있다.
알파고로 유명한 딥마인드DeepMind를 의료 이미지 판독에 접목하려는 시도도 이루어지고 있다. 일반적인 의료 영상이 아니라 시신경 망막 CT를 분석해 황반 변성이나 당뇨성 망막병증과 같이 실명을 일으킬 수 있는 질병을 판독하는 영역에 집중하고 있다. 이외에도 암 환자에 대한 방사선 치료 계획을 세울 때 활용하려는 시도도 있다. 방사선 치료 시 최대한 정상 조직을 배제하고 암 조직에 집중하는 것이 필요한데 치료 계획 수립 시 딥마인드를 활용함으로써 달성하고자 하는 것이다.
국내에도 딥러닝 기술을 의료 이미지 분석에 활용하는 스타트업들이 있다. 루닛과 뷰노이다. 루닛은 흉부 엑스레이와 유방 촬영mammogram 및 병리 슬라이드 진단 분야에 집중하고 있고 결핵협회 등과 공동 연구를 통해서 결핵환자의 흉부 엑스레이를 정확하게 진단할 수 있는 알고리즘을 개발하기도 했다. 뷰노는 흉부 CT에 대한 진단 및 손 엑스레이에 대한 성장판 검사 부분에 집중하고 있다.
-pp. 247~248

추천사 디지털 헬스케어는 4차 산업혁명의 최전선이다! -박용호(서울창조경제혁신센터장)

프롤로그 디지털 헬스케어와 4차 산업혁명의 모든 것

1장 효용 Benefits
1-1 소비자 효용에 대한 접근
1-2 웨어러블의 진화와 효용
1-3 사용자 행동 변화를 위한 눔의 노력 -김영인(눔 메디컬 디렉터)
(헬스케어 게임화의 성공: 포켓몬 고)

2장 관련 업계의 대응 Related industries
2-1 보험회사
2-2 스포츠용품 업계
2-3 자동차 업계

3장 임상시험 Clinical trials
3-1 환자 모집에 도움을 주는 경우
3-2 임상시험 진행 과정에 사용하는 경우
(임상시험에서의 웨어러블 활용)
3-3 원격 임상시험
3-4 임상시험의 발전 방향

4장 디지털 헬스케어와 빅데이터 Digital Health care and Big Data
4-1 데이터 해석
4-2 데이터 분석을 통한 맞춤형 진단과 질병 예측

5장 플랫폼 Platform
5-1 일반적인 플랫폼의 분류
5-2 디지털 헬스케어 플랫폼의 분류
5-3 디지털 헬스케어 플랫폼의 현황과 발전 방향

6장 지불 모델 Payment models
6-1 헬스케어의 지불 모델
6-2 디지털 헬스케어의 지불 방식

7장 최신 트렌드 Latest trends
7-1 본격적인 헬스케어로의 진입
7-2 뷰티, 환경과의 연계
7-3 가상 현실의 부상

8장 인공지능 Artificial Intelligence
8-1 인공지능의 의료 적용 분야
8-2 영상판독 분야에서 인공지능의 적용 -백승욱(루닛 대표)
8-3 인공지능의 의료계 도입방식

9장 제언과 전망 Proposal & outlook
9-1 정책 제언
9-2 헬스케어 스타트업을 위한 투자자 조언 -문여정(인터베스트 이사)
9-3 인공지능과 의사의 역할 변화 및 전망

미주