Precision Medicine

[인터뷰] IBM Watson Health의 최고 의료 책임자 Dr. Kyu Rhee를 만나다

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현재 전 세계적으로 IBM Watson의 도입이 한국만큼 활발한 국가는 아마도 없을 것 같습니다. 2016년 9월에 길병원이 국내 최초로 Watson for Oncology (WFO)을 도입한 이후, 불과 1년도 되지 않는 짧은 기간 내에 총 여섯 개의 병원이 WFO를 도입하기로 결정했습니다. 제가 알기로 단일 국가로는 중국에 이어서 WFO를 가장 많이 도입한 국가가 한국입니다. (중국은 작년에 Hanzhou Cognitive Care 를 통해서 50개 이상의 병원에 도입했습니다.) IBM의 입장에서도 한국은 Watson의 사업에 대해서 현재 가장 중요한 국가 중 하나입니다. 지난 7월 4일 조선대학교병원이 호남권에서는 최초, 국내에서는 여섯번째로 WFO의 도입을 발표했는데요. 같은 날, 한국을 방문한 IBM의 부사장이자, Watson Health의 최고 의료 책임자(Chief Health Officer)인 Kyu Rhee 박사님을 […]

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (2) IBM Watson의 이상과 현실적 과제

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  의료 인공지능의 세 가지 유형 그러면 이제 의료 인공지능에 대해서 본격적으로 논의해보도록 하자. 현재 다양한 의료 분야에서 여러 종류의 인공지능이 발전해왔으며, 앞으로도 새로운 인공지능과 연구 결과들은 지속적으로 등장하게 될 것이다. 향후 예상되는 모든 종류의 의료 인공지능을 포괄하여 분류한다는 것은 쉬운 일이 아닐 것이다. 다만 필자는 적어도 현재까지 연구되고 있는 대부분의 의료 인공지능을 다음과 같이 세 가지 정도의 유형으로 분류할 수 있다고 본다. 복잡한 의료 데이터를 분석하여 의학적 통찰력을 도출하는 인공지능 이미지로 나타낼 수 있는 의료 데이터를 분석 및 판독하는 인공지능 연속적인 의료 데이터를 모니터링하여 질병을 예측 및 예방하는 인공지능 첫 번째로 복잡한 의료 데이터를 분석하여 의학적인 통찰력을 도출하는 인공지능이다.

인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (1) 제2의 기계시대와 의료 인공지능

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과연 의사는 인공지능으로 대체될 수 있을까. 실리콘밸리의 선각자이자 유명 벤처투자가인 비노드 코슬라(Vinod Khosla)는 몇 년 전 ‘미래에는 80%의 의사가 첨단 기술로 대체될 것’이라고 공개석상에서 주장한 바 있다.[ref 1, 2, 3, 4] 그는 의료의 많은 부분이 여전히 근거에 기반을 둔 과학이라고 보기 어렵다며, 대규모의 데이터에 기반하고 막강한 연산 능력으로 무장한 기계가 평균적인 의사보다 더 저렴하면서도 정확하고 객관적일 수 있다고 언급했다. 그는 ‘닥터 알고리즘(Doctor Algorithm)’의 실력은 갈수록 좋아져서, 어려운 치료 사례에 대해서도 모든 가능성을 고려하여 2차 소견을 제공하면서 진료실에서의 영향력은 더 커질 것이라고 했다. 또한 많은 경우 의사들의 진료에 일관성이 부족하고, 편차가 크다는 점도 지적했다. 또한 오늘날 의사가 환자를 진료하는 방식, 즉 환자가 직접 병원을 방문하고,

FDA의 23andMe 질병 위험도 예측 DTC 서비스 허가와 의의

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최근 개인 유전 정보 분석 서비스(Personal Genome Service) 분야에서 오랜만에 희소식이 들려왔습니다. 지난 2017년 4월 6일 FDA가 23andMe의 질병 위험도 예측 서비스의 DTC (Direct-to-Consumer) 판매를 허가한 것입니다. 파킨슨병과 알츠하이머를 포함한 총 10가지 질병에 관한 인허가인데요. 이렇게 질병 위험도 예측 서비스가 의료기관을 거치지 않고 직접 고객에게 판매하는 DTC 형태로 허가받은 것은 미국에서도 이번이 처음입니다. FDA의 이러한 결정은 향후 개인 유전 정보 시장의 판도 및 규제 프로세스에도 영향을 줄 것으로 예상됩니다.   23andMe 연대기 제가 블로그에서 많은 지속적으로 팔로업 해드린 바 있듯이, 실리콘밸리 스타트업 23andMe는 2006년 창업 후에 많은 우여곡절을 겪으면서 개인 고객들에게 직접 유전 정보 분석 서비스를 제공해왔습니다. 창업 당시 구글

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (15) 인공지능

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이번에는 데이터를 해석하기 위한 또 다른 방법에 대해서 알아보자. 데이터를 인간이 직접 해석하는 것이 한 가지 방식이었다면, 남은 한 가지 방식은 바로 인공지능의 힘을 빌리는 것이다. 최근 국내외를 막론하고 신기술 분야를 통틀어 가장 이슈가 되고 있는 주제를 하나만 고르라면 아마도 인공지능이 될 것이다. 인공지능은 몇 년 전만 하더라도 한국에서는 크게 관심을 받지 못했지만, 2016년 3월 알파고 사태 이후로 돌연 국가적인 관심사로 떠올랐다. 정부 부처별로 인공지능 관련 컨트롤 타워를 만들겠다고 나서고 있으며, 각종 도서, 학회, 강의에는 소위 ‘제 4차 산업 혁명’ 이야기가 가득하다. (참고로, 이 ‘4차 산업 혁명’이라는 용어는 ‘스마트 헬스케어’, ‘유 헬스케어’처럼 한국에서만 주로 사용되는 용어로, 필자는 되도록이면 사용하지 않는다) 이러한 인공지능

암 환자 1,000명 대상의 IBM Watson 진료 성적 공개

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최근 인도의 마니팔 병원(Manipal Hospital)은 1,000명의 암 환자에 대한 IBM Watson의 진료 성적을 공개했습니다. 지난 3년간 치료 받은 유방암, 대장암, 직장암, 폐암 등 4가지 암종의 환자 1,000명에 대해서 의사의 판단과 Watson의 판단이 얼마나 일치했는지를 본 것입니다. 최근 길병원과 부산대병원에도 도입되면서 국내에도 잘 알려진 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)는 뉴욕의 메모리얼 슬론 캐터링 암센터(MSKCC)와 IBM이 함께 개발한 암환자 진료 보조 인공지능입니다. 실제 환자를 대상으로 왓슨 포 온콜로지의 진료 성적이 공개된 것은 실질적으로 이번이 처음입니다.   Watson의 실력은 검증되었나 제가 여러 포스팅과 강의에서 강조드리고 있지만, 그 유명세에 비해서 IBM Watson의 암환자 진료 정확성은 검증되지 않았습니다. MSKCC 라는 세계 최대의 암 병원에서 훈련을 받았으니,

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (13) 원격 환자 모니터링

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지금까지도 의료 데이터는 주로 의료전문가, 즉 사람의 힘으로 분석되고 해석되어 왔다. 하지만 디지털 기술의 발전에 따라서, 데이터를 해석하는 주체는 여전히 사람인 경우라고 할지라도 분석 방식은 예전과 크게 달라질 수 있을 것이다. 의료 전문가가 디지털 기술을 활용하여 환자로부터 나온 의료 데이터를 분석하는 새로운 방법 중의 하나로는 원격의료(telemedicine)를 빼놓을 수 없다. 현대 디지털 기술 중에 가장 비약적으로 발전한 것 중 하나가 통신기술이다. 이를 고려한다면 디지털 기술이 의료에 적용을 논할 때 원격으로 진단하고 의료 서비스를 제공하는 것을 먼저 떠올리는 것이 당연하다고 볼 수 있다. 앞서 살펴보았듯이, 통신, 센서, 배터리, 클라우드 컴퓨팅, 보안 등의 디지털 기술이 기하급수적으로 발전한다면, 의료진이 원격으로 환자에게 제공할 수 있는

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (12) 빅 데이터 의료

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이제는 ‘디지털 의료의 3단계’에서 세 번째 단계에 해당하는 데이터의 분석에 대해서 알아보려 한다. 1단계인 ‘측정’에서 우리는 많은 종류의 헬스케어 데이터가 다양한 방식을 통해서 측정될 수 있다는 것을 알아보았으며, 2단계 ‘통합’에서는 이 다양하고 방대한 데이터를 통합하기 위한 플랫폼에 대해서도 살펴보았다. 이제는 이렇게 측정하고 통합한 데이터를 어떻게 분석하고 해석할 것인지에 대해서 알아볼 차례다. 아무리 중요한 정보가 담긴 데이터를 다양하고 폭넓게 측정하고 통합해놓았다고 할지라도, 그 데이터 속에 담긴 의미를 제대로 파악하지 못한다면 아무런 쓸모가 없을 것이다. 질병을 예방하고 치료, 관리하며 건강을 유지하기 위해서는 우리가 끊임없이 만들어내는 데이터를 효과적으로 해석할 필요가 있다.   “디지털 의료는 어떻게 구현되는가” 시리즈 보기 변혁의 쓰나미 앞에서 누가 디지털

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (11) 헬스케어 데이터 플랫폼: 애플 & 발리딕

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애플은 헬스케어 회사다. 맥북, 아이폰, 아이패드를 만드는 스티브 잡스의 그 애플 말이다. 헬스케어 데이터 플랫폼의 첫 번째 사례로 애플의 헬스키트(HealthKit)를 본격적으로 설명하기 전에 헬스케어 분야에서 애플이라는 회사의 최근 행보를 먼저 살펴보려고 한다. 사실 필자에게 글로벌 IT 기업 중에서 가장 완전한 (‘완벽한’ 이 아니다) 디지털 헬스케어 기업을 하나만 골라보라면, 아마도 애플을 꼽을 것 같다. “디지털 의료는 어떻게 구현되는가” 시리즈 보기 변혁의 쓰나미 앞에서 누가 디지털 의료를 이끄는가 데이터, 데이터, 데이터! 4P 의료의 실현 스마트폰 이제 스마트폰이 당신을 진찰한다 웨어러블 디바이스 개인 유전 정보 분석의 모든 것! 환자 유래의 의료 데이터 (PGHD) 헬스케어 데이터의 통합 헬스케어 데이터 플랫폼: 애플 & 발리딕 빅

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (10) 헬스케어 데이터의 통합

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이제는 ‘디지털 의료의 3단계’에서 두 번째 단계에 해당하는 데이터의 수집과 통합에 대해서 알아볼 차례다. 1단계에서 우리는 무수히 많은 종류의 데이터가 다양한 방식을 통해서 측정될 수 있다는 것을 살펴보았다. 그 데이터들은 체온, 혈당, 혈압, 산소포화도, 심박, 심박 변이도, 심전도, 호흡수, 혈류량, 안압, 복약 여부, 활동량, 자세, 수면, 고막 사진, 피부 사진, 목소리 패턴, 월경, 유전 정보에 이르기까지 그야말로 광범위하다. “디지털 의료는 어떻게 구현되는가” 시리즈 보기 변혁의 쓰나미 앞에서 누가 디지털 의료를 이끄는가 데이터, 데이터, 데이터! 4P 의료의 실현 스마트폰 이제 스마트폰이 당신을 진찰한다 웨어러블 디바이스 개인 유전 정보 분석의 모든 것! 환자 유래의 의료 데이터 (PGHD) 헬스케어 데이터의 통합 헬스케어 데이터 플랫폼:

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (9) 환자 유래의 의료 데이터 (PGHD)

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지금 우리는 디지털 의료(digital medicine)가 어떻게 구현되는지에 대해서 차근차근 단계별로 살펴보고 있다. 한동안 스마트폰, 웨어러블부터 개인 유전 정보 분석까지 방대한 내용을 다루었으므로, 우리가어떠한 맥락에서 이러한 주제들을 살펴보았는지를 다시 한 번 되짚어보기로 하자. “디지털 의료는 어떻게 구현되는가” 시리즈 보기 변혁의 쓰나미 앞에서 누가 디지털 의료를 이끄는가 데이터, 데이터, 데이터! 4P 의료의 실현 스마트폰 이제 스마트폰이 당신을 진찰한다 웨어러블 디바이스 개인 유전 정보 분석의 모든 것! 환자 유래의 의료 데이터 (PGHD) 헬스케어 데이터의 통합 헬스케어 데이터 플랫폼: 애플 & 발리딕 빅 데이터 의료 원격 환자 모니터링 원격진료 인공지능   필자는 디지털 의료에서 가장 중요한 요소로 ‘데이터’를 꼽은 바 있다. 새로운 디지털 기술의

자신의 유전 정보를 판매할 수 있게 해주는 플랫폼, Genos

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올해 미국 시장에 등장한 개인 유전 정보 스타트업들 중에 Genos라는 기업을 주목할만 합니다. Genos는 과거의 다른 경쟁사들과 비슷하면서도 또 확실하게 차별화되는 사업 모델을 가지고 있습니다. 바로 개인 고객들에게 자신의 자신의 유전 정보를 판매하여 수익을 올릴 수 있게 해준다는 것입니다. 이렇게 고객들에게 금전적인 인센티브를 제공하는 모델이 유전 정보 분석 시장에 새로운 바람을 몰고 올지 기대가 됩니다. (사실 ‘제노스’라는 이름은 만화 원펀맨의 캐릭터로 더 익숙한 분들이 계실지 모르겠습니다. 실제로 구글에 Genos를 검색하면 만화 캐릭터가 먼저 뜹니다. 이름을 좀 잘못 고른 것 같기도 합니다만…)   자신의 WES를 판매할 수 있게 하는 플랫폼 Genos는 개인 고객을 대상으로 $499의 가격에 75x의 커버리지로 WES (Whole Exome Sequencing)을

구글, 안과 전문의 수준의 의료 인공지능 발표

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구글이 당뇨성 망막병증을 정확하게 진단할 수 있는 딥 러닝 (deep learning) 기반의 인공지능을 발표했다. 이 연구 결과는 지난 2016년 11월 29일 저명한 의학 학술 저널인 JAMA에 실렸다. 이번 논문에서 구글의 인공지능은 안저 사진(Retinal Fundus Photographs)을 판독하여, 최고의 인간 안과전문의와 맞먹는 수준의 정확성을 얻었다. 더 나아가, 이 성능은 ‘보통의 안과의사’ 의 실력을 뛰어넘는 정도라고 한다.   당뇨성 망막병증 만성질환인 당뇨병은 세계인 19명 중의 한 명에 해당될 정도로 흔하고도 심각한 질병이다. 혈당이 적정한 수준으로 조절되지 않는 당뇨병 환자들은 장기적으로 여러 합병증으로 고통받게 된다. 그 중에 가장 대표적인 것이 바로 당뇨성 망막병증(Diabetic retinopathy)이라는 안과 질환이다. 이 질병은 당뇨병력이 30년 이상인 환자의 90%에게 발병하게 되며,

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (8) 개인 유전 정보 분석의 모든 것!

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개인 유전 정보 분석 디지털 의료의 구현을 위한 데이터 중에서 빼놓을 수 없는 요소가 바로 개인 유전 정보이다. 앞서 인간 자체가 데이터에 관한 것이며, 생명을 유지하고 살아가는 것 자체가 끊임없이 데이터를 만들어내는 과정이라는 것을 강조한 바 있다. 더 나아가 인간은 태어날 때부터 부모에게서 물려받은 데이터를 가지고 태어난다. 바로 유전 정보이다. 디지털 기술의 발전에 따라서 유전 정보 분석을 위한 시간과 비용은 급격하게 줄어들어, 바야흐로 개인 유전 정보 분석의 시대가 도래하고 있다. 사실 필자는 외부 강의 등에서 개인 유전 정보의 중요성을 설명하기 전에 청중에게 항상 “혹시 자신의 유전 정보를 분석해보신 분이 계신가요?” 하고 질문을 던진다. 이 질문에 대해서는 국내에서는 아직 대학, 기업,

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (7) 웨어러블 디바이스

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“디지털 의료는 어떻게 구현되는가” 시리즈 보기 변혁의 쓰나미 앞에서 누가 디지털 의료를 이끄는가 데이터, 데이터, 데이터! 4P 의료의 실현 스마트폰 이제 스마트폰이 당신을 진찰한다 웨어러블 디바이스 개인 유전 정보 분석의 모든 것! 환자 유래의 의료 데이터 (PGHD) 헬스케어 데이터의 통합 헬스케어 데이터 플랫폼: 애플 & 발리딕 빅 데이터 의료 원격 환자 모니터링 원격진료 인공지능 웨어러블 디바이스: 입는 기기로 연결되는 인간 웨어러블 디바이스는 말 그대로 몸에 입거나 걸치는 기기이다. 최근에는 피부에 부착하거나, 문신을 하거나, 체내에 삽입하는 형태로까지 발전하고 있다. 이러한 웨어러블 디바이스는 사용자와 주변 환경에 대한 데이터를 측정하거나, 스마트폰 등 기존의 기기의 사용을 더욱 편리하게 해주며, 더 나아가서는 사용자의 능력을 더 강화(augmentation)해주는

인공췌장과 인공지능을 통한 개인 맞춤형 혈당 관리

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지난 9월 28일 FDA가 최초로 인공췌장 (artificial pancreas) 기기를 승인했습니다. 14살 이상의 제 1형 당뇨병 (소위 소아당뇨병) 환자에 대해서, 메드트로닉의 MiniMed 670G 라는 기기가 허용된 것입니다. 인공췌장은 말 그대로 인슐린의 조절을 분비하는 췌장의 역할을 자동적으로 할 수 있는 기기입니다. 특히 췌장 기능의 문제로 인슐린이 전혀 분비되지 않는 제 1형 당뇨병 환자의 경우, 평생동안 혈당을 측정하며 인슐린의 자가주사로 혈당을 관리하며, 저혈당/고혈당증의 부담을 안고 살아가야 합니다. 만약 인공췌장을 통해 인슐린 분비를 자동으로 안전하게 조절할 수 있다면 이런 환자들의 삶을 극적으로 개선할 수 있을 것입니다.   당뇨병 환자들의 성배 일반적으로 인공췌장은 혈당 수치를 지속적으로 측정할 수 있는 연속혈당계(CGM), 혈당 변화에 따라서 인슐린의 주입량을 결정하는 알고리즘, 실제로

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