글쓴이 이름: 최윤섭

디지털 기술과 생명과학, 의학의 융합을 통해 사회적 가치를 창출하고 의료를 혁신하는 것을 화두로 삼고 있는 디지털 헬스케어 전문가, 미래의료학자, 작가, 벤처투자자입니다. 포항공과대학교(POSTECH)에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수전공하였으며, 전산생물학으로 이학박사 학위를 취득하였습니다. Stanford University 방문연구원, 서울대학교병원 연구조교수를 역임하였습니다. 현재 디지털 헬스케어 스타트업 전문 투자사 디지털 헬스케어 파트너스(DHP)의 대표 파트너이며, 연세대학교 의과대학 예방의학교실 외래조교수이기도 합니다. 『디지털 헬스케어: 의료의 미래』, 『의료 인공지능』, 『헬스케어 이노베이션』 등을 집필하였으며, Science의 제1저자를 비롯해서, 주요 국제 학술 저널에 다수의 논문을 개제하였습니다. npj Digital Medicine Editorial Board 멤버이자, 대한의료인공지능학회 설립 발기인 및 기획이사로 활동했습니다. 식약처 및 심평원의 자문위원이기도 합니다.

23andMe의 비전: 도저히 무시할 수 없을 만큼 많은 데이터!

얼마 전 Bio-IT world 에는 개인 유전정보 분석 기업 23andMe의 공동창업자 Anne Wojcicki 가 스탠퍼드 대학에서 열린 “Big Data in Biomedicine Conference” 에서 했던 키노트 스피치에 대한 기사가 실렸습니다. 이 발표에서 Anne Wojicicki는 23andMe의 철학과 비전에 대해서 매우 인상 깊은 이야기들을 하였습니다. 국내에는 아직 잘 알려져 있지는 않지만, 23andMe는 개인 유전정보 분석 산업을 개척해 나가고 있는 혁신적인 생명공학 벤처 회사입니다. 실리콘벨리에서 2006년에 창업한 이 회사는 현재 단돈 $99 만 내면 유전정보를 바탕으로 120여 개의 주요 질병에 대한 발병 확률, 50개 질병 유전자의 보인자 현황 (carrier status), 20여개 특정 약물에 대한 반응, 그리고 60여개의 유전적 특징들에 대하여 분석해줍니다 (자세한 리스트는 여기 참조).   […]

소프트뱅크, Fitbit Flex를 통해 헬스케어 서비스를 제공한다

며칠 전, 모바일 헬스케어에 관한 흥미로운 소식이 들렸습니다. 바로 (제가 존경해 마지 않는) 한국계 일본인 손정의 회장의 소프트뱅크가 모바일 헬스케어 디바이스인 Fitbit Flex 를 통해 헬스케어 서비스를 올 여름부터 제공하다고 발표를 한 것입니다. 손정의 회장은 직접 연단에 올라 자신의 손목에 찬 Fitbit Flex를 들어 보이면서 올 7월부터 소프트뱅크 헬스케어 (Softbank Healthcare)을 런칭하겠다고 발표했습니다. 아이폰을 일본에 최초로 들여오면서 시대의 새로운 트렌드에 발빠르게 움직여 일본에 아이폰 열풍을 일으켰던 소프트뱅크가, 이제는 헬스케어 기기를 스마트폰에 연동하여 제공하는 서비스를 시작했다는 점에서 주목하지 않을 수 없습니다. Fitbit 은 나이키의 FuelBand, 그리고 한국에도 최근에 정식 수입되기 시작한 Jawbone의 UP과 함께 대표적인 헬스케어 측정/관리 기기입니다. 이런 기기들은 손목에 차거나,

당뇨병 패러독스: 당뇨병 환자에게서 배우는 헬스케어 셀프-트레킹 기기의 조건

IT 기술의 발달과 아이폰을 필두로 한 스마트폰의 보급은 의학과 헬스케어에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 무엇보다 사람들이 저마다 항상 가지고 다니는 스마트폰은 과거의 헬스케어 관련 기기들이 가졌던 큰 장벽인 ‘보급’의 문제를 이미 해결해주었기 때문에, 스마트폰에 기반한 헬스케어 혹은 의학에 관한 여러 가지 앱이나 가젯 등이 앞다투어 출시되고, 사용자들도 이들을 접할 기회가 많아지게 되었습니다. 대표적인 예로, AliveCor의 iPhone ECG Heart Monitor 같은 기기들을 들 수 있습니다. 아이폰에 이 특별한 ‘아이폰 케이스’를 부착시킴으로써, 간단하게 아이폰을 휴대용 심전도 측정기로 만들 수 있습니다. 디지털 헬스케어의 전도사 에릭 토폴 (Eric Topol) 박사가 항상 이야기하는 이 기기는 이미 작년에 FDA 승인을 받고 심혈관계 환자들의 자가 관리는 물론, 일선 의료

대중의 지혜를 이용한 크라우드 진단 서비스: CrowdMed

과연 어떤 문제를 해결할 때 소수 엘리트 전문가들이 내놓은 대답과, 평범한 수많은 ‘대중’ 들이 내놓은 대답을 종합한 것 중에 어떤 것이 더 정확할까요? 놀랍게도 많은 경우에 ‘평범한 대중(crowd)’이 내어 놓은 답으로 내린 결론이 더 정확하다고 합니다. 이를 가리켜 소위 ‘대중의 지혜 (The Wisdom of Crowds)’, 혹은 ‘집단 지성 (Collective Intelligence)’ 이라는 표현을 씁니다. ‘대중의 지혜’ 라는 동명의 책에는 다음과 같은 일화가 나온다고 합니다. “…광장에 모인 군중들에게 소를 한마리 보여준다. 그리고 그들에게 각자 이 소의 무게가 얼마쯤 되냐고 묻는다. 소에 대해 아무것도 모르는 각각의 사람은 자신의 어림짐작을 내놓는다. 그를 평균낸다. 놀라운 일이 벌어진다. 그 평균치는 소의 무게에 놀라우리만큼 근접한다. 한가지 더

과연 인간의 유전자에도 특허를 거는 것이 타당할까?

과연 사람의 특정 유전자에 특허를 거는 것이 옳은 일일까요? 유전자 분석과 관련한 IT 기술의 급격한 발전에 따라, 개인의 유전체 분석에 필요한 시간과 비용이 급격히 줄어들어 소위 ‘1000불 게놈‘의 시대가 가까워지고 있습니다. 2003년에 끝난 ‘휴먼 게놈 프로젝트‘ 에서는 전세계 과학자들이 힘을 합쳐 13년에 걸친 기간 동안 $2.7 billion이라는 천문학적인 금액을 투자하며 한 인간의 유전체를 읽어낼 수 있었지만, 불과 10년이 지난 지금에는 수천불의 금액만 있으면 불과 1-2 주 이내에 개인의 유전자 지도 전체를 해독할 수 있는 시대가 된 것입니다. 이렇게 과거에 상상만 했던 기술적 장벽이 허물어지면서 개인 유전 정보를 의료 및 헬스케어 분야에 이용하기 위한 법적, 윤리적 이슈들이 속속 제기되고 있습니다. 유전자에

iPad를 통해 중환자실의 신생아와 어머니를 이어주는 ‘베이비 타임’

반드시 ‘최첨단’을 달리는 복잡한 기술이나, 화려한 기술 혁신만이 헬스케어 소비자들의 건강과 삶을 개선시킬 수 있는 것은 아닙니다. 이미 널리 쓰이고 있는 서비스나 기술이라 할지라도, 그것을 ‘어디에서’, ‘어떻게’ 이용하느냐에 따라, 그 가치는 매우 달라질 수 있습니다. 애플에서 나온 타블렛 컴퓨터인 iPad 가 사용자에게 소개된지는 벌써 몇년이 흘렀습니다. 특히 iPad 에는 (그리고 iPhone에도) 사용자들 간에 무료 영상통화를 할 수 있는 ‘페이스 타임 (Face Time)’ 이라고 하는 기능이 소개된지도 이미 오래전입니다. 하지만 한 병원에서는 이렇게 기존에 널리 쓰이고 있던 기능을 활용하여, 병원 중환자실에서 떨어져 있는 산모와 신생아에게 큰 가치를 주기 위해서 활용하고 있다는 이야기가, 최근 mashable과 mobile health news 등에 소개되었습니다.   갓

유전 정보 검사 회사와 전자 의료 기록 (EMR) 회사가 손을 잡다.

환자 개인의 유전체 정보가 실제 진료 및 치료에 이용되기 위해서 선행되어야 할 과제들은 수 없이 많을 것입니다. 일단, 무엇보다 유전체 분석 자체가 정확하고, 빠르게 이루어져야 할 것이며, 그 가격 또한 일반 환자들에게 너무 부담스럽지 않은 수준까지 내려와야 할 것입니다. 개인 유전체 분석이 가능해지던 초기에는 분석 가격이 너무 비싼 탓에 백만장자들의 전유물이 되지 않을까 하는 우려가 있었습니다. 하지만 이제는 “$1000 게놈“이라는 키워드 답게, 여러 IT 기술 혁신에 의해 개인 유전체 분석에 대한 가격은 ‘무어의 법칙’ 이상으로 빠르게 낮아지고 있습니다. (이전 포스팅 참고) 그 외에 또 다른 한 가지 선행되어야 할 부분은 개인의 유전체 분석 결과를 의사 및 의료서비스 제공자 (medical service

집 앞 편의점을 원격 진료소로 만든다: HealthSpot

지난 3월 24일 일요일에 서울 코엑스에서 ‘Consumer Health Startups in Korea’ 라는 주제로 Health 2.0 Seoul Chapter 의 첫번째 행사가 열렸습니다. 국내에서는 찾아보기 힘들었던 디지털 헬스케어에 대한 대규모 행사였기 때문에, 일요일 오전에 행사가 진행되었음에도 불구하고 많은 분들이 참석하여 성황리에 막을 내렸습니다. 디지털 헬스케어에 대한 관련 업계 종사자들의 뜨거운 관심을 엿볼 수 있는 자리였습니다. (이 블로그에 방문자들 중에는 그 자리에 참석하셨던 분들도 많이 계실 것 같습니다.) 이 행사의 첫번째 발표를 해주신 분은 미래학자이시자, Health-IT 융합 전문가이신 명지병원의 정지훈 박사님이셨습니다. 20분간의 길지 않은 시간이 주어졌지만, 그 시간 동안 매우 통찰력이 넘치는 이야기들을 많이 전해주셨습니다. 그 중에서 저도 인상 깊게 들었고, 박사님 본인도 “라스베가스에서

수퍼컴퓨터 IBM Watson, 의학의 미래가 될 것인가? (후편)

IBM의 수퍼컴퓨터 Watson 에 대해서 소개해드렸던 지난 포스팅에서는 Watson에 대한 전반적인 소개 및 주로 지금까지 알려진 ‘사실’들을 중심으로 알려드렸습니다. 이어지는 이번 포스팅에서는 과연 이 IBM Watson이 앞으로 얼마나 정확하게 질병을 진단하고 치료법을 제시할 수 있을지, 그리고 미래의 의학에 어떠한 영향을 미칠지에 대해서 정리를 해보도록 하겠습니다. 사실 이러한 이슈들에 대한 의견은 여러 전문가들 사이에서도 크게 엇갈리고 있으며, 대부분이 아직까지는 추측이나 전망에 그치는 것들이 많습니다. 아마도 그 이유 중의 하나는 Watson 의 헬스케어에 응용과 관련해서 ‘어떤 식으로 개발되었다‘, ‘의료 현장에 언제부터 투입될 것이다‘, ‘어떠한 방식으로 사용될 것이다‘ 등의 소식들은 많았지만, 아직까지 실제 성능이나 정확도에 대해서는 정확하게 보고된 바가 없기 때문일 것입니다. 시간이 지나면

수퍼컴퓨터 IBM Watson, 의학의 미래가 될 것인가? (전편)

과연 컴퓨터가 의사의 역할을 대체할 수 있을까요? IT 기술의 발달에 따라 디지털 의학 혁명의 시대가 도래하면서, 컴퓨터의 힘이 의학에서 어디까지 영향을 미칠지에 대해 많은 관심이 모아지고 있습니다. 혹자는 컴퓨터 알고리듬이 의사의 역할을 상당 부분 대체할 수 있을 것이라고 주장하기도 합니다. 선마이크로시스템즈의 공동설립자이자, 실리콘밸리의 벤처캐피털리스트 Vinod Khosla 가 그 대표적인 사람입니다. 그는  2012년 1월 TechCrunch에 에 “우리는 의사가 필요한가, 아니면 컴퓨터 알고리듬이 필요한가? (Do We Need Doctors or Algorithms?)” 라는 글을 기고하면서, 미래에는 의사의 80%가 컴퓨터로 대체될 것이라는 다소 급진적인 주장을 펼쳐 많은 의미 있는 논쟁을 불러일으켰습니다. 컴퓨터가 정말 의사를 대체할 수 있을지의 여부는 전문가들 사이에서도 의견이 엇갈리고 있는 상황이지만, ‘IT

먹는 약에 디지털 센서를 달아 복용 여부를 추적한다?

의사들이 가지는 큰 고민 중의 하나는 환자들이 처방 받은 약을 ‘처방 해준대로’ 정확하게 복용하지 않는다는 것입니다.  WHO 의 통계에 따르면 미국의 경우 환자의 절반은 처방 받은대로 정확하게 약을 복용하지 않는다고 합니다. 의사들은 환자들을 치료하기 위해 최선을 다하는데도, 환자가 일단 진료실 밖으로 나간 후에는 약을 제대로 복용하는지를 알 방법이 없기 때문에 무력감을 느낀다는 의사도 있습니다. 환자들은 여러 가지 이유로 처방 받은 약을 제대로 복용하지 않습니다. 먼저, 깜빡하고 약을 복용해야 한다는 것을 잊어버리는 것이 하나의 이유입니다. 특히 많은 종류의 약을 복용해야 하는 만성 질환 환자들의 경우나, 기억력이 좋지 않은 고령 환자들의 경우에 특히 그러합니다. 또 다른 이유는 심리적인 이유입니다. 이제 약을 안 먹어도 왠지

‘환자들의 SNS’, PatientsLikeMe 에 대한 소개와 몇 가지 새로운 소식들

‘환자들의 SNS’ 인 PatientsLikeMe 에 대해 몇가지 새로운 소식이 들려온 김에 이 서비스에 대해서 정리를 해보려고 합니다. 많은 분들이 알고 계시듯이, 이 PatientsLikeMe 서비스는 2004년에 29살의 젊은 나이로 희귀 질환인 루게릭병(ALS)에 걸린 형제를 위해서 3명의 MIT 출신 엔지니어가 모여서 만든 것으로서, 현재 1,800개 이상의 질병에 대한 전세계의 200,000 명 이상의 환자들이 모인 거대한 SNS 서비스로 발전했습니다. 한마디로 ‘환자들 사이의 페이스북‘ 이라고 불릴만 합니다.   2011년 까지는 ALS, 파킨슨씨 병, MS, HIV 등 22가지 종류의 만성 질환에만 제한적으로 새로운 멤버들을 받아들이다가, 이후로는 완전히 공개하여 암이나 당뇨병등 여타 다른 질병에 대한 환자들의 가입도 허용을 하였습니다. 아직까지도 멤버들 대부분이 (초창기 집중했던) 만성 질환에 대한 환자들로 알려져

스타 트렉의 휴대용 의료 장비 Tricorder가 현실로 다가온다.

공상과학영화 스타 트렉(Star Trek)을 보면 Tricorder 라는 신기한 장비가 나옵니다. 손에 들고다닐 수 있을만큼 작은 크기의 이 휴대용에는 각종 스캐닝을 위한 센서가 달려 있고, 데이터를 분석하고, 또 기록을 할 수 있습니다. 예를 들면, 낯선 장소에 도착했을 때 지형지물을 탐색하거나, 처음 보는 생명체를 조사하거나 할 때 쓰이는 것입니다. 이 Tricorder도 (iPhone에도 3, 4, 4S 등 여러 버전이 있듯이) 여러 가지 버전이 있습니다. 특히, 의료용 Tricorder는 질병을 진단하거나, 환자의 신체 상태와 정보를 수집하기 위해서 사용됩니다. Tricorder는 숫자 3을 뜻하는 접두어인 ‘Tri-‘ 와 ‘recorder’ 라는 단어로 이루어진 것이고, 이 세가지는 ‘지형지물의 (geological)’, ‘기후의 (meteorological)’, 그리고 ‘생명체의 (biological)’ 을 뜻한다고 합니다. 스타 트렉에 등장하는

신개념 표적 항암제 T-DM1, 드디어 FDA 승인을 받다.

Genentech 에서 개발되고 있던 항암제 T-DM1이 지난 2월 22일 금요일에 HER2 양성 전이성 유방암 (HER2-positive metastatic breast cancer) 에 대해 드디어 FDA 승인을 받았습니다. Kadcyla 라는 상품명으로 며칠 내에 출시 될 이 약은 Antibody-drug Conjugate (ADC) 라는 형태로 시도되는 약 중 대표격으로 임상 시험을 거칠 때부터 벌써 많은 주목을 받고 있던 약입니다. ADC 라는 것은 항암 표적을 특이적으로 인식할 수 있는 항체(antibody)에 독성을 지닌 물질 (toxin)을 달아서, “독성을 암세포에게만 특이적으로 전달하는” 것을 목표로 하고 있습니다. 항체는 표적을 특이적으로 인식하지만 약효가 제한적인 경우가 많고, 항암화학요법(chemotherapy)은 암세포를 보다 효과적으로 죽일 수는 있지만 독성이 암세포와 정상세포를 가리지 않고 무차별적(non-specific)으로 작용하기 때문에 부작용이 큽니다. 그래서 이 두 가지

신생아의 유전질환 가능성을 임신 전에 판단한다: Counsyl

산부인과에서 아기가 태어나면 가장 먼저 하는 일 중의 하나가 손가락, 발가락이 열개씩 정상적인지를 확인하는 일이라고 하죠? 곧 태어날 아기가 정상적으로 신체 건강하기를 바라는 부모의 마음은 동서고금을 막론하고 누구나 한결 같을 것입니다. 개인 유전체를 검사하고 분석할 수 있는 시대가 오면서, 부부가 자녀계획을 세울 때 아기를 갖기 전에 미리 아기가 희귀 질환에 걸릴 가능성을, 그것도 100여개가 넘는 희귀 유전질환을 저렴한 가격에 알아볼 수 있습니다. 바로, 미국 캘리포니아에 위치한 Counsyl 이라는 회사의 “The Universal Genetic Test“이라는 테스트를 통해서입니다. 스탠퍼드와 하버드의 과학자 및 사회적 기업가를 중심으로 만들어진 이 기업은 이미 2010년에 이러한 서비스를 상용화시킴으로써 화제가 된 바 있습니다. 부부가 타액을 뱉어서 회사에 보내면, 불과 일주일

BGI, 미래 유전체 시퀀싱 업계의 ‘구글’이 될 것인가, ‘팍스콘’이 될 것인가

최근 MIT Technology Review 에 나온 “중국의 유전체 공장을 파헤친다 (Inside China’s Genome Factory)” 의 기사의 요점들을 정리해보았습니다. ‘세계의 공장’ 중국은 거대하면서도 저렴한 노동력으로 다양한 분야에서 세계 경제의 축으로 떠올랐습니다. 이러한 중국의 거대한 영향은 Genomics 분야에서도 예외는 아닙니다. 기사에 소개되는 유전체 분석 기관인 BGI는 자그마치 156대의 시퀀싱 기계를 가지고, 전세계 DNA 데이터의 10-20%를 생산하는, 생물정보학자만 1,000명을 보유한 세계 최대의 유전체 분석 조직입니다. 이러한 규모 및 규모의 경제를 바탕으로 BGI는 유전체 연구 및 사업 분야에서 막대한 영향력을 행사하기 시작하였습니다. 심지어 최근에는 미국의 시퀀싱 업체의 인수를 타진하면서 본격적인 미국 시장 진출에의 신호탄을 쏘아 올렸습니다. 거대한 규모, 인력, 경험 그리고 축적된 데이터를 바탕으로 BGI는 유전체 분석의

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