최근 서울신문에 기고한 칼럼입니다. 글자수 제한 없이 집필했던 원문을 올려드립니다. 기술 혁신이 가속화될수록 규제의 중요성이 커진다. 특히 인간의 생명을 다루는 의료 및 헬스케어 분야의 기술에 대한 규제는 더욱 그러하다. 하지만 디지털 기술 혁신이 예측 불가능한 방향으로 폭발적으로 일어나면서, 이를 어떻게 합리적으로 규제할 것인지에 대한 고민도 깊어지고 있다. 이러한 상황에서 규제 과학의 중요성이 대두된다. 규제 과학은 규제 시스템 자체를 과학적으로 수립하는 방법론이다. 식약처 등 규제 기관은 이렇게 규제에 대한 과학적인 접근을 더욱 강화해야 한다. 또한 이를 위해 규제기관에 대한 지원도 필요하다. 규제는 근본적으로 기술의 발전에 후행할 수밖에 없다. 4차 산업혁명으로 대표되는 디지털 혁신이 폭발적으로 일어남에 따라 디지털 의료와 관련된 규제의 간극은 […]
제가 최근 전자신문에 기고한 칼럼입니다. 분량 제한 없이 썼던 원문을 올려드립니다. 디지털 헬스케어 분야에서 새 정부에 바라는 것은 단 한 가지밖에 없다. 바로 수가이다. 디지털 헬스케어에 특화된, 특히 소프트웨어 의료기기에 특화된 새로운 수가 기준이 필요하다. 이것 없이는 4차산업혁명의 핵심 분야인 디지털 헬스케어에 대한 진흥책은 모두 미봉책일 뿐이다. 지난 수년 동안 업계에서는 이를 수없이 요구해왔지만, 실질적인 진전은 없었다. 새 정부가 보험 수가라는 업계의 오랜 숙원 하나만 해결하더라도, 디지털 헬스케어 분야에서는 전례 없이 성공적인 정부로 역사에 남을 것이다. 디지털 헬스케어 분야에는 ‘기승전수가’라는 관용구가 있다. 한국과 같은 단일 의료 보험의 국가에서는 새로운 의료기술을 개발하여 사업화하는 경우, 별도 급여가 책정되지 않으면 시장 진입
의료 인공지능 스타트업 루닛이 이번에 엄청 좋은 논문을 JCO(Journal of Clinical Oncology)에 내셔서 휘리릭 읽고 요약해봅니다. 루닛의 병리 인공지능 Lunit SCOPE를 이용해서, NSCLC 환자에서 면역항암제(ICI)의 반응성을 예측할 수 있으며, 기존의 바이오 마커인 PD-L1의 한계를 보완할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구입니다. 참고로, JCO는 임상 종양 분야의 최고 권위지로 IF가 무려 44점입니다. (이번 연구가 retrosepctive이고 환자수에 약간 제한이 있는데도 JCO에 나온 걸 보면, 이런 부분이 보완된 연구는 NEJM 급일 것 같네요.) 키트루다로 대표되는 면역항암제는 여러 암종에서 기존 항암제 대비 우월한 효과를 보여주었습니다. 다만, 이 약이 (너무 고가임에도 불구하고) 환자에게 정말 효과가 있을지 예측하기가 어렵다는 것이 단점이었습니다. 현재 인정되는 유일한 바이오마커는 PD-L1 인데,
이슈 (2) 인공지능과 디지털 치료제 관련 수가 수가 이야기가 나온 김에 이어서 바로 해보겠습니다. 디지털 헬스케어 산업 이야기를 하면서 수가를 빼놓을 수는 없겠지요. 업계의 관용 표현대로 ‘기승전수가’ 이기 때문입니다. 의료 및 헬스케어와 관련한 새로운 기술을 개발하여 사업화할 경우, 한국과 같은 단일 의료 보험의 국가에서는 별도 급여가 책정되지 않으면 수익화를 할 수 있는 방법이 극히 제한됩니다. 하지만 역시 이러한 단일 의료 보험 국가에서는 ‘국민의 혈세’를 쓰기 때문에, 급여 기준을 매우 보수적으로 잡을 수밖에 없습니다. 현재 업계에서 가장 크게 관심을 가지는 수가는 역시 인공지능과 디지털 치료제에 대한 것입니다. 인공지능의 경우에는 영상의학과 및 병리과 인공지능에 대해서 심평원의 요양급여 여부 평가 가이드라인을 각각 2019년
짤막하지만 꽤 상징적인 소식을 하나 공유합니다. 현재 영국에서 개최되고 있는 G7 행사에서 보건장관의 공동 성명으로 4대 주요 전략 실천 분야(strategic actions)가 선정되었는데요. 그 중의 하나가 바로 디지털 헬스케어 입니다. (ref) 함께 선정된 다른 주제들을 보면 디지털 헬스케어의 중요성에 대한 위상이 얼마나 올라갔는지를 짐작해볼 수 있습니다. global health security antimicrobial resistance clinical trials digital health 이 공동성명의 34번부터, 40번까지가 디지털 헬스케어에 대한 내용으로 성명서의 상당한 부분이 할애되고 있습니다. COVID-19 판데믹과 관련된 언급도 많습니다만, 디지털 헬스케어의 중요성이 여기에 국한되고 있지는 않다고 언급하고 있습니다. 디지털 헬스케어를 통한 혜택을 극대화하기 위해서, 규제, 프라이버시 등 제도적인 보완과 함께 지역/국가간의 협력을 강화해야 한다고 강조합니다. 특히 데이터의
의료 인공지능 회사인 뷰노에서 최근 출간한 딥러닝 기반 흉부 엑스레이 영상 인공지능의 효용을 증명한 논문을 소개해드립니다. 이 논문은 영상의학 분야 최고 권위 학술지 Radiology 에 최근 출판되었습니다. 몇몇 언론 기사로도 보도되었습니다만, 저도 꼼꼼하게 읽어보고, 기억나는 것들을 정리해둡니다. (저는 뷰노의 자문이자 주주로 COI가 있습니다.) 이 논문을 통해 뷰노의 인공지능을 활용하면, 인공지능을 활용하지 않았을 때에 비해서 흉부 엑스레이 영상의 판독 성과가 유의미하게 좋아진다는 것을 증명했습니다. 결론만 본다면 예전의 연구들과 다를 게 없이 보일 수도 있겠지만, 세부적인 연구 디자인과 결과에서 주목해야 합니다. 이런 엄정한 디자인에 기반한 임상 연구가 거듭되어야 폭넓은 임상 현장 적용에 더 가까이 다가설 수 있습니다. Radiology라는 좋은 저널에 실릴 수
많이 늦었지만, Apple Heart Study 에 대한 논문을 이제라도 간략히 리뷰합니다. 스탠퍼드 대학은 애플의 후원을 받아, 애플워치의 부정맥 탐지 기능에 대한 임상 연구를 수행하였고, 이 연구의 결과는 무려 NEJM에 2019년 11월 실렸습니다. NEJM은 전세계 의학 저널 중에 (사실 모든 분야의 학술 저널 중에) 가장 임팩트 펙터가 높은 초특급 권위지입니다. 이 논문이 나온지 시간이 꽤 많이 흘렀지만, 제가 뒤늦게 읽었습니다. 이 논문은 생각보다 어렵고, 주요 메시지를 파악하는데 시간이 걸렸습니다. 논문 자체가 어렵다기보다는, 무엇보다 임상 연구의 디자인이 다소 복잡하고 특이합니다. 전통적인 세팅 내에서의 RCT를 한 것이 아니라, 소위 pragmatic trial 로, remote, site, decentralized, patient-reported outcome 등을 기반으로 한 아주 특이한 스터디라고
이번 ‘디지털 헬스케어 인터뷰’에서는 코로나 판데믹이 시작되던 직후, 코로나 환자 선별 및 중증도를 예측하는 앱을 개발하여 국내외의 큰 주목을 받은 국군의무사령부의 허준녕 대위님을 인터뷰 했습니다. 신경과전문의이신 허준녕 대위님은 학창시절부터 프로그래밍을 좋아하셔서, 독학으로 의료 인공지능 관련 논문을 출판하기도 하셨고, 이번 코로나 앱을 개발하여 여러 다른 전문과들과 함께, 비영리 프로젝트인 닥클 (DOCL, Doctors on the Clould)을 이끌어 오셨습니다. 닥클 프로젝트는 코로나 판데믹에서 발빠르게 코로나 앱을 개발하고, 질병관리청과 협업하면서 관련 연구를 진행하여, 현장에서 활용하고 논문을 출판하기도 하였습니다. 이런 경험을 바탕으로 닥클 프로젝트는 코로나 판데믹 이후에도, 신종 감염병 신속 대응 플랫폼으로 발돋움하기 위해서 노력하고 있습니다. 저는 닥클을 어떻게든 많이 도와드리고 싶은데요. 매우 중요하고도 의미
*이번 달 한국경제신문에 기고한 칼럼입니다. 분량제한으로 다 기고하지 못한 원문을 올려드립니다. 디지털 헬스케어 기술의 혁신으로 나타나는 가장 큰 변화 중 하나는 의료기기 범주의 확장이다. 기존 의료기기는 주로 하드웨어였다. 체온계, 혈압계, 혹은 엑스레이 촬영기기 등이 그러하다. 하지만 의료기기는 소프트웨어의 영역으로 확장되고 있다. 흉부 엑스선 영상을 판독해서 결절을 찾아주거나, 병리 영상을 분석하여 암을 진단하는 인공지능이나, 앱이나 게임으로 환자를 치료하는 디지털 치료제가 이러한 소프트웨어 의료기기의 대표적인 유형이다. 식약처는 지금까지 60개 정도의 인공지능 기반의 의료기기를 인허가했으며, 올들어 FDA는 불면증 치료용 앱이나, ADHD 치료용 게임을 연달아 인허가 하기도 했다. 이렇게 오로지 소프트웨어로만 구성된 새로운 종류의 의료기기를 SaMD (Software as a Medical Device)라고 지칭한다. 기존 하드웨어
2020년 10월 28일 국회 포럼에서 발표했던 자료를 영상으로 만들어 보았습니다. 발표 슬라이드는 이 링크에서 보실 수 있습니다. 원본 파일을 다운로드 받으실 수 있도록 해놓았으니, 의견이 필요하신 곳에 전달해주셔도 좋습니다. 특히 마지막 장의 제언에 대해서 기재부와 행안부에 의견을 드리실 수 있는 분들이 계시면 많이 전달해주시면 좋겠습니다. [youtube id=”ahBjLZjrJHE” width=”620″ height=”360″]
2020년 11월에 열린 대한병리학회 추계학술대회에서 제가 키노트 연사로 발표한 자료입니다. 병리학 인공지능 부분만 발췌해서 공유해드립니다. 제가 병리학을 그리 잘 알지 못해서, 이번 기회에 최근 연구 결과들을 나름대로 공부해서 발표했는데, 스스로 부족함도 많이 느꼈습니다. 초청해주셔서 다시 한 번 감사드립니다.
흥미롭게 읽은 신박한(?) 연구입니다. 지난 5월 Nature Medicine 에 출판된 논문인데요. 심전도(ECG)는 아주 중요한 데이터임에도 불구하고, 그 자체로 예후 예측을 위해서는 잘 사용되지는 않았습니다. 하지만 딥러닝에 기반하면 12-lead ECG의 voltage-time trace, 즉 심전도 그래프 그 자체가 환자의 1년 후 사망율을 (그리고 더 장기간의 사망율도) 예측할 수 있다는 흥미로운 연구입니다. 미국의 대형 병원인 가이징거의 연구자들은 가이징거의 지난 34년 동안의 진료기록을 후향적으로 분석하여, 딥러닝으로 환자 25만여 명의 1.16M 개의 12-lead resting ECG를 학습시켰습니다. 그 결과 ECG를 측정한지 1년 이후의 사망율의 예측에 ECG trace 만 사용했을 때에는 AUC 0.855, 그리고 여기에 나이와 성별을 추가하면 AUC 0.876 의 높은 정확도를 달성했습니다. 더 흥미로운 결과는
최근 텔라닥-리봉고 합병 건 이후로, 미국의 원격진료 시장은 계속 들썩이고 있다. 연내로 IPO를 앞두고 있는 2위권 원격진료 회사 Amwell 에 구글이 (정확히는 구글 클라우드가) $100M 을 투자했다. 상장가와 동일한 조건의 투자. AmWell은 지난 5월에 시리즈C 펀딩으로 $194M의 메가딜에 성공한 것에 이어 연내 두 번의 메가딜에 성공했다. 그런데 이번 투자에서 향후 구글 클라우드와 AmWell 이 협력하겠다는 부분이 흥미롭다. 가장 재미있는 것은 ‘digital waiting room’ 이라는 컨셉. 원격진료를 받으러 온 환자가 (가상의) 대기실에 있을 때부터, 의사가 환자를 진료할 때까지 모두 구글이 인공지능 등의 기술로 보조를 해주겠다는 것이다. 너무 미래지향적인 것 같기는 하지만 인공지능, 특히 자연어처리와 (실시간?) 번역과 같은 기술을 활용하는 것이 계획이다.
제 유튜브에 올린 영상입니다. 이번에는 지금까지와는 조금 다른 주제를 이야기 해보려고 합니다. 최근에 ‘동학개미운동’ 때문에 미국의 ‘슈뢰딩거’라는 회사가 한국에서도 주목을 많이 받고 있습니다. ‘제2의 테슬라’라고 불리기도 하고, 빌게이츠가 투자했다는 것으로도 유명한데요. 이 회사는 인공지능을 활용하여 신약 개발을 하는 회사입니다. 이 회사에 투자를 고려한다면 어떠한 점들을 중점적으로 봐야 할지에 대해서 영상을 만들어보았습니다. [youtube id=”Fz7AgPs2e2E” width=”620″ height=”360″] 관련 포스팅 딥러닝으로 신약을 개발할 수 있을까 (아톰와이즈) 딥러닝으로 46일만에 신약 후보물질 디자인하기 (인실리코 메디슨)
디지털 헬스케어 분야의 세계적인 구루, 에릭 토폴 (Eric Topol) 박사님의 ‘딥 메디슨’의 한글판이 드디어 출판되었습니다! ‘청진기가 사라진다’, ‘청진기가 사라진 이후’ 에 이은 토폴 박사님의 세 번째 저작입니다. 제목에서 나타나듯이, 인공지능을 중심으로한 디지털 헬스케어 분야의 혁신을 폭넓게 다루고 있습니다. 토폴 박사님 특유의 방대한 지식과 의학의 여러 분야, 그리고 인문학까지 넘나드는 혜안을 볼 수 있는 명저입니다. 작년에 스크립스 중개과학 연구소에서 연구년을 보내시며 토폴 박사님과 직접 연구를 진행하셨던 경희의료원 이상열 교수님께서 심혈을 기울여 번역하셨고, 저는 감수자로서 부족하나마 힘을 보탰습니다. 토폴 박사님의 논문은 나오는대로 저도 대부분 읽고 있습니다만, 이 책을 감수하면서 저도 많은 부분을 배웠습니다. 제 ‘의료 인공지능’ 보다 더 넓은 범위를 다루고 있고,
며칠 전 Nature Medicine에 흥미로운 논문이 실렸습니다. 바로 인공지능이 의사와 협업하여 피부암을 포함한 피부과 질환을 판독하는 경우, 시너지가 얼마나 어떻게 발생할지를 다양한 각도에서 세부적으로 분석한 논문입니다. AI 는 이제 Augmented Intelligence 라고도 지칭되면서 인간 의사를 대체하는 것이 아닌, 인간 의사의 능력을 ‘증강’ 시키는 방향으로 발전하고 있습니다. 하지만, 실제로 어떠한 인간 의사가, 어떤 인공지능을, 어떠한 방식으로 활용할 때, 그 효용이 얼마나, 어떻게 나타나며, 판독자들은 어떻게 반응하는지에 대해서는 아직 연구가 많이 진행되지는 않았습니다. 이번 연구는 (피부과 질환에만 집중하고 있기는 합니다만) 제목에서도 드러나듯이 human-AI collaboration을 여러 각도에서 분석함으로써, 앞으로 의료 현장에서 인공지능이 어떻게 활용되어야 할지에 대한 힌트를 주고 있기도 합니다. 어떠한 방식으로