디지털 치료제를 논할 때, 페어 테라퓨틱스와 함께 항상 빠지지 않는 이름이 있다. 바로 앞서 몇 번 언급된, 알킬리 인터렉티브의 EVO라는 태블릿PC 게임이다. 이 게임은 아동의 ADHD (주의력 결핍 과잉 행동 장애)의 치료를 목적으로 하고 있으며, 임상적인 근거를 바탕으로 의료기기 인허가를 신청, 2019년 4월 현재 FDA의 심사를 받는 중이다. 만약 EVO가 디지털 치료제로서 FDA의 인허가를 받는데 성공한다면, 의사의 처방을 받아서 질병 치료를 위해 사용하는 최초의 게임이 된다. 디지털 치료제가 온다 (1) 또 하나의 신약 (2) 최초의 디지털 치료제, reSET (3) 이것은 게임인가, 신약인가? 알킬리! (4) 당뇨병 예방 애플리케이션, 눔과 오마다 헬스 필자가 이 게임을 처음 접한 것은 2017년 샌디에이고에서 열린 한 컨퍼런스에 참석했을 때이다. 당시 […]
2019년 4월 포스텍의 실전창업특강 수업에서 강의한 자료입니다. 디지털 헬스케어 스타트업의 성공 조건과 주의해야 할 점에 대해서 설명하였고, 저희 디지털헬스케어파트너스(DHP)에 대해서도 간략히 소개했습니다.
그렇다면 디지털 치료제는 실제로 어떤 것들이 있을까? 이제는 구체적인 사례들에 대해서 알아보도록 하자. 현재 개발되고 있는 디지털 치료제는 아주 다양한 회사에 의해서 개발되고 있으며, 대상으로 하는 질병도 당뇨, 수면장애, 우울증, ADHD, 조현병, 심혈관 질환, 중독, 뇌졸중, 치매, 천식 등 무척이나 다양하다. 그러한 다양한 사례 중에서 대표적인 몇 가지, 특히 의학적인 근거가 충분하고, 개발 및 인허가, 상업화와 관련해서 상대적으로 많이 진전된 사례들을 중심으로 살펴보려고 한다. 디지털 치료제가 온다 (1) 또 하나의 신약 (2) 최초의 디지털 치료제, reSET (3) 이것은 게임인가, 신약인가? 알킬리! (4) 당뇨병 예방 애플리케이션, 눔과 오마다 헬스 현재 디지털 치료제 분야에서 가장 대표적이면서도, ‘최초’라고 불리는 것은 바로 미국의 스타트업 페어 테라퓨틱스(Pear Therapeutics)의 리셋(reSET)이라는
최근 FDA에서는 인공지능/머신러닝 기반의 인공지능 의료기기의 adaptive learning을 어떻게 규제할 것인지에 대한 백서를 내어놓았습니다. (즉, 아직 가이드라인 전단계의 문서입니다.) 인공지능의 속성 중의 하나는 개발할 때뿐만 아니라, 사용하면서도 사용자의 피드백, 새로운 학습 데이터, 혹은 알고리즘 자체의 발전으로 계속 변화/발전할 수 있다는 점입니다. 이를 adaptive learning (적응형 학습)이라고 합니다. 제가 졸저 ‘의료 인공지능’에서도 IBM Watson for Oncology를 설명하면서, 지속적으로 출판되는 논문 등을 반영하여 WFO의 결과가 지속적으로 바뀔 수 있기 때문에 기존 방식의 임상 연구를 통한 검증이 근본적으로 어려울 수 있다고 지적한 바 있습니다. 이때 언급했던 것이 바로 adaptive learning 입니다. 이번 백서에 나오듯이, 일반적으로 AI/ML에 기반한 SaMD가 바뀌는 것은 아래와 같이 Performance,
필자는 흔히 디지털 헬스케어를 설명할 때, ‘디지털 헬스케어의 3단계’라는 개념을 즐겨 사용한다. 데이터를 중심으로 측정, 통합, 분석을 거치면서 디지털 헬스케어가 구현된다는 것이 골자다. 그런데 여기에서 그친다면 무엇인가 빠진 것이 있을 것이라고 생각할 수도 있다. 바로 환자를 ‘치료’ 한다는 것이다. 환자를 치료하기 위해서는 수술이나 시술을 하거나, 혹은 약을 처방해야 한다. 이러한 측면에서 디지털 헬스케어로 수술 등을 보조할 수 있겠지만, 그것만으로 환자를 치료하기는 어려우리라 생각할 수도 있겠다. 디지털 헬스케어를 마치 약처럼 사용해서 환자를 ‘치료’한다는 것은 일견 상상하기 어려울 수도 있기 때문이다. 하지만 그렇지 않다. 디지털 헬스케어는 ‘약’의 개념도 확장하고 있다. 흔히 약이라고 하면 우리는 경구제로 복용하는 알약이나, 주사약 정도를 떠올린다. 보통 1세대
원격의료에 대한 논의의 마지막으로, 한국의 원격의료에 대한 이슈를 살펴보자. 원격의료만큼 국내 의료계의 반발을 불러일으키는 뜨거운 감자도 없다. 또한 한국처럼 원격의료가 명시적으로 전면 금지된 나라도 사실은 찾아보기 어렵다. 미국과 같이 원격의료가 폭발적으로 성장하는 국가나, 유럽, 중국이나 일본 등의 사례를 보면, 유독 왜 한국에서만 원격의료가 전면 금지되고 있는지 자연스럽게 의문이 들 수밖에 없다. 과연 무엇이 문제이기에 이런 논란만 계속 되풀이되는 것일까. 우리는 원격의료 문제의 실마리를 어떻게 하면 찾을 수 있을까. “원격 의료 집중 해부” 시리즈 (1) 원격 환자 모니터링 (2) 원격 진료, 제대로 알자 (3) 원격 진료, 얼마나 안전한가? (4) 한국의 원격의료, 무엇이 문제인가 한국의 원격의료에 대한 생각과, 그 생각에 대한 생각
며칠 전 Science에 실린 흥미로운 아티클입니다. 바로 의료 인공지능에 대한 adversarial attack, 즉, 악의적인 공격의 가능성에 관한 것입니다. 다른 모든 인공지능과 마찬가지로 의료 분야의 인공지능 역시 이러한 악의적인 공격에 취약할 수 있습니다. 데이터를 (인간은 알아차릴 수 없을 정도로) 미묘하면서도 교묘하게 의도적으로 조작함으로써, 알고리즘이 내어놓는 결과를 완전히 반대로 만들 수 있다는 것입니다. 예를 들어서, 피부의 점 사진에 대해서 (인간의 눈으로는 알 수 없는) 몇 픽셀 수준의 perturbation을 줌으로써, 원래는 인공지능이 정상으로 판독하던 것을 암으로 판독할 수 있게 만들 수 있습니다. 이는 이미지 판독 관련 뿐만 아니라, 자연어 처리에서 단어 표현을 조금 바꾸거나, 혹은 보험 심사에 대해서 청구 코드를 약간 바꾸는 것으로도 알고리즘이 정반대의
의료 인공지능을 주제로 2019년 3월 서울의대 및 고려대학교병원 등에서 강의한 자료입니다. 의료 인공지능 분야의 최근 연구 결과 등이 업데이트 되어 있습니다.
2019년 3월 22일 대한임상신경생리학회 춘계학술대회에서 Plenary Lecture로 강의한 슬라이드입니다. 제가 신경생리학에는 문외한입니다만, 최대한 디지털 헬스케어 분야 중에서 신경생리학에 근접한 사례를 다루려고 노력하였습니다.
애플워치의 심방세동 측정 기능의 정확성에 대한 대규모 임상 연구인 The Apple Heart Study의 중간 연구 결과가 며칠 전에 열린 American College of Cardiology’s 68th Annual Scientific Session and Expo에서 공개되었습니다.[1, 2, 3] 이 연구는 스탠퍼드 의대가 2017년 11월에 런칭한 임상연구이며, 무려 40만 명 이상이 참여한 일종의 원격 임상 연구(virtual clinical trial) 입니다. 애플이 후원했고, 애플워치 1, 2, 3이 활용되었습니다. 참고로 이 연구는 심전도가 아니라, 심박 센서만 가지고 부정맥의 일종인 심방세동(a.fib)을 detection하는 것이 얼마나 정확한지를 본 연구입니다. (최근에 심전도 기능이 달린 애플워치4는 포함되지 않았습니다. 이 기기의 출시 이전에 임상이 시작되었기 때문입니다.) 임상 디자인은 애플워치를 통해서 심방세동이 detection 된 사람에게, (American Well의
원격진료 회사들은 제대로 진료할까 이처럼 미국에서는 다양한 원격의료 회사들이 이미 활발하게 서비스를 제공하고 있으며, 많은 환자가 원격진료를 받고 있다. 그런데 원격으로 진료를 하게 되면 정말 환자들이 정확하고 안전하게 진료를 받을 수 있을까? 난립한 여러 원격진료 회사들 이 제공하는 의료 서비스 간에 질적인 차이 유무에 대한 우려가 없을 수 없다. 특히 원격으로 진료하는 경우 대면진료에 비해 환자에 대해서 얻을 수 있는 정보가 제한적이므로, 정해진 원칙과 절차를 준수하며 진료하는 것이 중요할 것이다. “원격 의료 집중 해부” 시리즈 (1) 원격 환자 모니터링 (2) 원격 진료, 제대로 알자 (3) 원격 진료, 얼마나 안전한가? (4) 한국의 원격의료, 무엇이 문제인가 한국의 원격의료에 대한 생각과, 그 생각에 대한
3일에 걸친 DTxDM West가 끝났다. DTxDM은 digital therapeutics에 집중하는 세계적으로도 드문 컨퍼런스이다. 이 행사가 작년에 처음 생겨서 이번이 고작 세 번째 행사다. 나는 작년 9월 보스턴에서 열린 DTxDM West에 이어 두 번째 참석이다. (매년 봄에는 서부, 가을에는 동부에서 한다) 관련 포스팅: 디지털 신약, 누구도 가보지 않은 길 (DTxDM 컨퍼런스 리뷰) 이 분야는 아직 극히 초기이기 때문에 관심 있는 소수의 사람만이 모인다. (그리고 등록비도 아주 비싸다..) 그래도 지난번 행사에서 이야기가 나왔던 것처럼 전 세계에서 digital therapeutics에 관심있는 사람들이 대부분 모였다고 해도 과언이 아닐 정도다. 그만큼 참석자들 사이에 가족 같은, 동지애적인 느낌이 있다. 스타트업, 제약사, VC, 보험사, 병원 등등 여러 다양한 조직에서 다양한
이번에는 원격의료 중에서 원격진료에 대해서 알아보자. 원격진료는 말 그대로 진료실에서 의사가 환자를 진료하는 행위를 전화, 문자, 이메일, 앱, 영상 통화 등의 통신 기술을 통해서 원격으로 하는 것을 의미한다. 흔히 원격진료라고 하면 영상 통화를 통해서 의사와 환자가 얼굴을 보면서 하는 것을 떠올리지만, 2016년 미국 시장을 기준으로 보면 지금까지의 사용률(overal adoption)은 화상 통화(22%)보다는 오히려 전화(59%), 이메일(41%), 문자 메시지 (29%), 앱(24%)이 더 높다. 다만, 화상 원격진료의 사용률은 2015년 7%에서 2016년 22%로 1년 만에 큰 폭으로 증가했다. 또한 의사-환자 간의 원격진료뿐만 아니라, 의료진 간의 협진이나 의견을 주고받기 위한 의사-의사 간의 원격진료도 있다. 국내 의료법에 따르면 의료진 간의 원격진료는 현재도 합법이다. 이번에는 쟁점이 되고 있는 의사-환자 간의 원격진료에 대해서
지금까지 의료 데이터는 주로 의료 전문가, 즉 사람의 힘으로 분석되고 해석되어 왔다. 하지만 디지털 기술의 발전에 따라서, 데이터를 해석하는 주체는 여전히 사람인 경우에도 분석하는 방식은 예전과 크게 달라질 수 있을 것이다. 의료 전문가가 디지털 기술을 활용하여 환자에게서 나온 의료 데이터를 분석하는 새로운 방법의 하나로 원격의료(telemedicine)를 빼놓을 수 없다. 현대 디지털 기술 중에 가장 비약적으로 발전한 것 중 하나가 바로 통신기술이다. 이를 고려한다면 디지털 기술이 의료에 적용을 논할 때 원격으로 진단하고 의료 서비스를 제공하는 것을 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 의료 서비스의 양과 질
병원 진료 예약 및 상담에 특화된 챗봇 스타트업, 웨저 부산대학병원 등 국내 200여 병원에 활발히 도입 헬스케어 스타트업 전문 엑셀러레이터, 디지털 헬스케어 파트너스 (이하 DHP, 대표파트너 최윤섭)는 의료 챗봇 스타트업 웨저(대표 박해유)에 투자하고, 엑셀러레이팅을 시작한다고 2월 19일 밝혔다. 웨저는 병원에 특화된 챗봇을 개발 및 서비스하는 스타트업이다. 기존에는 환자가 진료 예약이나, 진료비, 진료시간 등을 문의하기 위해서 홈페이지를 방문하거나 직접 전화를 걸어야 했고, 병원에서는 이를 콜센터나 전담 직원이 응대해야만 했다. 하지만 챗봇을 이용하면 환자는 주말과 야간 등 24시간 편리하게 병원에 문의할 수 있다. 또한 병원은 콜센터 직원의 감정 노동 완화 및 단순반복적인 상담 업무를 절감하며, 사전 문진을 통해 진료 시간도 단축할 수
애플의 헬스케어 생태계를 논할 때, 헬스키트와 함께 언급해야 할 또 하나의 플랫폼은 바로 애플 헬스 레코드(Apple Health Record)이다. 애플 헬스 레코드는 개별 병원의 전자의무기록(EMR)에 저장된 진료 기록, 처방 기록, 진단검사(lab test) 결과, 예방 주사 기록 등을 환자가 자신의 아이폰으로 받아올 수 있게 한다. 아이폰에 저장된 데이터는 ‘건강’ 앱의 가장 오른쪽에 있는 ‘의료 정보’ 탭에서 확인할 수 있다. 예전에 여러번 강조한 적 있는, 헬스키트가 환자 유래의 의료 데이터를 아이폰을 기반으로 통합하는 플랫폼이라면, 이 애플 헬스 레코드는 병원에서 측정되는 (전통적인 의미의) 의료 데이터를 아이폰을 기반으로 통합하는 플랫폼이다. 전문 용어로는 이러한 애플 헬스 레코드와 같은 플랫폼을 ‘개인 건강 기록(Personal Health Record, PHR)’이라고 한다.