*제가 매일경제신문에 기고한 칼럼입니다. 분량 제한 때문에 다 실리지 못한 원본을 올려드립니다. 매경에 실린 칼럼은 여기에서 보실 수 있습니다. 스마트폰을 어떻게 사용하는지를 바탕으로 그 사람이 아픈지를 알 수 있을까? 최근 연구 결과들에 따르면 그 사람의 스마트폰이나 소셜 네트워크를 사용하는 패턴만 보더라도 사용자의 건강 상태에 대한 많은 부분을 파악할 수 있다. 유전학의 기본 개념 중에 표현형이라는 것이 있다. 이는 우리의 DNA에 저장된 정보가 발현되어 외형적으로 나타나는 특징들을 뜻한다. 예를 들어, 키, 피부색, 곱슬머리 여부 등이 모두 표현형이며, 질병에 걸리는 것도 표현형의 일종으로 볼 수 있다. ‘이기적 유전자’로 유명한 영국의 진화생물학자 리처드 도킨스는 또 다른 그의 저서 ‘확장된 표현형’에서 표현형의 개념을 생물 […]
2016년 6월 8일 분당서울대병원 의료기기연구개발센터의 ICT 포럼에서 ‘인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가’ 를 주제로 키노트 발표한 자료입니다. 아래와 같은 내용들이 포함되어 있습니다. 인공지능의 의료 활용 유형 복잡한 데이터의 분석 및 권고안 도출 영상 의료/병리 데이터의 분석 및 판독 연속 데이터의 모니터링 및 예측 인공지능으로 인한 새로운 이슈 의사의 대체 가능 여부 결과의 책임 소재 근거 창출의 필요성과 어려움 관련 포스팅 [칼럼] AI가 대체할 수 없는 인간적인 의사의 역할 [칼럼] ‘닥터 알파고’ 의 세 가지 역할 인공지능에 맞서 ‘인간’ 의사는 어떻게 대처해야 하는가 IBM Watson의 CTO, Rob High와의 대화 MD앤더슨과 MSK 암센터, IBM Watson의 진료 정확도를 공개하다
스마트폰을 통한 의료 및 건강 데이터의 측정은 이미 일일이 모두 열거하기 어려울 정도로 다양한 사례들이 있다. 각 센서들을 기준으로 대표적인 것들만 간략하게 소개해보도록 하겠다. “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 카메라 스마트폰에 내장된 여러 센서 중에 가장 직관적이면서 활발하게 사용되는 것은 역시 카메라다. 스마트폰 카메라에 간단한 렌즈를 부착하면, 귀 속 고막의
*제가 매일경제신문에 기고한 칼럼입니다. 분량 제한 때문에 다 실리지 못한 원본을 올려드립니다. 매경에 실린 칼럼은 여기에서 보실 수 있습니다. 미래의 의료가 지향하는 바를 흔히 ‘4P 의료’ 라고 표현한다. 예방 의료, 예측 의료, 맞춤 의료, 참여 의료 등 P로 시작하는 네 단어로 의료의 궁극적 지향점을 나타낸 것이다. 이번에는 참여 의료, 즉 환자들의 참여를 통한 의료의 혁신을 이야기 해보려 한다. 과거에 의료는 공급자 중심이었다. 의사는 모든 의학적인 전문성을 독점하고 있었으며, 환자들은 의료 서비스를 일방적으로 제공받기만 하는 수동적인 존재일뿐이었다. 하지만 IT 기술의 발달은 이러한 구도를 바꾸고 있다. 환자들은 이제 의료에 적극적으로 참여하는 능동적인 존재가 되어가고 있다. 과거에 비해 의료 정보에 대한 비대칭성이 해결되었을
지난 1월 복지부는 국내에서도 원격 진료를 연내 전격 허용하겠다고 발표한 바 있습니다. 여전히 의료계에서는 강하게 반발하고 있는 가운데, 원격진료가 허용되어야 하는지, 허용된다면 언제까지 어떻게 원격진료가 시행할지는 여전히 이슈입니다. 저는 의사도 아니고, 원격 진료 허용에 관해서 중립적인 입장입니다만, 만약에 정부의 입장이 원격 진료가 허용되는 것이 정말로 불가피하다는 것이라면, 부작용을 최소화 할 수 있는 합리적인 방안을 모색하는 것이 매우 중요할 것이라고 생각합니다. (약간 논외입니다만, 지난 국사교과서 국정화 사례에서 제가 느낀 것은 현 정부는 추진하고자 하는 정책에 대해서 국민의 반대를 개의치 않고 끝내 추진해버린다는 것입니다. ‘만약 허용이 불가피하다면’ 이라는 표현에는 그런 현실적인 상황에 대한 의미가 담겨 있습니다. 참고로 지난 5월 23일 복지부에서는 의사-환자간 원격
인공지능의 의료 접목을 논할 때 흔히 외과의사에게는 그 영향이 적을 것으로 예측되고 있습니다. 하지만 최근 사이언스의 자매지인 Science Translational Medicine 에 실린 연구에 따르면 인공지능과 로봇의 결합으로 인간의 손을 완전히 배제하고 진행한 간단한 수술의 결과가 기존의 다양한 표준 수술법보다 여러 방면에서 나은 것으로 나타났습니다. 미국의 Children’s National Health System의 소아외과에서 진행한 연구인데요. 여기에서 개발한 소위 Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) 을 이용해서 생물체의 연조직(soft tissue) 를 봉합하는 수술에 관해 연구했습니다. Children’s National Health System 소아외과에서 개발한 Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) 최근 다빈치 등의 기기를 이용한 로봇 수술(robot-assisted surgery, RAS)가 증가하고 있음에도 여전히 연조직(soft tissue) 수술은 조직의 변화 예측이 어려워서
‘디지털 의료는 어떻게 구현되는가’ 시리즈의 다섯 번째 글입니다. “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 디지털 의료의 3단계 새로운 디지털 기술의 발전과 이를 통한 디지털 의료의 구현은 모두 데이터와 연관 지어 설명할 수 있다. 예전에는 측정하지 못하고 버려질 수밖에 없었던 중요한 데이터를 이제는 측정할 수 있게 되며, 데이터를 측정하는 방법, 측정 빈도,
디지털 기술의 발전이 의학에 미치는 가장 큰 변화 중의 하나는 의료 분야에서도 전문지식의 비대칭성이 줄어들고 환자들의 참여와 권한을 강화시킨다는 것입니다. 환자들은 이미 스스로 의료 데이터를 만들어내고 서로 공유하고 분석하고 있습니다. 미래 의료의 지향점을 잘 나타내는 소위 4P 의료 (4P Medicine) 의 한 요소도 환자의 참여 (Participatory)에 관한 것이지요. 더 나아가 디지털 기술을 활용한 환자들은 이제 더 이상 의료 서비스를 받기만 하는 수동적인 존재가 아니라, 때로는 의료기기에 대한 느린 임상 연구와 규제 프로세스를 무작정 기다리지 않고 스스로 의료 기기를 만들고 전파하는 적극적이고 능동적인 존재가 되었습니다. 인공췌장의 희망고문 당뇨병 환자들은 인슐린을 만들어내지 못하거나, 조절이 되지 않기 때문에 적정 수준의 혈당을 유지하기 위한
*매일경제신문에 제가 기고한 칼럼입니다. 칼럼의 원본은 여기에서 보실 수 있습니다. 실리콘밸리의 선각자 비노드 코슬라는 몇 년 전 “미래에 80%의 의사가 컴퓨터로 대체될 것이다”라고 주장해서 논란을 불러일으켰다. 당시 파격적이었던 이 주장은 인공지능이 현실로 다가온 지금은 별로 낯설게 들리지 않는다. 과거 증기 기관의 발명으로 인류는 최초의 기계 시대를 맞이했다. 기계가 인간 근육의 한계를 넘어서며 대량 생산, 철도 등 현대 산업 문명을 이룩했지만, 신체를 사용해서 일하던 노동자들은 일자리를 잃어버렸다. 인간의 두뇌를 넘어선 인공지능이 제 2의 기계시대를 촉발시키는 이제는 지식근로자들의 일자리가 위협받고 있다. 그런 대표적인 지식근로자가 바로 의사이다. 인공지능의 대표적인 활용분야가 바로 의료이며, 이미 암 환자 진단, 영상 의료 데이터 분석 등 다양한 의료
2016년 4월 22일 상공회의소에서 한국규제학회가 주최한 “헬스케어 산업 혁신을 위한 제도의 지향과 개인 정보 보호 규제 개혁 방안” 행사에서 제가 기조 발표한 자료입니다. 비록 제가 규제 전문가는 아니지만, 디지털 헬스케어 분야에서 향후 제기될 수 있는 규제 이슈들에 대해 몇가지 화두를 던져보려고 하였습니다. 미국도 마찬가지이지만, 국내 헬스케어 산업에서는 불명확, 불합리, 중복적, 비일관적 규제 때문에 혁신적인 서비스의 출시와 산업의 발전이 저해되고 있습니다. 특히 헬스케어는 사람의 생명과 건강과 직결되기 때문에 무조건적인 완화는 답이 될 수 없습니다. 또 규제가 너무 과도하면 기술의 발전 자체를 저해하거나, 꼭 필요한 경우에도 그 혜택을 받지 못할 수도 있습니다. 즉, 필요한 경우에는 규제를 해야 하고, 필요 없는 경우에는 규제를 줄여야 하며, 그
‘디지털 의료는 어떻게 구현되는가’ 시리즈의 네 번째 글입니다. “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 4P 의료의 구현: 정밀 의료 이러한 의미에서 디지털 의료의 발전은 앞서 언급한 4P 의료의 구현과 직결된다. 특히 정밀 의료와 예방 의료, 예측 의료라는 측면에서 말이다. (참고로, 맞춤 의료 (personalized medicine)는 개인화된 의료 (individualized medicine) 등으로 다양하게 불리다가,
의료계의 반발에도 불구하고 복지부의 강경한 의지에 따라서 원격 의료가 국내에서도 연내에 시행될 것으로 보입니다. 복지부에서는 2016년 중점 추진 과제 중의 하나로 원격의료를 내세운 바 있습니다. 제가 여러번 강조한 것처럼 복지부에서 내세우는 프레임처럼 “디지털 헬스케어=원격의료”는 아닙니다. 하지만, 그럼에도 불구하고 디지털 헬스케어 분야 전체에서 빼놓을 수는 없는 주제 중의 하나가 원격의료인 것은 분명합니다. 사실 국내에서 원격의료가 시행될 때 얼마나 많은 사람들이 이를 이용할지에 대해서 저는 좀 회의적인 편입니다. 하지만 그와는 별개로 이제 원격의료의 시행이 불가피하다면, 그 위험성이나 부작용을 최소화할 수 있는 합리적인 방안을 강구하는 것이 필요하다고 생각합니다. 이를 위해서는 미국이나 일본 등 원격의료를 앞서 시행하고 있는 국가들의 사례를 잘 연구하는 것이 중요할 것입니다.
최윤섭 디지털 헬스케어 연구소에서 주최한 2016년 1분기 글로벌 디지털 헬스케어 산업 동향을 정리한 온라인 세미나입니다. 지난 1-3월 동안 디지털 헬스케어 분야에서 있었던 국내외 주요 이슈들을 간략하게 정리해보았으며, 슬라이드와 영상을 공유합니다. 앞으로 가능하면 분기별로 글로벌 동향을 살펴보는 세미나를 지속적으로 진행해보려고 합니다. 목차는 아래와 같습니다. Funding in digital healthcare in 2015 Fitbit & Teladoc 2016 복지부/정부 정책 관련 국내에도 DTC가 허용될까? 2016 1Q 재미있었던 디바이스들 2016 1Q 재미있었던 서비스들 근거, 근거, 근거!!!!! [youtube id=”Ri43b779_kM” width=”620″ height=”360″]
*매일경제신문에 제가 기고한 칼럼입니다. 앞으로 격주로 매경의 IT/과학 섹션에 ‘최윤섭의 디지털 헬스케어 혁명’ 이라는 제목으로 실리게 됩니다. 이번 칼럼의 원본은 여기에서 보실 수 있습니다. 알파고가 한국을 한바탕 휩쓸고 지나갔지만, 그 여파는 아직 가시지 않은 것 같다. 이세돌 9단의 예기치 못했던 패배는 다른 분야의 전문가들에게도 위기감을 주기에 충분했다. 고차원적 사고가 필요한 바둑 이외의 다른 분야에서도 향후 인공지능이 ‘인간’ 전문가들의 자리를 위협할 가능성이 있기 때문이다. 의료계도 예외가 아니었다. 알파고가 예상외로 선전하자 의료계에도 이런 우려의 목소리가 나오기 시작한 것이다. 이는 불과 한두 달 전, 필자가 한 개원 의사 모임 강의에서 “인공 지능이 향후 의사의 생존을 위협할 수도 있다”고 강조했음에도, 원격 의료 질문만 쏟아지던
“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 데이터, 데이터, 데이터! “데이터! 데이터! 데이터!” 홈즈는 조바심을 내며 외쳤다. “점토가 없는데 무슨 수로 벽돌을 만든단 말인가.” – 아서 코난 도일, ‘셜록 홈즈의 모험-너도밤나무집의 비밀’ 중에서 디지털 의료에서 가장 중요한 한 가지 요소만을 꼽으라면 무엇을 골라야 할까? 이론의 여지는 있겠지만, 나는 다름아닌 ‘데이터’가 가장 중요하다고 생각한다. 디지털
지난 3월 16일 코엑스에서 개최된 ‘인공지능 국제 심포지엄’ 에는 IBM Watson의 CTO (최고 기술 책임자)인 Rob High 가 초청되어 기조연설을 하였습니다. 불과 며칠 전 구글의 알파고가 이세돌 9단과의 대결에서 선전하며 (특히 국내에서) 인공지능이 초미의 관심사가 되었던 것과 관련하여 미묘한(?) 시기에 Rob High 가 한국을 방문한 것입니다. Rob High 는 1981년에 입사한 이후, 지금까지 무려 34년을 IBM에서 근무한 인지 컴퓨팅 전문가입니다. IBM은 딥블루를 개발하여 이미 체스 챔피언과 대결하면서 승리했고, Watson 은 2011년 Jeopardy!에 출전하여 퀴즈 챔피언에게 승리를 거두는 등 그동안 인공지능의 대명사였습니다. 제 블로그의 독자들은 잘 아시다시피, Watson은 일찍이 암 환자 진료 등 의료 분야에 활발하게 진출하고 있습니다. 관련 포스팅 수퍼컴퓨터