[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 […]

[칼럼] 제약회사는 디지털 기술을 어떻게 활용할까

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**본 칼럼은 제가 매일경제에 기고한 것입니다. 분량 제한 때문에 실리지 못했던 원문을 올려드립니다. 매경의 칼럼은 여기에서 보실 수 있습니다. 디지털 기술이 의료를 혁신함에 따라서, IT와 의학, 헬스케어의 영역이 점차 허물어지고 있다. 과거에는 의료기기 회사나 제약 회사들의 영역으로만 여겨지던 분야들에 글로벌 IT 기업들의 진출이 활발해지고 있다. 이에 따라 기존 사업 분야를 침범당하는 제약사들의 고민도 깊어지고 있다. 제약회사에서는 디지털 기술을 어떻게 활용할 수 있을까. 사실 신약 개발의 전 단계에 디지털 기술을 활용할 수 있다. 신약 개발은 타겟 선정, 후보 물질 발굴, 임상 시험, 출시 후 관리 등으로 이루어진다. 타겟 선정이나 후보물질 발굴에서는 딥러닝 기술을 활용할 수 있다. 캐나다의 딥지노믹스(DeepGenomics)는 딥러닝에 기반하여 유전체

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.

[칼럼] 한국형 의료 인공지능 개발을 위한 제언

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**본 칼럼은 제가 매일경제에 기고한 것입니다. 분량 제한 때문에 실리지 못했던 원문을 올려드립니다. 매경의 칼럼은 여기에서 보실 수 있습니다. 최근 국내에서도 의료 인공지능을 개발하기 위한 연구가 활발하다. 의료 분야는 인공지능 기술이 가장 우선적으로 적용되는 분야이지만, 선진국에 비해 국내의 기술과 사업화가 그리 빠르다고 할 수 없다. 얼마 전 필자는 한 행사에서 ‘한국에서 의료 인공지능의 개발을 위해 지금 무엇을 해야 하는가’를 토론한 적이 있다. 세계적으로 경쟁이 치열한 지금, 이 문제는 기술적으로나 산업적으로 매우 중요하다. 필자가 했던 이야기를 지면에 몇자 옮겨볼까 한다. 의료 인공지능의 개발을 위해서는 무엇보다 ‘어떤 문제를 풀어야 할지’를 선택하는 것이 중요하다. 구글이나 IBM 등 글로벌 기업이 이미 잘 하고 있는

정말 애플 워치에 혈당 측정 기능이 들어갈까?

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최근 CNBC 등에서 ‘애플이 애플워치에 들어갈 무채혈 연속혈당측정 기능을 개발하고 있다’ 는 기사가 나오고 있습니다. (익명의 제보자에 따르면) 애플에 스티브 잡스 시절부터 비밀리에 30명 규모의 관련 팀을 꾸려왔으며, 최근에는 팀 쿡이 직접 애플 캠퍼스에서 이러한 기능이 포함된 신규 애플 워치의 프로토타입을 차고 다닌다고도 단독 보도 하였습니다. 또한 팀 쿡이 자기 모교인 University of Glasgow의 강의에서 ‘지난 몇주 동안 연속 혈당계를 착용했으며, 강의 오느라고 방금 벗어두고 왔다’ 는 식의 언급을 했다고도 알려져 있습니다. 다만, 그 연속혈당계가 메드트로닉, 덱스콤 등의 기존 제품인지, 아니면 애플에서 자체적으로 개발한 제품의 프로토타입인지는 밝히지 않았다고 합니다.   꿈의 기술: 무채혈 연속 혈당 측정 무채혈, 연속혈당계(CGM)는 당뇨병 환자에게 있어서

[보도자료] 헬스케어 스타트업 엑셀러레이터 DHP, 의료 전문가 대거 영입

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제가 다른 전문가분들과 함께 운영하고 있는 헬스케어 스타트업 엑셀러레이터, ‘디지털 헬스케어 파트너스’에서 최근 새로운 파트너 분들을 영입했습니다. 관련하여 언론사에 보낸 보도자료입니다. 한국에서 혁신적인 헬스케어 스타트업의 육성과 생태계 조성을 위해서 노력하는 DHP의 도전을 지켜봐주시면 좋겠습니다. 헬스케어 스타트업 엑셀러레이터 DHP, 의료 전문가 대거 영입 다양한 진료과 전문의와 헬스케어 전문가들 합류 헬스케어 특화 엑셀러레이터로서의 전문성 더욱 강화 의사와 헬스케어 전문가들이 헬스케어 스타트업 엑셀러레이터에 대거 합류했다. 국내에서 유일하게 헬스케어 스타트업을 전문적으로 육성하는 엑셀러레이터, 디지털 헬스케어 파트너스 (이하 DHP, 대표 파트너 최윤섭)는 의료 전문가들을 새롭게 영입하여 파트너를 기존의 3명에서 14명으로 대폭 확대한다고 지난 17일 밝혔다. DHP에 새롭게 합류하는 파트너는 소아과, 피부과, 안과, 내분비내과, 가정의학과 등의

[세미나] 디지털 헬스케어 글로벌 동향: 2017년 상반기

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최윤섭 디지털 헬스케어 연구소에서 2017년 상반기 글로벌 디지털 헬스케어 산업 동향을 살펴보는 온라인 세미나를 지난 5월 10일 개최했습니다. 작년 말부터 지금까지 디지털 헬스케어 분야에서 주목할만한 아래와 같은 국내외 주요 이슈들을 두 시간에 걸쳐서 살펴보았습니다. 강의 영상과 슬라이드를 공유하여 드리니, 참고하시기 바랍니다. 2017 1Q 미국 VC 투자 동향 ‘Liquid Biopsy’: Illumina and Grail 23andMe의 DTC 서비스 FDA 인허가 확대 IBM Watson for Oncology 도입 광풍(?) 의사를 능가하는 Deep Learning 연구 결과들 의학적 효용을 증명한 헬스케어 스타트업의 증가   강의 영상 및 슬라이드 [youtube id=”5lCPvK8mE0w” width=”620″ height=”360″]   강의 슬라이드  

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,

웨어러블의 시대는 정말 끝났는가?

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웨어러블에 거는 기대는 너무 큰 것이었을까. 최근 웨어러블 디바이스에 대한 회의론이 점차 고개를 들고 있다. 말 그대로 몸에 착용하거나 입는 기기를 의미하는 웨어러블은 스마트폰과 태블릿 컴퓨터의 뒤를 잇는 차세대 기기로 한동안 크게 주목을 받았다. 웨어러블 기기는 사용자와 주변 환경에 대한 데이터를 측정하고, 스마트폰 기존 기기의 활용을 편리하게 해주며, 더 나아가서는 사용자의 능력을 강화해주는 목적으로 활용된다. 현재 웨어러블 홍수의 시대라고 해도 과언이 아닐 정도로 많은 종류의 웨어러블이 시장에 출시되어 있다. 대표적인 시계 형태를 비롯하여 안경, 머리 밴드, 안대, 목걸이, 반지, 벨트, 복대, 양말, 클립, 깔창, 셔츠, 브래지어, 문신, 반창고, 알약 등등 우리가 상상할 수 있는 거의 모든 형태의 웨어러블이 존재한다. 특히

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

[칼럼] 닥터 왓슨을 진료실로 모시기에 앞서

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* 본 칼럼은 제가 매일경제에 기고한 것입니다. 분량 제한 때문에 실리지 못했던 원문을 올려드립니다. 매경의 칼럼은 여기에서 보실 수 있습니다. 최근 국내외를 막론하고 신기술 분야를 통틀어서 가장 뜨거운 관심을 받는 주제를 하나만 고르라면 아마도 인공지능이 될 것이다. 인공지능은 불과 1년 전만 하더라도 한국에서 크게 관심을 받지 못했지만, 지난 3월 알파고 사태 이후로 돌연 국가적인 관심사로 떠올랐다. 정부에서는 부처별로 앞다투어 인공지능 관련 컨트롤 타워를 만들겠다고 하며, 소위 ‘제 4차 산업 혁명’이라는 (국내에서만 사용되는 용어가) 언론, 도서, 강의 뿐만 아니라, 대선 주자들의 공약에도 등장하고 있다. 최근 인공지능에 대한 열풍은 다소 과도해보이지만, 장기적으로 인류의 미래에 인공지능이 큰 영향을 미치리라는 전제 자체를 부인하는 사람은

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,

[발표자료] 인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가 (updated)

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2017년 2월 삼성서울병원 디지털 헬스케어 포럼에서 ‘인공지능은 의료를 어떻게 혁신할 것인가’ 를 주제로 발표한 자료입니다. 아래와 같은 내용들이 포함되어 있습니다. (예전 자료에서 조금 업데이트 되었습니다.) 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  

디지털 의료는 어떻게 구현되는가 (14) 원격 진료

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이번에는 원격의료 중에서 보다 좁은 범위의 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 크게 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 이슈가 되고

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

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