[발표자료] 의료의 미래, 디지털 헬스케어: 신약 개발을 중심으로
디지털 헬스케어 분야 중, 신약 개발에 응용되는 개념과 사례를 정리한 슬라이드입니다. 개요는 아래의 그림을 참고하시기 바랍니다. 관련 포스팅: 디지털 신약이 온다
인공지능과 영상의학과 의사가 엑스레이를 판독한다면
필자는 ‘인공지능은 의료의 미래를 어떻게 혁신하는가’ 시리즈를 통해서 의료 인공지능을 아래와 같이 크게 세 가지 유형으로 나눈 바 있다. 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 이 시리즈에서 의료 인공지능의 두 번째 유형인, 의료 영상을 분석 및 판독하는 인공지능으로 유방촬영술(mammography) 엑스레이 판독, 당뇨성 망막병증 판독을 위한 안저 사진 분석, 피부암 사진 판독, 병리과 조직 검사 데이터의 판독 등에 대해서 자세하게 다루었다. 뷰노의 골연령 판독 인공지능 이번에 살펴볼 국내 인공지능 스타트업, 뷰노(VUNO)의 딥러닝 기반 골연령 판독 인공지능도 두 번째 의료
![[보도자료] 'DHP 디지털 헬스케어 스타트업 써밋' 성황리에 개최](https://www.yoonsupchoi.com/wp-content/uploads/2018/03/CZPD9004-m.png)
[보도자료] ‘DHP 디지털 헬스케어 스타트업 써밋’ 성황리에 개최
헬스케어 스타트업 생태계의 구성원 180여 명이 참석 스타트업 데모와 DHP 신규 포트폴리오 공개 헬스케어 스타트업 엑셀러레이터, 디지털 헬스케어 파트너스 (이하 DHP, 최윤섭 대표)의 ‘DHP 디지털 헬스케어 스타트업 써밋 2018’이 지난 3월 21일 디캠프 다목적실에서 성황리에 개최되었다. 올해로 두 번째를 맞는 이 행사는 헬스케어 스타트업 생태계의 구성원 모두가 참여한다는 취지에 맞게 스타트업, 벤처캐피털뿐만 아니라 의료계, 학계, IT 기업, 제약사, 의료기기 회사, 보험사 및 정부 규제기관, 법률사무소 등에서 180여 명이 참석하였다. 이 행사에는 헬스케어 스타트업 분야의 동향 및 인사이트를 공유하는 세미나와 패널토의, DHP가 육성한 헬스케어 스타트업의 발표가 진행되었다. DHP의 최윤섭 대표는 한국의 헬스케어 스타트업 생태계는 외국에 비해 아직 규모도 작고 혁신적인 사례도
디지털 신약이 온다
병원에서 ‘약’을 처방받았다고 하면 어떤 형태를 떠올리는가? 알약이나 가루약, 혹은 주사를 떠올리는 사람도 있을 것이다. 현대 의학에서 약이라고 하면 주로 알약 형태의 저분자 화합물(small molecule)이나, 주사로 투약하는 단백질 바이오 신약(biologics)를 의미한다. 하지만 이제는 약의 종류에 또 한 가지가 추가되어야 할 것 같다. 바로 ‘디지털 신약(digital therapeutics)’이다. 최근 MIT 테크놀러지 리뷰는 이런 디지털 신약이 저분자 화합물과 단백질에 이은 새로운 약이 될 수 있다고 이야기 했다. 또한 작년 9월 미국 FDA는 피어 테라퓨틱스(Pear Therapeutics)의 스마트폰 앱을 대마, 알콜, 코카인 등의 중독 치료 효과를 바탕으로 ‘디지털 약’으로 인허가한 것이 화제가 되었다. 이렇게 디지털 헬스케어의 발전에 따라 최근 앱, 웨어러블, 챗봇, 게임, VR 등
진료 기록으로 치료 결과를 예측하는 구글의 인공지능
구글은 전자의무기록에 저장된 환자의 진료 기록을 딥러닝으로 분석하여 입원한 환자의 치료 결과를 정확히 예측하는 인공지능을 2018년 1월 발표했다. 이 딥러닝을 이용하면 환자가 입원 중에 사망할 것인지, 장기간 입원할 것인지, 혹은 퇴원 후에 30일 내에 재입원할 것인지, 그리고 퇴원 시의 진단명은 어떻게 될 것인지까지도 높은 정확도로, 조기에 예측할 수 있다. 병원의 전자의무기록(EHR)은 그야말로 의료 데이터의 보고라고 해도 과언이 아니다. 해당 병원에서 환자가 진료받은 모든 검사 결과, 진료 기록, 처방 내역 등이 포함되어 있기 때문이다. 특히 과거에는 종이 차트에 이를 기록하였으나, 미국에서 오바마케어 이후로 진료 기록을 디지털 데이터로 저장하는 EHR의 도입이 증가하면서 예측 모델을 만드는 것도 보다 용이해졌다. 이를 기반으로 환자의 치료
![[발표자료] 의료의 미래, 디지털 헬스케어: 당뇨와 내분비학을 중심으로](https://www.yoonsupchoi.com/wp-content/uploads/2018/03/insulin-pump-main.png)
[발표자료] 의료의 미래, 디지털 헬스케어: 당뇨와 내분비학을 중심으로
지난 2018년 3월 8일 아주의대 김대중 교수님의 초청으로 본과 2학년의 내분비학 블록 강의에 1시간 30분 특강을 했습니다. 디지털 헬스케어에 대한 전반적인 소개도 하고, 가능하면 당뇨병 등의 내분비 관련 내용을 위주로 강의하려고 하였습니다. 저는 의료 혁신을 위해서나, 의료인들의 미래를 위해서도 의과대학에서의 교육이 아주 중요하다고 생각합니다. 특히 빠르게 변화하고 있는 기술이나 의료 환경에 발맞춰서 (최근 NEJM에 언급되었듯) ‘life-long learner’, ‘adaptable practitioner’ 를 육성할 수 있으면 좋겠다고 생각합니다. 아주의대는 국내 의대 중에 선도적으로 R을 가르치기 시작한 것으로 알고 있습니다. 강의 이후에 알았는데 이번 학생이 R을 전공필수로 처음 듣기 시작했던 년차더군요. 인공지능에 대한 관심도 높아보였습니다. 사실 이번에는 인공지능을 많이 다루지는 못하였습니다만, 인공지능 파트에 들어가자
FDA, 23andMe의 유방암 유전자 DTC 서비스 최초 허가
2018년 3월 6일, 어제 FDA가 23andMe의 BRCA 1/2 유전자의 DTC 테스트를 승인했습니다. 미국에서 암 스크리닝을 위한 DTC 서비스로는 최초이자 유일한 테스트입니다. 작년 4월 23andMe가 파킨슨, 알츠하이머 등의 10개 질병에 대한 DTC 테스트를 승인 받은 데 이은 1년만의 새로운 소식입니다. 규제와 관련한 온갖 고초를 겪으며 DTC 유전자 분석 서비스 시장을 개척해온 23andMe로서는 또 하나의 새로운 마일스톤을 만들게 되었습니다. 다만, 여기에는 몇 가지 주의해야 할 사항도 포함되어 있습니다. 관련 포스팅 개인 유전 정보 분석의 모든 것! FDA가 23andMe에게 내린 판매 중지 명령의 배경과 의미 (2013년 12월) FDA, 마침내 23andMe의 유전자 테스트를 승인: 그 의미와 전망 (2015년 2월) FDA의 23andMe 질병 위험도 예측 DTC 서비스 허가와
웨어러블 최대의 난제, 지속 사용성
[헬스케어 웨어러블 딜레마] 웨어러블의 돌파구는 어디에 웨어러블이 정말 정확해야 하는가? 웨어러블 최대의 난제, 지속 사용성 웨어러블, 어떻게 효용을 제공할 것인가 웨어러블, 효용의 조건 웨어러블의 의료적 효용은 그러면 이제 본격적으로 정말 중요하지만, 해결하기 어려운 문제를 다뤄보도록 하겠다. 헬스케어 웨어러블 딜레마를 구성하는 양대 축 중 첫 번째인, 지속 사용성의 문제다. 지속 사용성(engagement)이라는 말은 어렵게 들릴 수도 있겠지만, 사실 웨어러블을 한 번이라도 사용해본 사람이라면 누구나 깨달았을 문제다. 바로 웨어러블을 사용자들이 일정 시간이 지나면 사용하지 않게 된다는 것이다. 핏빗, 미밴드 등의 활동량 측정계의 사용을 시작한 지 얼마 지나지 않아, 이를 서랍 속에 처박아두고 찾지 않은 경험은 많은 독자들도 이미 경험하였을 것이다. ‘헬스케어 웨어러블
웨어러블이 정말 정확해야 하는가?
[헬스케어 웨어러블 딜레마] 웨어러블의 돌파구는 어디에 웨어러블이 정말 정확해야 하는가? 웨어러블 최대의 난제, 지속 사용성 웨어러블, 어떻게 효용을 제공할 것인가 웨어러블, 효용의 조건 웨어러블의 의료적 효용은 가장 정확한 웨어러블은 웨어러블의 기능이나 효용에 대해서 논하다 보면, 항상 빠지지 않는 것이 바로 정확성이다. 보행 수, 칼로리, 스트레스, 체온, 심전도, 혈압 등 웨어러블이 측정한 수치가 너무 부정확하면 웨어러블을 사용할 이유가 크게 줄어들기 때문이다. 그렇다면 시중에 나와 있는 웨어러블의 정확도는 과연 얼마나 검증된 것일까? 웨어러블은 어느 정도로 정확해야 할까? 그리고 더 나아가, 웨어러블의 정확성은 과연 얼마나 중요할까. 현재 시장에 출시된 웨어러블 중에 가장 일반적인 것은 손목 밴드 형태의 활동량 측정계(activity tracker)이다. 핏빗, 애플워치,
헬스케어 웨어러블 딜레마: 웨어러블의 돌파구는 어디에
헬스케어 웨어러블은 정말 죽었을까. 우리가 그동안 웨어러블에 거는 기대가 너무 과도한 것이었을까. 최근 웨어러블 디바이스는 그야말로 암흑기를 지나고 있다고 해도 과언이 아닐 정도다. 말 그대로 신체에 착용하거나, 입는 기기를 의미하는 웨어러블 디바이스는 스마트폰과 태블릿 컴퓨터의 뒤를 잇는 차세대 기기로 한동안 크게 주목받았다. 하지만 어느새 관심은 줄어들었으며, 관련 산업의 성적은 여전히 초라하다. 웨어러블 기기는 사용자와 주변 환경에 대한 데이터를 측정하고, 스마트폰이나 다른 사물인터넷 기기의 활용을 편리하게 해준다. 더 나아가 사용자의 각종 능력을 더 강화하는 목적으로 사용할 수도 있다. 현재 웨어러블의 홍수라고 해도 과언이 아닐 정도로, 다양한 종류의 웨어러블이 이미 시장에 출시되어 있다. 대표적인 시계 형태를 비롯하여 안경, 머리 밴드, 안대, 목걸이,
한국의 헬스케어 규제, 이것부터 바꿔라
*본 칼럼은 제가 매일경제신문에 기고한 것입니다. 원문은 여기에서 보실 수 있습니다. 필자의 연구소에서는 작년 말 국내 디지털 헬스케어 스타트업 대표들에게, 한 해를 마무리하고, 새해를 준비하는 의미에서 설문조사를 진행한 적이 있다. 그 결과 2018년 국내 산업에서 개선되기를 바라는 점으로 스타트업 대표들은 예상대로 대부분 불합리한 규제의 개선을 꼽았다. 의료 및 헬스케어 산업에서 규제의 개선은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 너무 지나친 규제는 기술 혁신을 저해하지만, 너무 느슨한 규제는 환자의 안전을 위협한다. 어느 쪽이든 불합리한 규제는 산업계뿐만 아니라, 결국 환자들에게도 피해를 준다. FDA는 이미 몇 년 전부터 의료 혁신을 장려하고, 환자가 혁신의 혜택을 적시에 받을 수 있도록 근본적인 규제 혁신을 지속해 오고 있다. 특히 작년에는
의료의 새로운 동반자, 인공지능을 맞이하며
자. 지금까지 인공지능이 혁신할 의료의 미래에 대해서 방대하고도 다양한 측면을 살펴보았다. 인공지능 기술은 하루가 다르게 발전하고 있지만, 의료 인공지능에서 주요하게 논의되는 이슈들은 대부분 다뤄보려고 노력했다. (이 시리즈를 연재하는데 10개월 남짓 걸렸는데, 그 동안에도 사실 많은 변화들이 있었다.) 의료 인공지능이라는 주제를 과연 어떠한 관점으로 접근해야 할지로 시작해서, 세 가지 대표적인 유형의 의료 인공지능으로 나눠서 IBM 왓슨 포 온콜로지의 현재와 한계 및 향후 숙제, 딥러닝의 기술적인 배경과 의료 분야에서 주요한 성과들을 살펴보았다. 특히 딥러닝 기술의 발전은 영상의학과, 안과, 피부과, 병리과 등의 영상 의료 데이터를 해당 분야 전문의와 동등하거나 심지어 능가하는 성과를 보이기도 했고, 부정맥, 심정지, 당뇨, 패혈증과 같은 질환과 관계된 연속적인 의료 데이터를 모니터링하여 예방