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
“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 누가 디지털 의료를 이끄는가 디지털 의료는 산업적으로도 빠르게 성장하고 있는 분야다. 특히 나는 2014-2015년이 디지털 의료 산업이 태동한 원년이라고 생각한다. 시간이 흘러 의료계에 큰 영향을 줄 근본적인 변화들이 언제 시작 되었는지를 돌이켜보게 된다면, 아마도 대부분의 변화들이 이 시기에 시작되었을 것으로 예상한다. 이 분야는 기존의 의료계,
드디어(?) 애플워치로 심전도를 측정할 수 있게 되었습니다. AliveCor 의 애플워치 버전이 나오기 때문입니다. 기존의 AliveCor Heart Monitor 는 스마트폰 케이스 형태로 뒷면에 부착되어 있는 두 개의 전극을 손으로 잡아서 심전도를 측정하는 의료기기였는데요. 심전도를 측정해서 원격으로 의사에게 보내어 진단을 받을 수도 있고, FDA 승인 받은 알고리즘으로 심방세동 여부를 자동으로 알려주기도 합니다. 관련 포스팅 FDA 승인을 받은 iPhone 심전도 모니터링 기기 스마트폰 심전도 모니터 AliveCor의 세 가지 혁신: 원격 진단, OTC 판매, 그리고 EMR과의 결합 AliveCor의 심방세동 진단 알고리즘, FDA 승인 받다! 이제는 애플워치의 시계 줄에 전극을 부착하여 심전도를 측정할 수 있게 했습니다. 이제는 Kardia Mobile 라는 새로운 브랜드를 달았네요. 사실 작년에
알파고와 이세돌 9단의 대결에 따라서 인공지능에 대한 관심이 뜨거워지고 있습니다. 우주의 원자 수보다 많은 경우의 수를 가진다는 바둑이라는 복잡한 게임에서 인공지능이 인간과 대등할만큼의 실력을 가지게 되었기 때문입니다. 이는 자연스럽게 인공지능이 의료 분야에 앞으로 어떤 변화를 가져오게 될 것인지에 대한 질문으로 이어집니다. 이 주제는 저도 특히 관심을 가지고 있는 분야입니다. 한번 시간을 들여서 제대로 정리해보고 싶은데 아직 그런 기회를 갖지 못했네요. 대신 작년 중순에 제가 메디컬 옵저버와의 인터뷰 내용을 조금 더 업데이트 해서 공유하려고 합니다. 워낙 빨리 발전하는 분야이기 때문에, 그 동안의 새로운 소식들을 추가했으며, 제가 새롭게 배운 내용들도 더 언급했습니다. – 기계와 인간이 경쟁하게 되는 시대, 소위 ‘인공지능’에 대해
의료는 현재 변혁의 시기를 지나고 있다. 과거를 돌아보더라도 의료와 헬스케어만큼 빠르게 발전하며 새로운 기술이 적극적으로 적용되는 분야도 드물었다. 질병을 치료함으로써 사람들의 목숨을 구하고 삶의 질을 높이는 분야인만큼 많은 투자와 연구가 투입되기 때문이다. 이에 따라 의료는 지금까지도 지속적인 변화를 거치며 진화해왔다. 하지만 지금 의료가 거치는 변혁은 과거와는 전혀 다른 양상을 띄고 있다. 변혁의 규모와 속도의 측면뿐만 아니라, 그러한 변화를 일으키고 있는 근본적인 원인도 다르다. 또한 그러한 변화가 의료와 우리의 삶에 미칠 파급 효과도 보다 근본적이다. 과거의 의료 혁신은 의학 내부나, 약학, 생화학, 생명공학 등 전통적인 의학 주변부에서 일어난 것이라면, 지금 의료가 겪고 있는 파괴적인 변혁은 의학과는 완전히 별개로 간주되던 시스템 외부에서 시작된
**이 칼럼은 제가 이번달 청년의사에 기고한 것입니다. 칼럼은 여기에서도 보실 수 있습니다. 디지털 헬스케어는 원격의료의 상위개념이며, 원격의료는 디지털 헬스케어라는 넓은 분야의 소주제 중의 하나에 불과합니다. 하지만 최근 복지부 업무계획 등에서는 ‘디지털 헬스케어 = 원격의료’ 의 프레임으로 오용하면서, 업계 전반에 좋지 않은 영향을 주고 있습니다. 지난 복지부 강의에서나 관계자분을 만날 때, 원격의료 관련 질문을 받을 때마다, 제가 가장 먼저 강조하는 부분입니다만, 여전히 이 기본적인 부분이 되지 않고 있습니다. 저는 원래 강경한 주장을 펼치는 것을 좋아하는 편은 아닙니다만, 이러한 사안에는 제가 목소리를 낼 책임이 있다고 생각해서 평소와는 다르게 다소 강한 어조의 칼럼을 써보았습니다. 힘 없는 저 한 명의 주장이 얼마나 효과가 있을지는 모르겠지만요.*** 지난
디지털 기술의 발전은 제약회사, 의료전문가, 생명과학자 들의 임상 의학 연구도 혁신하고 있습니다. ‘디지털 기술은 임상 연구를 어떻게 혁신하는가’ 시리즈는 이러한 변화에 대해서 부분별로 살펴보고 있습니다. 이번 포스팅에는 피트니스 트레커와 마이크로소프트의 키넥트를 이용한 임상 연구 및 질병 증상의 정량적 측정에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 본 시리즈의 지난 글들은 아래의 링크에서 보실 수 있습니다. 임상 시험을 위한 인공 지능과 소셜 네트워크 원격 임상 시험 SNS를 통한 신약 부작용 발견 검색어 분석을 통한 신약 부작용 발견 먹는 센서를 이용한 임상 시험 핏빗은 환자의 회복 속도를 알고 있다 ‘신체에 착용하는 기기’인 웨어러블 디바이스는 컴퓨터의 새로운 미래로 많은 주목을 받고 있다. 현재 거의 상상할 수 있는 모든
다국적 제약사 Abbott 의 연속혈당측정계 FreeStyle Libre 가 유럽에서 소아 당뇨병 환자를 대상으로 승인을 받았습니다. 당뇨병 환자들에게 혈당 관리를 위한 혈당 측정은 매우 중요하면서도 불편하고 번거로운 일입니다. 보통 손 끝에서 피를 내는 불편한 과정을 수반하기 때문에, 많은 당뇨병 환자들이 필요한만큼 자주 혈당 측정을 하지 않고 있습니다. 최근에는 웨어러블 디바이스 등이 활성화 되면서 사용자가 평소에도 스스로 자신의 데이터를 측정하고, 건강을 관리하는 것이 일상적인 일입니다. 하지만 당뇨병 환자들은 이미 1970년대부터 자가 혈당 측정을 권유 받아온, ‘수퍼 얼리 어답터’ 입니다. 당뇨병 패러독스 제가 여러 번 지적한 바 있듯이 현재 웨어러블이 가지고 있는 가장 큰 한계점 중의 하나는 바로 사용자들의 사용 지속성(engagement)이 낮다는 것입니다. 즉, 기기를 구매 혹은
디지털 기술의 발전은 제약회사, 의료전문가, 생명과학자 들의 임상 의학 연구도 혁신하고 있습니다. ‘디지털 기술은 임상 연구를 어떻게 혁신하는가’ 시리즈는 이러한 변화에 대해서 부분별로 살펴보고 있습니다. 이번 포스팅에는 ‘먹는 센서’ 를 이용한 임상 시험에 대해서 알아봅니다. 본 시리즈의 지난 글들은 아래의 링크에서 보실 수 있습니다. 임상 시험을 위한 인공 지능과 소셜 네트워크 원격 임상 시험 SNS를 통한 신약 부작용 발견 검색어 분석을 통한 신약 부작용 발견 약에 부착하는 ‘먹는 센서’ 사물인터넷 (Internet of Things) 기술이 발달하면서 각종 센서들이 범람하고 있다. 여러 센서들 가운데서 가장 흥미로운 것 중의 하나는 바로 ‘소화 가능한 센서 (ingestible sensor)’, 즉 먹는 센서이다. 실리콘밸리의 프로테우스 디지털 헬스
사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 은 현재 세상을 바꾸고 있는 대표적인 기술 중의 하나로 손꼽힙니다. 통신기술, 소셜네트워크 등의 발달로 인해 사람과 사람은 이미 과거와 비교할 수 없을 정도로 더 폭넓고 긴밀하게 연결되고 있습니다. 이러한 연결성(connectivity)의 증가는 비단 사람과 사람 사이뿐만은 아닙니다. 이제는 사물들도 센서와 통신 기능이 내장되고 인터넷에 연결되면서 많은 변화들을 만들어내고 있습니다. 사물들이 인터넷에 연결되어 환경과 주변 상황을 인지하면 많은 것들이 가능해집니다. 아직까지는 개인 소비자 대상 서비스 보다는 산업 부문이나 공공 부문에 이런 기술이 활발하게 사용되고 있습니다. 각종 센서를 통해 공정을 분석하고 시설물을 모니터링해서 작업 효율과 안전을 제공한다던가, 오프라인 매장에서 소비자의 행동 패턴을 측정해서 마케팅 솔루션을 개발한다든지, 환경 오염이나
지난 포스팅에 이어, 이번에도 디지털 기술을 활용하여 약물 부작용을 검출할 수 있는 새로운 방법에 대해서 다루려고 합니다. ‘디지털 기술은 임상 연구를 어떻게 혁신하는가’ 시리즈의 지난 포스팅은 아래의 링크에서 확인하실 수 있습니다. 임상 시험을 위한 인공 지능과 소셜 네트워크 원격 임상 시험 SNS를 통한 신약 부작용 발견 트위터, 약물 부작용 데이터의 보고? 풍부한 약물 부작용 정보를 갖고 있는 또 다른 소셜 네트워크는 바로 트위터(twitter)다. 사람들은 140자의 짧은 트윗으로 자신의 일상이나 상태, 생각을 공유한다. 신변잡기를 이야기 하기도 하고, 정치적이거나, 직업과 관련된 전문적인 의견을 내놓기도 한다. 전세계에서 하루 5억 개 이상 쏟아지는 트윗은 그야말로 빅 데이터이다. 최근 한 연구에 따르면 트위터는 유전체, 유투브 등의
개인유전정보 분석 기업 Pathway Genomics 에서 IBM Watson 을 이용해서 개발 중이던 OME 앱의 클로즈드 알파서비스를 시행한다고, 이번 CES2016의 Digital Health Summit 에서 발표했다고 합니다. 미국 샌디에고에 위치한 Pathway Genomics 는 23andMe와 같이 개인의 유전 정보를 분석해주는 기업입니다. 암 유전자, 심혈관 질환 유전자 검사 등 특화된 검사들도 있지만, 가장 주력하고 있는 서비스는 “Pathway FIT” 이라고 하는 서비스입니다. 이 Pathway FIT 은 주로 식습관, 영양, 운동, 체중감량, 지질 및 설탕 대사 등 보다 행동에 옮길 수 있는 (actionable) 항목을 위주로 분석에 집중하고 있습니다. 이는 23andMe 등의 여타 서비스가 질병, 복약, 조상 분석 등에 치중하는 것과는 차별화된 부분이며, 개인 유전정보 분석을 하더라도 이후에 사용자에게