세콰이어 캐피털은 최근에 ‘Bringing Generative AI to Healthcare‘ 라는 아티클을 홈페이지에 게재하였습니다. 이 아티클에서는 헬스케어 산업에서 생성형 인공지능에 대한 어떠한 투자 및 사업 기회가 있는지에 대해서 설명하고 있습니다. 최근 출판되는 대부분의 생성형 인공지능 관련 논문이나 연구들은, 병원 환경에서 의사가 인공지능을 사용할 때, 혹은 환자가 사용할 때 정도를 가정하고 그 정확성이나, 활용성 등을 검증하고 있는데요. 이 아티클은 흥미롭게도 backoffice와 frontline staff 의 두 가지 카테고리로 나눠서 생성형 AI의 활용 가능성을 제시하고 있습니다. 기존에 헬스케어 산업에서 SW 회사들은 특유의 어려운 시장 역학 때문에 어려움을 겪었습니다. Provider들의 마진율은 너무 낮기 때문에 장기적인 비용효과성에 대해서는 돈을 쓰기를 꺼려했고, Payor 들 역시 낮은 마진율에 고통받으면서 […]
최근 워싱턴 포스트에는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 희귀 질환의 진단을 위해 활용 가치가 높을 것이라는 오피니언이 실렸습니다. 희귀 질환은 무려 10,000종이 넘게 존재하기 때문에, 심지어 의사들도 잘 알지 못하는 경우가 많습니다. 개별 희귀 질환에 대해서 진단할 수 있는 방법이 없는 것은 아니지만, 진료 시에 의사들이 ‘희귀 질환일 수도 있다’는 가능성을 떠올리지 못하는 경우도 많고, 유사한 증상을 유발하는 희귀 질병이 수백개 이상일 수 있기 때문에, 이 모든 질병에 대한 전문가가 있을 수도 없기 때문입니다. 이 때문에 환자들은 소위 ‘진단 방랑’에 올라서, 여러 의사와 병원을 전전하게 됩니다. 하지만 ChatGPT 등의 생성형 인공지능의 경우에는 환자의 증상이나 진료 기록을 바탕으로, 특정 희귀 질환의 가능성을
최근 Nature Medicine에 실린, LLM이 헬스케어를 변화시키는 여섯가지 방식에 대한 짧은 리뷰 아티클입니다. 관련 연구 및 사업을 하는 여섯 명의 전문가의 의견을 짤막하게 정리하였습니다. 대부분 자신이 현재 하고 있는 연구 혹은 사업에 대한 설명과 향후 전망에 대해서 이야기하고 있습니다. 간략히 요약해보면, 1. Virtual Nurses: 미국에서 만성질환 환자에 비해서 간호사가 너무 부족하기 때문에 LLM이 이러한 간호사의 역할을 보조할 수 있다는 것입니다. 최근에 실리콘밸리의 의료 LLM 스타트업으로 Hippocratic AI라는 팀이 유명한데, 이런 virtual nurses를 개발하고 있지요. 이 CEO의 인터뷰입니다. LLM이 간호사의 여러 administrative 업무를 보조하고, 만성질환 환자에게 ‘목소리’로 환자들의 질문을 듣고, 답하고, 스케쥴 잡고, 복약 알람 주고, 치료 계획에 대해서 설명해주고 등등의
머니투데이에 제가 연재하는 칼럼으로 이번달에 실린 글입니다. 분량 제한 없이 쓴 원문을 여기에 올립니다. 디지털 헬스케어는 4차산업혁명의 핵심 분야로 수년 전부터 많은 주목을 받고 있다. 특히 코로나 판데믹을 거치면서 전 세계적으로 그 역할이 크게 부상했다. 그 중에서도 한국은 미국 정도를 제외하면 글로벌에서 디지털 헬스케어가 기술적, 산업적, 의학적, 규제적으로 가장 빠르게 발전하고 있는 국가이다. 최근 몇년 동안에 한국의 디지털 헬스케어 생태계는 그야말로 전방위적으로 눈부시게 발전했으며, 전 세계를 통틀어도 유래가 없을 정도의 디지털 헬스케어 선진국으로 발돋움하고 있다. 필자는 10여년 전 디지털 헬스케어라는 단어가 한국에서 흔히 사용되기 전부터 이 분야를 개척해오면서, 문자 그대로 디지털 헬스케어가 제로투원, 즉 무에서 유가 만들어지는 과정을 함께 하고
네이버 클라우드에서 디지털 헬스케어 Lab을 이끄시며, 의료 분야의 초거대 인공지능 연구를 하고 계시는 유한주 박사님의 인터뷰 영상입니다! ChatGPT 등 초거대 인공지능은 무엇인지, 초거대 인공지능을 의료에서 어떻게 활용할 수 있을지, LLM을 의료 분야 정확성을 어떻게 검증하고, 규제할 수 있을지, 그리고 미래에 ChatGPT가 의료 분야에서 어디까지 발전할지, 그리고 더 나아가 네이버 클라우드에서 개발하고 계시는 초거대 의료 인공지능에 대해서도 말씀을 나눠보았습니다. 무척 바쁘신 와중에도 시간 내어주신 유한주 박사님께 다시 한 번 감사의 말씀을 드립니다! 영상에 나오는, 네이버 클라우드에서 의료 인공지능 관련 인턴 지원에 관심이 있으신 분은 유한주 박사님께 이메일(haanju.yoo@navercorp.com)로 연락드리시면 됩니다. 1. 초거대 인공지능이란 무엇인가? 2. ChatGPT를 의료에 활용한다면? 3.
대표적인 디지털 치료제 회사 중의 하나인 Akili에 큰 변화가 있네요. Akili는 ADHD 치료용 디지털 치료제인 EndeavorRx를 의사의 처방을 받아서 환자에게 판매하는 방식의 사업을 지속해왔는데요. 이렇게 처방 받는 디지털 치료제, 소위 PDT (Prescription Digital Therapeutics) 방식을 중단하고, OTC(over-the-counter)를 통해서 환자에게 직접 전달하는 모델로 완전히 피봇팅하기로 했습니다. 사실 알킬리는 2022년 여름, 나스닥 시장 상장 이후에 주력 제품인 EneavorRx의 처방 건수, 매출 등 사업 성과가 지지부진해서 우려를 자아냈는데요. 돌파구 마련을 위한 일환으로 지난 6월, COVID-19으로 FDA 규제의 한시적 완화를 기반으로, EndeavorOTC 라는 성인 ADHD 환자에게 OTC로 직접 판매하는 모델을 출시하였습니다. 이를 통해 기대보다 높은 사업적인 성과를 거두면서, 이렇게 전체 사업 모델을 피봇팅 하게
구글의 두번째 의료 LLM(Large Language Model)인 Med-PaLM2 에 대한 논문을 리뷰합니다. 지난번 리뷰했던 Med-PaLM 논문에 이은 후속 연구 입니다. Med-PaLM 논문은 arxiv에 작년 12월에 서브밋되었고 (Nature에는 7월에 출판), Med-PaLM2 논문은 arxiv에 지난 5월에 업로드 되었습니다. 이 논문은 아직 peer-reviewed journal 에는 출판되지 않았습니다. 결론적으로 Med-PaLM2는 이전 Med-PaLM에 비해서 더 강력한 퍼포먼스를 보여주며, 많은 경우에는 인간 의사와 비교할만하거나 더 좋은 성과를 보여줍니다. 전반적으로 이전 논문과 논조와 구조가 비슷하지만 (그래서 더 빠르게 읽을 수 있었습니다), 더 다양하고 정교한 evaluation framework 를 제시하고 있습니다. 평가 방법도 더 다양하고, 평가 기준도 더 다양해져서, 다각도로, 특히 실제 의료 현장에서 필요한/중요한 측면들에서 Med-PaLM2 성능의 강력함을 잘
저희 DHP에서 투자하고 육성한 스타트업을 선보이는 데모데이를 9월 1일, 슈피겐홀에서 개최합니다! 웰니스, 피트니스, 슬립 테크부터, 시니어 헬스케어와 의학 교육, 근골격계 의료기기에 이르기까지 다양한 헬스케어 분야에서 혁신을 만들어나가는 9개의 스타트업들을 만나보실 수 있습니다. 많은 분들께서 오셔서, 저희 DHP와 함께하는 스타트업을 응원해주시면 좋겠습니다! 사전 등록이 필요하오니, 참석하실 분들은 아래의 링크에서 신청해주시기 바랍니다. 일시: 2023년 9월 1일 (금) 2-6PM 장소: 슈피겐홀 (봉은사로 446 지하2층) 참석자: 선착순 200명 참석 신청: https://event-us.kr/dhp/event/69569
불면증 디지털 치료제, WELT-I 를 식약처에서 허가 받으신 웰트의 강성지 대표님과 웰트의 이사님이시자, 글로벌 디지털 치료제 산업의 대표적 단체인 DTA(Digital Therapeutics Alliance)의 이사이기도 하신 김주영 (Danny Kim) 이사님의 인터뷰 영상입니다. 디지털 치료제의 다양한 이슈들에 대해서 이야기 나눠보았습니다. 1. 웰트의 불면증 디지털 치료제를 알아보자! 2. 디지털 치료제의 차별화 전략과 카피캣 가능성은? 3. 미국 FDA보다 한국 식약처가 더 혁신적이라고? 4. 디지털 치료제 수가, 놀랄 준비를 하셔도 좋습니다? 5. 디지털 치료제, 정말 돈 벌 수 있나? 6. 페어 테라퓨틱스는 왜 망했을까?
최근 Nature에 실린 구글의 의료 특화 LLM(Large Language Model), Med-PaLM 에 대한 논문입니다. 네이쳐에는 최근에 나왔지만, arxiv 에는 작년 12월에 서브밋 되었던 논문이니, 꽤 늦게 읽은 셈입니다. (그리고 Med-PaLM2가 arxiv에는 이미 지난 5월에 업로드 되었습니다. 이 논문은 별도의 포스팅으로 다루기로 하고, 일단 Med-PaLM을 정리해 봅니다) 기존의 많은 인공지능은 single task 기반이고, 사람과의 interactive 한 능력은 떨어집니다. 하지만 LLM은 expressive & interactive model이므로, 의학 텍스트에 있는 의학 지식을 대규모로 배울 수 있고, 이를 의료의 다양한 응용 분야에서 활용해 볼 수 있습니다. 하지만 역시 의료는 안전성이 극히 중요하기 때문에 evaluation framework를 극히 세심하게 만들어서, 모델의 퍼포먼스를 평가하고, 잠재적 위험을 완화할 수 있는
ChatGPT나 PaLM 과 같은 LLM이, 더 나아가서는 Foundation Model 자체가 가장 활발하게 활용될 수 있는 분야 중의 하나가 의료입니다. 최근에 의료 분야의 ChatGPT의 활용 방안에 대한 논의가 계속되면서, 고민이 깊어지는 곳이 있습니다. 바로 FDA와 식약처와 같은 규제 기관입니다. LLM은 여러가지 의미에서 인류가 그동안 접해보지 못했던 유형의 인공지능입니다. 이는 FDA와 식약처 같은 규제 기관의 입장에서도 마찬가지입니다. 그동안 ‘의료기기’라는 것을 정의하고, 허가하고, 규제하기 위해서 각국의 규제 기관들은 여러 법체계를 정비해왔는데요. 인공지능에 대해서도 마찬가지였지요. (한국의 식약처는 FDA보다 더 선도적으로 이 규제를 정비해왔고, 때문에 IMDRF에서 의료 인공지능 분야 의장국이 되기도 하였습니다. 그 결과 식약처 주도로 개발한 인공지능 가이드라인이 국제 공통 가이드라인으로 IMDRF에서 공식 승인되기도
저희 DHP가 요즘 핫한 스타트업&메이커 커뮤니티 디스콰이엇과 함께 헬스케어 스타트업을 위한 행사를 개최합니다! 이번 행사는 저희 DHP의 벤처 파트너이시기도 한 가지랩 김영인 대표님, 딜라이트룸 신재명 대표님과 제가 디스콰이엇 이요한 님의 진행으로 “투자 받는 초기 디지털 헬스케어 스타트업은 무엇이 다른지”를 주제로 fireside chat을 진행하게 되고, 이후 자유롭게 네트워킹을 진행합니다. 마루360의 루프탑 다이닝홀에서 힙한 분위기 속에서 DHP, 선배 창업자들의 인사이트와 함께, 피자와 맥주, 칵테일까지 함께 하실 수 있는 자리입니다! 특히, 저희 DHP는 현재 투자 검토를 활발하게 하고 있으니, 이번 행사를 통해서 투자 유치를 진행/준비 중이신 초기 헬스케어 스타트업 분들은 많이 와주시면 좋겠습니다! (사전 참석 신청이 필요합니다.) 일시: 2023년 7월 27일 (목) 7PM
지난 4월에 JAMA Intern Med에 출판되었을 때 꽤 화제(?)가 되었던 논문인데 이제서야 리뷰해봅니다. 환자의 임상적인 질문에 대해서 ChatGPT와 의사의 답변을 비교하여, 누가 더 양질의 & 공감력 높은 답변을 해주는지를 살펴본 논문입니다. 비록 methodology 측면에서 여러 한계가 있지만, 많은 시사점을 주는 연구라고 할 수 있습니다. 환자의 질문은 미국판 디씨인사이드..라고 할 수 있는, 레딧의 환자가 물어보고 의사가 답하는 게시판 (Reddit’s r/AskDocs)을 활용하였습니다. 여기에 올라온 환자의 질문과 의사의 답변 195개를 무작위로 추출하여, ChatGPT (GPT-3.5)의 답변과 비교하였습니다. (ChatGPT에 물어볼 때는 질문마다 fresh session에서 진행.) 이러한 의사의 답변과 ChatGPT의 답변은 blind 처리하여 세명의 의사가 평가하였습니다. 일단은 두가지 답변 중에 어느 쪽이 더 나은가? 를 평가하였고,
최근 JAMA에는 ChatGPT의 어려운 진단 케이스에 대한 감별진단 성능을 평가한 논문이 소개되었습니다. ChatGPT의 의료적 성능을 테스트하기 위해서 USMLE (미국 의사 면허 시험) 문제를 풀게 하는 등의 시도들은 있었지만, 의사들도 진단을 내리기 어려워하는 케이스들로만 테스트해본 적은 드물었다고 합니다. 이 아티클에서는 NEJM의 clinicopathologic conferences 에 나오는 케이스들을 활용했습니다. 여기에는 교육을 목적으로 병리학적으로 최종 진단이 내려진 어려운 케이스들이 소개됩니다. 먼저, 2023년의 7개 케이스를 통해서 ChatGPT가 여러 가능성 있는 진단명을 확율에 따라 랭킹을 매겨서 결과를 내어놓도록 프롬프트를 만들었습니다 (아래 그림 참고). 그리고, 2021년 1월부터 2022년 12월까지의 70개의 케이스를 입력하여 ChatGPT로 감별진단을 진행해보았습니다. 케이스가 너무 길어서 ChatGPT에 입력이 안되거나, diagnostic dilemmas에 해당되지 않는 케이스들은 제외되었습니다.
페어 테라퓨틱스의 주가 하락과 M&A 매물로 나왔다는 소식으로 디지털 치료제 업계가 뒤숭숭한 가운데, 최근 좋은 소식도 하나가 있었습니다. VR 기반의 DTx 회사인 AppliedVR의 허리 통증 완화 솔루션 RelieVRx 에 대해서 CMS에서 아래의 HCPCS Level II 를 새롭게 발급했습니다. E1905: A new HCPCS billing code for virtual reality-based medical devices that use cognitive behavioral therapy CMS로부터 자사의 특정 DTx에 대한 신규 개별 billing code를 받는 것은 몇년 전부터 Pear Therapeutics도 시도해오던 것입니다만 (reSET, reSET-O, Somryst 에 대해서 각각 코드를 발급 받으려 했었음) CMS를 계속 설득하지 못했었는데요. 이는 기존의 CBT 기반 HCPCS 코드와의 차별성을 보여주지 못했기 때문입니다. 이번 AppliedVR의 RelieVRx는 소프트웨어 뿐만이
최근 복지부에서 ‘바이오헬스 신시장 창출 전략‘을 대대적으로 발표했습니다. 바이오헬스 및 디지털 헬스케어를 ‘제2의 반도체’ 수준으로 육성할 수 있는 방안을 마련하라는 대통령의 지시에 따라서, 디지털 신시장 창출, 바이오 헬스 수출 활성화라는 목표 달성을 위해 5대 핵심 과제로 구성된 전략을 보건복지부 주도로 수립한 것입니다. 이 발표 내용을 꼼꼼하게 읽어보니 엄청나게 흥미로운 부분이 많습니다. 특히 이번 정책 방향의 핵심에는 디지털 헬스케어가 있습니다. 이렇게 디지털 헬스케어 관련 아젠다가 많은 정책 발표를 보니 정말 감회가 새롭기까지 합니다. (제 기억에는 정부 정책에 디지털 헬스케어가 이렇게 중심적으로 등장한 적은 없었던 것 같습니다.) 자세한 내용은 전문을 읽어보시기를 권해드리며, 제가 읽으면서 발견했던 몇가지 흥미로운 부분들을 메모하고, 제 생각도 정리해보도록 하겠습니다.