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■ 이요훈 / IT 칼럼니스트
[앵커]코로나19의 확산은 사회 곳곳에 큰 변화를 가져왔습니다. 디지털 헬스 케어도 그러한데요. 코로나19 사태로 부각 된 디지털 헬스 케어 산업 현재와 미래의 모습은 어떨까요?
오늘 ‘스마트 라이프’에서 ‘코로나19로 급부상한 디지털 헬스 케어’에 대해 알아보겠습니다. IT 칼럼니스트 이요훈씨와 함께 합니다. 어서 오세요.
코로나 19 확산으로 디지털 헬스 케어 산업의 수요가 폭발적으로 증가했다고 들었습니다. 코로나19가 디지털 헬스 케어에 얼마나 영향을 주고 있는 것인가요?
[인터뷰]연구실 안에 들어 있던 기술을 모두 강제로 끄집어냈다고 보시면 됩니다. 사실 지금까지 디지털 헬스기술은 여러 가지 방면으로 소개되긴 했거든요. 비대면 진료부터 시작해 인공지능이 건강을 상담해주는 것도 있고요. 또, 스마트 체중계나 웨어러블 기기를 이용해 건강과 운동량을 체크하는 일은 많이 들어보셨을 겁니다. 하지만 명확한 성과가 나온 적은 드물었습니다.
[앵커]사실 디지털 헬스 케어는 성장해온 분야 인대요. 왜 이렇다 할 성과가 없었을까요?
[인터뷰]일단 원격 진료 같은 경우엔 많은 반발을 불러일으키기도 했고요. 많은 스마트 헬스 기기들은 안마의자처럼 건강용품에 가까웠던 게 사실입니다. 쓰긴 쓰는데, 정말 좋아지긴 하는 걸까? 하는 정도였던 거죠. 인공지능이 치료를 지원하는 기술도 막상 써보니 한계가 많았다는 평가를 받았습니다.
그런데 이번에 코로나19를 계기로, 사람들에게 정말로 필요한 기술이 무엇인지를 확인하고, 거기에 집중할 수 있게 됐습니다. 이전까진 아이디어를 제시하고 확인하는 차원이었다면, 이젠 진짜 문제를 해결해야만 되는, 그런 시기가 왔다고 볼 수 있습니다. 어떻게 보면 코로나19가 디지털 헬스 케어를 지원하는 데 큰일을 했다.라고 볼 수 있겠습니다.
[앵커]그런가 하면 문재인 대통령이 취임 3주년 연설에서 비대면 의료 서비스를 집중적으로 육성하겠다. 이렇게 밝혔는데, 그렇다면 현재 디지털 헬스 케어는 어느 쪽에 초점을 맞추고 있는 것인가요?
[인터뷰]이전까지 디지털 헬스 케어는 맞춤형 건강관리와 맞춤형 의료, 인공지능을 이용한 진단과 치료 등을 위해 쓸 수 있다고 말씀드렸는데요. 코로나19로 인해 그 역할이 바뀌었습니다. 지금 시기 최우선 과제는 아무래도 코로나19 치료와 예방을 지원하고, 사람들의 건강을 지키는 일이잖아요?
예를 들어 구글과 애플이 공동개발한 코로나19 추적 앱이 있습니다. 정확히는 추적 앱을 만들 수 있는 기술(API, 오픈 프로그램 인터페이스)을 제공하고 있는 건데요. 현재 미국에선 앨라배마주 등 3개 주가 추적 앱 적용에 나섰습니다. 추적 앱은 사전동의 방식으로 운용되며 사용자가 해당 앱을 설치하면 스마트폰이 단거리 블루투스 신호를 통해서 가까운 거리. 내가 스쳐 나가는 사람들의 스마트폰 기록을 다 기록하게 됩니다. 그래서 이 중에서 확진이 됐다. 라고 판정이 되면 ‘당신은 확진자와 스쳐 지나간 적이 있습니다.’라고 알려주는 것입니다. 이런 기술들을 사용하고 있는 것입니다.
태국에선 타이 짜나(Thai Chana)라는 앱을 쓰고 있습니다. 쇼핑몰이나 음식점에 들어갈 때마다 들어갈 때도 한번 찍고, 나올 때도 한번 찍어야 하는 앱입니다. 확진자가 발생할 경우 쉽게 접촉자를 추적할 수 있게 하도록 만들었다고 합니다.
[앵커]코로나19 확산 위험을 막기 위해서는 빠른 역학 조사가 무엇보다 관건인데, 말씀하신 코로나19 추적앱이 그 역할을 톡톡히 할 것이라고 생각이 듭니다. 그런데 프라이버시 침해 우…
[YTN 사이언스 기사원문] https://science.ytn.co.kr/program/program_view.php?s_mcd=0082\u0026s_hcd=0018\u0026key=202006011615352999
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빠르게 성장하는 디지털 헬스케어 인공지능 시장 – Vol.67
현재 헬스케어에서 활발하게 인공지능이 적용되고 사례도 많이 알려진 분야가 이미지 인식을 중심으로 한 진단 분야이다. 이는 현재의 인공지능 시대를 이끈 머신러닝/딥 …
Source: www.kca.kr
Date Published: 8/27/2022
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[2022 신년특집] 4차 산업혁명시대 ‘디지털 헬스의 새로운 시작’
디지털헬스 또는 디지털헬스케어로 혼용되어 사용되고 있으며, … 디지털치료의 대표적인 사례로는 앱을 통해 당뇨병을 예방하는 것으로 사용자에게 …
Source: www.whosaeng.com
Date Published: 9/2/2021
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AI, 디지털 헬스케어 연구 | 데이터 활용사례 : 의료데이터 중심병원
AI, 디지털 헬스케어 연구 ; 3, 표준데이터모델을 활용한 당뇨병콩팥병증 위험요인 분석 및 예후 예측모델 개발 ; 4, 인공지능 자연어처리 기술 기반 SNOMED코드 추출 및 …
Source: hins.or.kr
Date Published: 2/15/2022
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디지털헬스케어에서의 인공지능 적용 사례 및 고찰 – earticle
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업 영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 …
Source: www.earticle.net
Date Published: 1/18/2021
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5G 시대, 디지털 헬스케어 동향 – 정보통신산업진흥원
소프트웨어산업본부 디지털헬스산업팀. 2019. 12. 26. 목 차. Ⅰ. 현황 및 동향. 1. 현황. 2. 의료분야 5G 성장전망. Ⅱ. 5G기반 디지털 헬스케어 사례.
Source: www.nipa.kr
Date Published: 8/15/2022
View: 4666
2022년 글로벌 디지털 헬스케어와 원격 … – 의과학연구정보센터
1) 헬스케어 데이터 정의와 구분 (1) 개인유전정보 (2) 개인건강정보 · 2) 의료데이터 활용 전략 및 사례 (1) 보건의료데이터 구축과 이용 활성화 전략 · 3) …
Source: www.medric.or.kr
Date Published: 11/3/2022
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디지털 헬스케어 보안모델 – 한국인터넷진흥원
디지털헬스케어는 의료 서비스 분야에 ICT 기술이 접목되어 개인 건강 및 질환을 관리하는 산업. 영역이다. … 그림 디지털헬스케어 보안 사고 사례. 심장박동기.
Source: www.kisa.or.kr
Date Published: 12/14/2021
View: 3213
스마트 헬스케어 서비스 분야 도입사례 분석집
빅데이터 예측 분석 방법 활용 헬스케어 시스템 사례 … 스마트 헬스케어 제품 서비스 해외 대표 사례 … 차 산업혁명 에서 디지털 기술과 바이오기술의 경계를.
Source: www.4th-ir.go.kr
Date Published: 7/6/2021
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주제에 대한 기사 평가 디지털 헬스 케어 사례
- Author: YTN 사이언스 투데이
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- Date Published: 2020. 6. 2.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=MLXSU6uF4wk
Vol.67
Intro 들어가며 시장 데이터 전문 기업 스태티스타(Statista)는 2025년 세계 디지털 헬스케어 시장이 약 6,570억 달러 규모로 성장할 것으로 예측했다. 2019년 약 1,750억 달러, 올해 2,680억 달러를 거쳐 연평균 성장률(CAGR)이 25%에 이르는 높은 성장을 지속할 것이라는 전망이다. [2019~2025년 세계 디지털헬스 시장 예상 규모(스태티스타)] 또, 스태티스타는 헬스케어 가운데 인공지능이 차지하는 시장 규모가 2025년에 약 280억 달러에 이를 것으로 예측했다. 헬스케어 인공지능 시장 규모는 2016년 약 11억 달러, 2017년 약 14억 달러였던 것에 비해 매우 많이 증가한 것이다. 2017년 시장 규모를 기준으로 2025년까지의 연평균 성장률(CAGR)이 약 45%에 이를 정도로 전체 시장에 비해서도 매우 빠르게 성장하는 시장임을 알 수 있다.
Application of image-based AI 영상 진단 중심의 이미지 기반 인공지능 적용 현재 헬스케어에서 활발하게 인공지능이 적용되고 사례도 많이 알려진 분야가 이미지 인식을 중심으로 한 진단 분야이다. 이는 현재의 인공지능 시대를 이끈 머신러닝/딥러닝 기술의 발달과 그 궤적을 함께 한다. 잘 알려진 바와 같이 머신러닝 기술의 부흥은 앤드류 응 교수가 머신러닝 기술로 고양이 이미지를 식별하는데, 성공한 2012년 구글 브레인 프로젝트와 논문에서 시작된다. 이후 인공지능을 적용한 혁신 사례들이 등장하기 시작했는데 응 교수의 논문을 포함해 많은 경우 이미지 인식과 관련이 있다. 이는 기술적으로 머신러닝 기술이 이미지 분석에 강점이 있었기 때문인데, 헬스케어 분야도 이미지 인식과 진단에서 괄목할 성과들이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. 임상 현장에서 영상 진단은 X-레이, CT, MRI, 초음파 등의 기기를 통해 습득한 영상 정보를 판도하는 방식으로 이뤄진다. 이들 영상은 비침습적 방법으로 신체 상태, 질병 유무에 대한 정보를 효과적으로 습득할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 의사라 하더라도 전문적인 영상 판독 훈련을 받지 않은 경우 높은 진단 정확도를 기대하기 어렵고, 영상의학 전문의라도 개인 역량에 의존할 수밖에 없는 분야가 영상 판독 분야다. 이런 문제를 극복하기 위해 해상도를 높이고, 조영제를 활용하거나 입체영상을 만드는 등 많은 기술적 발전이 이뤄져 왔고, 이제는 인공지능이 영상 판독의 정확성을 높이는 데 기여하고 있다. 인공지능이 영상 판독에 적용된 사례로 폐를 촬영한 X-레이 영상에 인공지능이 폐 질환이 의심되는 부위를 표시해주는 솔루션을 개발한 루닛이 있다. 이 솔루션은 인공지능이 폐 질환의 유무와 질환의 종류를 판별하는 것이 아니라 의사가 영상 판독에 도움을 받을 수 있도록 보조하는 방식을 사용하고 있다. 의사와 인공지능이 협력할 때 의사나 인공지능이 단독으로 판독할 때보다 정확도와 신뢰성이 높다는 것을 확인했기 때문이다. 이외에도 의료 사고에서의 책임 문제, 의료비 청구를 위한 비용의 문제 등도 고려된 것으로 알려졌다. 이외에도 뷰노, 제이엘케이인스펙션 등도 영상 판독과 관련된 솔루션을 개발하여 상용화에 박차를 가하고 있다.
R&D of New Drugs using AI 신약 연구 개발에서의 인공지능 활용 신약 개발로 창출되는 부가가치는 매우 크다. 많은 제약‧바이오 기업이 주목받고 투자를 받는 것도 미래 가치에 대한 기대감 때문이다. 하지만 신약을 개발하는 과정은 큰 비용과 긴 시간이 필요하다. 일반적으로 신약 개발은 후보물질 발굴, 전임상, 임상, 허가 및 시판의 과정을 거치며, 전통적인 방법으로 새로운 물질의 도출에서 최종 상용화까지는 약 15년이 걸린다고 한다. 그런데도 상용화에 성공하는 경우는 1%도 되지 않는다. 제약회사는 신기술을 적용해 시간과 비용을 줄이고자 하며, 최근 급속히 발전한 인공지능 기술도 제약 분야에 도입된 중요한 신기술 가운데 하나다. 신약 개발에서 인공지능이 가장 성공적으로 활용되는 단계는 후보물질 발견 단계다. 후보물질 발견 단계에서는 신약 개발 대상 질병을 선정하고 관련 연구 논문 등의 자료를 탐색해 치료제의 후보 물질을 선정한다. 이때 탐색의 대상이 되는 자료는 논문, 보고서, 생물학 정보 데이터 등으로 종류도 다양하고 그 분량도 지수적으로 증가하고 있다. 이렇게 많은 자료에서 수백 개에 이르는 요소들을 비교 검토해 후보물질을 발견하는데, 전 과정에 5년 정도의 시간이 걸린다. 인공지능은 자료 검토를 통한 화합물 탐색, 탐색 된 화합물 구조 정보와 단백질 결합능력의 계산 등을 통해 후보물질 발견 단계에서 소요 시간과 비용을 크게 줄여준다. [알파폴드: AI사용 신약후보물질 발견 (딥마인드)] 지난해 12월 딥마인드가 발표한 새로운 인공지능 ‘알파폴드’도 신약 후보물질 발견에 크게 기여할 것으로 기대되는 성과 가운데 하나다. 당시 딥마인드는 알파폴드가 단백질 구조 예측에서 실제 단백질 구조와 90% 이상 일치하는 정확도를 보였다고 밝혔다. 단백질은 다양한 아미노산이 사슬처럼 얽혀져 3차원의 입체 구조를 이루고 있다. 단백질 구조를 알기 위해서는 구성 아미노산을 파악하고 개별 아미노산 간의 상호작용을 계산하는 고도의 물리적, 생화학적 연구가 필요하다. 알파폴드는 복잡한 연구 과정 없이 과거 데이터를 바탕으로 높은 정확도로 계산하는 데 성공한 것이다. 이 기술을 활용하면 치료 대상 질병과 관련된 단백질 구조를 과거보다 빠르고 저렴하게 분석할 수 있게 되고, 신약후보물질이 해당 단백질에 효과적으로 적용될 수 있는지 파악하는 데도 도움이 된다.
AI for Clinic & Patient Care 진료와 환자 관리를 위한 인공지능 COVID-19 상황으로 대변 접촉이 제한되는 상황은 의료 현장에도 적용되고 있다. 이런 상황에서 대안으로 주목받는 영역이 원격 상담, 원격 진료, 원격 모니터링 등 비대면 의료이다. 병원 방문 전 단계에서 환자에 대한 상담과 관리, 대면 진료가 어려운 상황에서의 환자의 진료, 환자 관리를 위한 지속적인 모니터링 등 각 단계에서 환자와 의료진 간의 접촉을 줄이는 한편, 효과적으로 의료 행위를 할 수 있는 다양한 솔루션이 개발되고 있다. 이런 과정에 의료진을 보조하거나, 의료진의 개입을 줄이는 방향으로 인공지능을 접목하려는 다양한 시도가 이뤄지고 있다. 원격 상담과 원격 진료에서 인공지능은 챗봇과 같은 형태로 적용된다. 의료진과의 원격 대면에 앞서 챗봇 형태의 서비스를 통해 자유롭게 대화하는 방식이다. 상담이나 진료를 위한 인공지능 챗봇은 환자에게 증상이나 현재 상태를 묻고 이를 기록하여 이후 의료진이 환자와 대화할 때 기초 데이터로 활용할 수 있도록 돕는다. 특히 딥러닝 기반의 대화 엔진은 다양한 표현으로 이뤄지는 환자의 대화 내용을 맥락에 따라 정확하게 인식하는 데 도움을 준다. 기존의 시나리오 기반 챗봇은 정의된 시나리오에서 벗어나는 대화를 할 수 없는 한계가 있다. 또 인공지능을 적용한 경우라도 기술 수준이 낮을 때는 사용하는 단어나 구문이 달라질 경우 같은 의미라도 다르게 해석하여 잘못된 대답을 하게 된다. 최근 지속해서 발전하고 있는 딥러닝 기반의 자연어 처리 인공지능 엔진은 이런 한계를 극복하고 환자의 말을 정확히 알아듣고 의료진에게 실질적인 도움을 제공하는 방식으로 적용되고 있다. 원격 모니터링에 적용된 인공지능은 환자에게서 나오는 다양한 생체 신호를 분석하여 환자의 상태 이상을 미리 확인하고 환자나 의료진에게 경고를 하는 방식으로 작동한다. 환자가 스마트 워치나 스마트 링 등 웨어러블 디바이스를 착용하고 다양한 생체 신호를 수집하여 이를 인공지능을 통해 분석하는 방식이다. 사실 이런 방식은 원격 모니터링 상황에서뿐만 아니라 병원 내에서도 중환자실 등에서 환자의 다양한 생체 신호를 확인하고 의료진에게 정보를 제공하는 방식으로 사용되고 있다. 예를 들어, 가우스 서지컬(Gauss Surgical)은 컴퓨터 비전을 사용하여 출산 중 혈액 손실을 모니터링한다. 출산 중 출혈은 산모가 사망하는 중요한 원인이지만 예방할 수 있다. 가우스 서지컬은 병원 적용 테스트에서 출산 시 출혈량을 의료진의 시각적 확인해 비해 4배 높은 정확도로 확인했다고 밝히기도 했다. 또 메디컬 인포메틱스(Medical Informatics)의 경우 머신러닝 기술을 적용해 환자의 바이탈 신호, 인공호흡기, EMR 데이터 등을 수집 및 합성하여 병상에 있는 환자의 상태를 모니터링하는 솔루션을 공급하고 있다.
AI to streamline Healthcare Processes 의료 프로세스 효율화를 위한 인공지능 의료 행위는 단지 환자의 진단, 진료, 치료에만 국한되지 않는다. 병원 방문 전에 상담과 예약이 이뤄진다. 이를 위해 콜센터가 운영된다. 입원 환자에게는 기본적인 의식주가 제공되며, 이를 위한 보조인력이 존재한다. 입원 중에 환자는 다양한 처치나 치료, 검사를 받게 되고 이 과정에 다양한 간호간병서비스도 제공된다. 이런 부가 활동은 간호사를 중심으로 다양한 보조 인력들이 제공하고 있다. 문제는 이 과정에 간호사의 업무 부담이 높다는 점이다. 특히 입원 병동 간호사의 경우 환자 관리의 연속성 유지를 위해 효율적인 기록 관리와 업무 인계가 중요하지만 위급한 환자를 돌보는 경우 기록이나 업무 인계 시점을 놓쳐 초과 근무가 수시로 발생한다. 또한, 환자 관리 이외의 부가 업무 등의 발생으로 인해 업무 효율이 떨어지고 이는 다시 초과 근무의 원인이 된다. 병원 업무는 인력 집약도가 높으며 업무 부담을 낮추기 위해서는 추가 인력의 고용이 필요하지만, 현재의 의료 비용 구조는 높은 인건비를 감당하기 어려운 상황이다. 이런 이유에서 간호 업무를 중심으로 인공지능을 도입해 간호 업무의 효율성을 높이고 의료 서비스의 질을 재고하려는 노력이 이뤄지고 있다. 포티투마루는 용인세브란스, 국립암센터 등과 함께 자연어 처리에 특화된 인공지능을 도입해 간호 업무를 효율화하고 있다. [포티투마루: AI 어시스턴트 서비스 개요] 먼저, 콜센터나 키오스크 등에 대화형 인공지능을 적용해 초진환자를 위한 문진 서비스를 제공한다. 초진 환자의 경우 병력, 진료받고자 하는 증상, 현재 상태 등에 대한 문진이 필요하며 주로 간호사나 수련의가 해당 업무를 담당한다. 이런 초진 환자 문진의 경우 확인할 주요 사항이 정형화되어 있으며, 질의에 대한 환자의 대답을 정확하게 이해하고 처리하는 것이 서비스의 핵심이다. 의료 현장에서의 대화 데이터에 특화된 자연어 처리 엔진은 높은 정확도로 환자의 답변을 처리할 수 있다. 입원 병동에서 간호사 업무 보조를 위한 인공지능 서비스가 제공된다. 입원 병동에서 간호사는 일종의 민원센터와 같은 역할을 한다. 통증 등으로 몸이 불편해지거나, 진료나 검사를 위해 시간에 맞춰 이동해야 하거나, 긴급한 상태 변화에 담당 의사를 호출하는 등의 환자 관리부터 환자복을 바꿔입거나, 식사에 변동 사항을 발견하는 등의 환자 생활 관리에 대한 부분까지 1차적으로 간호사의 손을 거치게 된다. 이 가운데 환자의 이동, 담당 의사의 호출, 환자복이나 식사에 대한 내용은 사실상 간호사는 말을 전달하는 역할에 그친다. 이런 부분은 인공지능 스피커의 에이전트와 같은 간호 보조 업무에 특화된 인공지능 어시스턴트 기능으로 간호사의 업무를 대신할 수 있다. 그만큼 간호사는 환자 관리 업무에 집중할 수 있게 된다.
[2022 신년특집] 4차 산업혁명시대 ‘디지털 헬스의 새로운 시작’
세계적으로 헬스케어 산업이 폭발적인 성장세를 보이고 있는 가운데 정보 통신 기술과 보건 의료 서비스를 접목해 개인의 질병을 예방하고 진단하고 치료하고 사후 관리까지 하는 디지털헬스가 주목을 받고 있다. 특히 디지털 기술의 혁신적인 발전은 다양한 분야에 영향을 주고 있으며 보건의료 분야에도 큰 변화를 주면서 의료의 패러다임을 ‘데이터 중심’으로 바꾸고 있다. 최근에는 IT 기술과 Bio 기술과 같은 혁신적인 발전으로 헬스케어를 구성하는 모든 분야와 각 분야를 연결하는 시스템 자체가 급속하게 디지털화되고 있다. 디지털헬스의 가장 중요한 요소는 ‘데이터’이다. 이는 미래의학의 핵심으로 저장 및 분석 등 활용이 가능해지면서 디지털헬스의 영역 확대를 주도하고 있다. 또한 미국 등 선진국을 중심으로 활발하게 개발되고 있는 디지털치료제는 최근 특허 출원 건수가 급증하고 있으며 우리나라도 여러 품목에 대한 임상시험을 실시하고 있다. 본지는 2022년 임인년 새해를 맞아 ‘4차 산업혁명시대, 디지털헬스의 새로운 시작’을 주제로 지난해 11월 대한디지털헬스학회 창립 학술대회에서 발표된 의료패러다임 변화와 디지털헬스, 스마트병원, 디지털헬스의 핵심인 의료데이터 활용과 법적 제한, 특히 코로나19로 인해 관심이 증가한 비대면 진료의 플랫폼, 디지털헬스를 위한 준비, 공공형 디지털헬스케어 추진 현황 등 디지털헬스의 현황과 발전 방향에 대해 알아보는 신년 특집을 마련. 게재한다. 1. 의료 패러다임변화와 디지털헬스 고상백 대한디지털헬스학회 수석부회장, 연세대학교 교수 2. 가상현실 기반 디지털치료제 유경상 서울대학교 의과대학 임상약리학교실 주임교수 3. 보건‧의료데이터의 활용과 법적제한 곽환희 법무법인 오른하늘 파트너 변호사, 대한디지털헬스학회 법제이사 4. 음성 생체인증 기술을 적용한 비대면 진료 플랫폼 전하린 퍼즐에이아이 본부장 5. 디지털 헬스의 특성과 잠재력 : 우리는 무엇을 준비해야 할 것인가? 김재용 국민건강보험공단 빅데이터전략본부 데이터관리부장, 예방의학전문의 6. 공공형 디지털 헬스케어 추진현황 임현정 한국건강증진개발원 ICT헬스케어팀장
의료 패러다임 변화와 디지털헬스
▲ 고상백 대한디지털헬스학회 수석부회장, 연세대학교 교수
■ 디지털헬스의 개념
디지털 기술이 괄목할만하게 발전하면서, 우리 사회의 다양한 분야에 영향을 미치고 있다.
보건 분야에도 큰 변화를 주면서, 의료 패러다임이 바뀌고 있다. 과거 경험중심 의학에서 현재 근거중심의학의 시대로 변화하였고, 앞으로는 디지털 기술을 접목한 데이터중심의 의학이 도래할 것이다. 정보의 주체가 의료인에서 사용자 중심으로, 치료중심에서 예방과 질병관리가 강조되고, 시설중심에서 지역중심으로, 사후치료에서 질병 예측과 맞춤의학의 시대가 도래할 것이다. 이러한 변화의 핵심에 디지털헬스가 중요한 역할을 하고 있다.
디지털헬스 또는 디지털헬스케어로 혼용되어 사용되고 있으며, 과거에 사용하던 용어인 모바일헬스 (mobile heath), e-헬스케어 (e-healthcare), u 헬스케어 등과 혼동되는 것도 사실이다. 그러나 세계보건기구에서 2019년 새롭게 발표된 가이드라인에서는 디지털헬스(Digital Health)라고 명명하고 있다.
즉 디지털헬스는 디지털기술을 기반으로 한 의료기기에 관한 연구, 모바일헬스케어와 e-헬스케어를 포함한 포괄적인 개념으로 빅데이터, 유전체학(genomics), 의료인공지능을 포함하는 전 영역을 의학과 잘 융합하여 실제 임상현장 및 연구현장에서 적용해 나가는 전문분야로 정의하였다. 우리나라 정부에서는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 모바일 및 인공지능 등 ICT를 활용해 개인의 건강을 관리하고, 환자 대상으로 맞춤형 치료를 시행하는 서비스나 시스템으로 개념화하고 있다.
■ 디지털헬스의 내용
미래의학은 데이터 중심의학(data driven medicine)으로 핵심내용은 P4 의학으로 요약할 수 있다. 후드(Hood Leroy)가 소개한 개념으로 예측의학, 맞춤의학, 예방의학, 참여의학을 의미한다. 즉 질병을 미리 예측하고, 사전에 예방하며, 개별 환자에 특화된 맞춤형 의료를 제공하고, 그 과정에서 환자의 참여와 역할이 커진다는 것이다. 이를 구현하기 위해서는 디지털헬스가 동반되어야 한다.
디지털헬스의 가장 중요한 요소는 데이터일 것이다. 인간은 살아가면서 의료데이터, 유전체데이터 및 라이프로그 데이터를 만들어낸다. 이중 병원의 전자의무기록 등 전통적인 의료데이터는 10%에 불과하다. 최근 유전정보 분석기술의 발달로 획득 가능한 유전체 데이터는 30% 정도 된다. 가장 중요한 비중을 차지하는 데이터는 일상생활에서 생성되는 건강관련 라이프로그 데이터인데, 행동양식, 환경 및 사회경제적 요인 등 건강을 결정하는 요인으로 약 60%를 차지한다. 이 데이터는 그 동안 의료시스템에서 활용하는데 한계가 있었으나, 디지털 시대가 도래하면서 기술적으로 측정이 가능하고, 저장 및 분석 등 활용이 가능해지면서 디지털헬스 영역이 확대되고 있다.
1) 디지털헬스 의료기기
스마트폰 및 웨어러블 디바이스를 활용한 디지털헬스 의료기기는 각종 사물끼리, 사물과 사람이 서로 연결되는 사물인터넷 시대가 도래하면서 그 역할과 기능이 확대되고 있다.
디지털헬스 의료기기는 몸에 착용하거나, 피부에 부착하거나 심지어 체내에 삽입하는 형태로 발전하면서, 사용자와 주변 환경의 데이터를 측정할 수 있다. 이러한 측정 자료가 건강관리와 의료에 활용도가 높은 이유는 기기를 지속적으로 착용함으로써 끊임없이 역동적으로 변화하는 우리 몸에 대한 데이터를 연속적이고, 정량적으로 높은 빈도로 실시간 측정할 수 있기 때문이다.
병원에 가야만 얻을 수 있는 자료를 병원 밖 일상생활에서도 측정할 수 있고, 기존에 얻기 어려운 라이프로그 자료도 실시간 얻을 수 있는 장점도 있다. 현재 활동량 뿐만 아니라 체온, 심박수, 산소포화도, 심전도, 수면, 호흡수, 혈압, 혈류, 혈당, 뇌파, 안압, 자세, 복약, 월경까지 다양한 건강 및 의료 데이터를 측정할 수 있다.
2) 빅데이터의 활용과 자료의 통합
사람이 살아가면서 생성하는 의료데이터, 유전체데이터 및 라이프로그 데이터는 끊임없이 만들어내고 있고, 이를 측정한 자료는 매우 광범위하고 막대한 규모의 빅데이터이다. 이를 활용하기 위해서는 제대로 측정하여야 하고, 안전하게 저장할 수 있어야 하며, 무엇보다도 자료의 통합이 전제되어야 한다.
스마트폰, 웨어러블 등 디지털헬스 의료기기에서 측정된 데이터 뿐만 아니라 진료기록, 처방기록, 의료영상자료 및 검사결과 등 전통적 의미의 의료데이터 통합이 필요하다.
이와 같이 한 사람의 건강에 대해 여러 데이터가 한 곳에 모이게 되면, 한 개인의 건강과 질병에 대해 보다 통합적이고 총체적으로 이해할 수 있다.
특히 이러한 데이터가 실시간 축적되고 인공지능으로 실시간 분석되면, 질병을 예축하고 이를 통한 예방과 관리가 가능해진다. 모든 의료 데이터를 통합하는 것이 현실적으로 어려운 일이지만 다가올 미래임에 확실하다.
최근 다양한 건강 자료를 통합하기 위해 플랫폼을 구축하고, 이를 활용하기 위해 인공지능 등 분석방법을 고도화하고 있다. 현재 사물인터넷 생태계에서 데이터 허브 역할을 하는 것이 스마트폰이며, 디지털헬스 의료기기로 측정한 데이터를 저장, 전송 및 활용할 때 스마트폰을 거치는 경우가 대부분이다.
이에 애플, 삼성, 구글 등 스마트폰과 관계된 기업들이 건강 플랫폼을 구축하는 방향으로 사업화하고 있다. 우리나라는 데이터 결합기관으로 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 등을 지정하여 활용성을 높이고 있으며, 플랫폼을 구축 하고 있다. 최근 국민건강보험공단은 개인 동의를 전제로 디지털헬스 라이프로그 데이터와 의료정보를 스마트폰 기반으로 자료를 통합하여 의료인에게 정보를 제공하는 의료기관용 건강IN을 준비하고 있다.
또한 우리나라 보건복지부의 PHR 기반 플랫폼 사업, 과학기술정보통신부의 데이터댐 사업을 통한 보건분야의 빅데이터 플랫폼 사업을 진행하고 있다. 이러한 데이터 통합 플랫폼이 활성화되면서 디지털헬스는 가치는 크게 향상되고 있다.
3) 인공지능, 질병 예측 및 디지털 치료
연속적인 데이터를 포함한 다양한 데이터를 실시간으로 모니터링하면서 총체적으로 분석하기 위해서는 인공지능의 역할이 필수적이다. 현재 인공지능의 대한 접근방법으로 가장 많이 사용되고 있는 것이 기계학습이며, 기계학습의 여러 방법 중에서도 인공신경망에서 발전한 딥러닝이 널리 활용되고 있다.
특히 디지털헬스 의료기기를 통해 의료데이터가 질적 양적으로 개선되고, 디지털화되어 자료가 축적되고 플랫폼을 중심으로 통합되면서 딥러닝으로 학습할 수 있는 데이터가 늘어나기 때문이다. 따라서 디지털헬스가 인공지능을 통해 질병을 진단하고, 질병을 예측하는 것이 가능해졌고, 그 범위가 크게 확대되고 있다. 구제적인 사례로는 스마트폰과 스마트워치 등을 통해 측정한 심전도 데이터를 기반으로 부정맥을 진단하는 것이다.
또 다른 사례로는 응급실이나 중환자실에서 측정하고 통합한 데이터를 인공지능으로 실시간 모니터링하고 분석하여 부정맥, 패혈증 및 급성호흡기곤란 증후군 등 응급상황이 발생하는 것을 미리 예측하여 의료진이 대응할 수 있게 하는 것이다. 이렇게 실시간 연속적인 데이터를 수집 분석하여 환자의 상태 변화나 질병을 예측하는 것은 예측의학 예방의학을 구현하는 좋은 사례라 할 수 있다.
최근에는 디지털 기술 그 자체를 환자를 치료하는데 활용하는 영역으로 확장하고 있다. 즉, 스마트폰 어플리케이션, 가상현실(VR; vertual reality), 챗봇, 인공지능 등의 소프트웨어에 기반하여 환자를 치료하는 디지털 치료의 개념이 등장하고 있다. 디지털치료 얼라이언스(DTA; digital therapeutic alliance)에서 발표한 바에 따르면 디지털 치료를 첫째 질병을 예방, 관리, 치료하는 고도의 소프트웨어 프로그램이라고 하였고, 둘째 독립적으로 사용할 수 있고, 치료 효과를 높이기 위해 다른 약이나 기기와 함께 사용할 수 있으며, 셋째 효능, 사용목적, 위험도 등과 관련하여 규제기관의 인허가를 거칠 수 있다고 정리하고 있다. 디지털치료의 대표적인 사례로는 앱을 통해 당뇨병을 예방하는 것으로 사용자에게 식단관리, 생활습관 관리 및 코칭 등을 제공하여 체중감량 등 예방효과를 목적으로 하는 것이다. 또한 VR 기반의 외상후 스트레스장애 치료, 챗봇을 이용한 우울증 치료 등을 사례로 들 수 있다.
■ 디지털헬스와 향후 방향
디지털헬스가 의료시스템에서 제도화하기 까지 여러 걸림돌이 있다. 근본적으로 디지털헬스 분야의 규제이다. 기술의 안전성과 유효성도 극복해야 할 과제이며, 개인정보에 대한 사회적 합의도 중요하다. 또한 우리나라 의료 시스템에 안정적으로 도입되는데 따른 제도개선도 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고 고령화에 따른 인구구조 변화와 만성질환이 확산되는 추세에 병원과 같은 시설중심의 치료기능 만으로는 다가올 미래를 대응하기에 한계가 있다.
우리 국민의 생활 수준 향상, 소득 증가 등으로 건강에 대한 관심 확대되는 추세이며, 의료서비스 현장의 ICT 수용도가 향상되고 있고, 디지털헬스에 대한 새로운 부가가치 창출에 대한 기대는 새로운 국면을 맞이하고 있다. 따라서 앞으로 의료체계는 건강패러다임에 변화에 맞게 질병이 아닌 사람, 병원이 아닌 지역사회를 중심으로 가야 하고, 이를 실현시킬 수 있는 가장 현실적인 대안이 디지털헬스를 활용하여 병원과 지역사회를 연계한 통합 돌봄 시스템이다. ▣
가상현실 기반 디지털치료제
▲ 유경상 서울대학교 의과대학 임상약리학교실 주임교수
■ 디지털 치료제 개요
디지털 치료제(Digital Therapeutics, 디지털 치료기기라고도 한다)는 ‘의학적 장애나 질병의 예방, 관리, 치료를 위하여 고품질의 소프트웨어를 활용한 근거 기반의 치료적 중재’로 정의할 수 있다. 해당 정의에서 확인할 수 있는 디지털 치료제의 중요한 세 가지 특성은 다음과 같다.
첫째, 디지털 치료제는 소프트웨어에 기반하고 있기 때문에 미국 식품의약국(U.S. Food and Drug Administration, 이하 FDA)에서 분류하고 있는 Software as a Medical Device (SaMD)로 간주할 수 있다. 이는 해당 소프트웨어 자체가 의료기기로 분류되는 것을 의미하며, 품목 허가 승인을 받은 의료기기가 아닌 일반 스마트폰이나 태블릿에서 해당 소프트웨어가 사용되어도 된다는 점을 시사한다.
둘째, 디지털 치료제는 의약품이나 전통적인 의료기기와 같이 치료적 효과를 줄 수 있어야 한다는 특성을 지니고 있다. 이는 디지털 치료제가 일반적인 건강 관리 어플리케이션과는 구별되는 중요한 점이다.
셋째, 근거 기반이라는 특성은 디지털 치료제가 치료적 목적에 부합하는 의학적 근거들이 필요하다는 것을 의미한다. 이를 위해서는 임상시험 결과를 전문학술지에 출판하거나 임상시험 결과에 대하여 규제 기관의 검토를 받아야 하며, 실제 임상환경(real-world)에서의 근거와 기기 성능 데이터를 확보하고 분석하도록 권고되고 있다.
디지털 치료제는 목적에 따라 (1)의학적 문제 해결 (2)의학적 장애나 질병의 관리 혹은 예방 (3)복약 최적화 (4)의학적 질병이나 장애의 치료 등으로 그 용도를 분류할 수 있으며, 각 목적에 따른 적절한 검증이 필요하다.
초창기 디지털 치료제는 주로 질병의 관리나 예방 혹은 복약 최적화를 위한 것이었으나, 최근 정신과 영역을 중심으로 치료제 자체로서 승인되고 있는 사례가 증가하고 있다.
디지털 치료제는 유의한 치료적 효과를 입증하여야 한다는 큰 맥락에서 의약품 검증 과정, 즉 신약후보물질의 임상개발과 유사한 상황에 놓인다고 볼 수 있다. 일반적으로 의약품에 대한 의학적 근거의 표준은 무작위배정, 이중 눈가림, 위약 혹은 활성 대조군 기반의 임상시험이다.
하지만 디지털 치료제는 소프트웨어라는 특성 및 체내에 투입되는 물질이 아닌 점 때문에 통상적인 의약품의 임상시험 단계 전에 요구되는 비임상(동물) 독성 검사 등이 불필요하며 일반적인 의약품의 검증 과정을 동일하게 수행할 필요는 없다는 특징을 지니고 있다.
한편으로는 의약품 임상시험에서 통상적으로 수행하는 눈가림(blinding)이나 대조군 설정이 쉽지 않다는 특성 또한 지니고 있다. 따라서, 디지털 치료제의 검증은 일반적인 의약품 검증 과정을 바탕으로 하되 디지털 치료제 자체의 특성을 고려한 융합적인 접근이 필요할 것이다.
‘치료제’라는 것은 전통적으로 의약품을 의미하기도 하나, 근대적인 저분자 단일화합물 의약품을 합성하여 지금처럼 널리 사용하기 전에 인류는 천연물이나 생약을 치료제로 사용해 왔으며, 이후 생물의약품 치료제, 세포 치료제, 유전자 치료제 등 치료적 도구를 꾸준히 확장해 왔다.
이러한 맥락에서 디지털 의학 시대를 맞이하여 디지털 치료제의 탄생은 자연스러운 현상이라고 볼 수 있다.
한 가지 흥미로운 점은 의약품이 넓은 관점에서 ‘전문의약품-일반의약품-건강기능식품’과 같은 스펙트럼을 갖고 있는데 건강기능식품은 치료적 기능을 갖고 있지 않으나 건강 증진에 도움이 될 수 있다는 근거를 어떻게 생성해야 할 지 오랫동안 논란이 있어 왔다.
마찬가지로 디지털 치료제도 ‘디지털 전문 치료제-디지털 일반 치료제-디지털 헬스케어 앱’과 같은 스펙트럼을 가질 수 있으며, 이 중 디지털 헬스케어 앱은 치료적 기능을 갖고 있지 않으나 건강 증진에는 도움이 될 수 있다는 근거를 어떻게 생성해야 할 지 향후 많은 논의가 필요할 것으로 생각한다.
현재 디지털 치료제는 미국에서 가장 활발하게 개발되고 있으며 특히 최근 5년간 관련 특허 출원 건 수, 임상시험 건 수, FDA 품목허가 건 수가 급증하였다. 디지털 치료제의 형태는 소프트웨어라는 특성 상 휴대폰 앱, 게임, 혹은 가상현실(VR) 기기를 이용한 제품이 다수이며 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD), 불면증, 암환자 증상관리, 약물중독, 공황장애, 외상후 스트레스 장애(PTSD), 뇌졸중/외상 환자 운동기능 재활 등에 대한 제품이 FDA 승인을 받았다.
우리나라의 경우 현재 임상시험 중인 품목이 10개를 넘어섰으나 아직 승인을 받은 제품은 없다.
■ 가상현실 기반 디지털 치료제
최근 의료에 확장현실(XR, Extended Reality)이 다양한 방면으로 빠르게 적용되고 있다.
확장현실은 크게 증강현실(AR, Augmented Reality)과 가상현실(VR, Virtual Reality)로 나눌 수 있는데 후자의 경우 대개 폐쇄형 헤드 마운티드 디스플레이(HMD, Head-mounted Display)를 착용하고 실제 주변 환경과 상관없이 완전히 다른 세상에 빠져들게 하는 몰입형(immersive) 경험이 특징이다.
가상현실에서 고소공포 체험을 해 보신 적이 있는가? 실제의 나는 안전하게 실내 방 바닥 위에 존재할 지라도, HMD을 착용하고 고층빌딩 난간 위에 서 있거나 높은 나무 위에 걸터앉아 있는 내 자신은 너무 무서워서 도저히 몸을 앞으로 기울이거나 한 발자국도 앞으로 디딜 용기를 내기가 힘들다.
만약 이러한 몰입형 체험을 통하여 우리의 자각(perception) 중 건강하지 못한 상태와 관련된 부분을 변조할 수 있다면 삶의 질을 높일 수 있다는 것이 가상현실 기반 치료의 원리이며, 다양한 영역에서 활발하게 연구개발 되고 있다.
가상현실을 이용한 각종 치료가 연구되기 시작한 지는 꽤 되었으나, 최근 들어 HMD 기술이 크기, 무게, 화질, 동작 감지, 무선통신 등의 측면에서 일상적으로 사용할 수 있을 정도로 발달하면서 관련 개발이 가속화되고 있다.
다만 HMD라는 하드웨어는 가상현실 기반 디지털 치료제의 개발에 있어서 제약 요소가 될 수는 있으나, 앞서 디지털 치료제의 특징이 소프트웨어 기반 치료제라는 점을 상기한다면 치료의 핵심은 가상현실 컨텐츠라고 할 수 있다.
통증은 같은 통각 자극에 대해서도 사람마다 무척 다양한 반응이 나타나며, 통증의 기전에 대해서 우리가 모든 것을 상세히 알지는 못한다.
그러나 정신을 다른 곳으로 분산시키면 통증과 불안이 감소한다는 점을 알고 이전부터 치과 (특히 어린이) 치료, 화상 드레싱 교환 등 통증이 수반되는 각종 시술 및 처치에 활용하여 왔다.
입원 환자를 예를 들면 통증이 심하고 거동이 불편하여 거의 종일 누워 있는 경우 병실의 TV를 시청하는 것만으로도 통증 완화 효과가 있다.
그런데 이러한 환자에서 HMD를 이용하여 가상현실 체험을 하게 하였더니 TV 시청보다 통증 완화 효과가 더 좋았고, 특히 원래 통증이 더 심했던 환자에서 통증 완화 효과가 더 크게 나타났다.
이러한 환자들은 이미 오피오이드(opioid) 진통제를 사용하고 있는 경우가 많았는데, 진통제 사용량이 감소하는 효과도 있었다.
이러한 연구결과를 바탕으로 연구자들은 가상현실 기반 통증 완화에 대하여 더 많은 연구를 하게 되었다. 초창기 연구의 가상현실 컨텐츠는 바닷속 돌고래들과 헤엄치기나 이국적인 경치 등 주로 수동형 체험이었으나, 이후 통증에 대처할 수 있는 보다 전문적이고 능동적인 컨텐츠, 예를 들어 상황에 따른 통증 대처 훈련 및 호흡/이완 훈련, 재활 운동 게임 등을 개발하여 지속적으로 연구 중이다.
가상현실 기반 치료는 2017-2018년에 뇌졸중, 외상성 손상으로 인한 운동기능 저하 VR 재활 플랫폼, 게임화 된 VR 신경 재활 플랫폼이 FDA 허가를 받은 바 있으며, 2020년에는 두 가지 통증에 대한 적응증을 가진 제품이 FDA 허가를 받았다.
이외 다양한 분야의 진단이나 치료에 있어서 연구가 진행 중인데 예를 들어 불안, 우울증, 조현병, 섭식장애, 치매, 가정폭력 등에 적용할 수 있고 공감 형성 등 의학교육 및 약물 복약순응도를 높이기 위한 교육에도 활용할 수 있다.
앞서 디지털 치료제는 의약품과 유사한 점이 있다고 하였는데, 예를 들어 우리가 의약품을 사용할 때 해당 약의 작용기전과 더불어 적응증에 따라 용량용법을 어떻게 설정할 것인지, 얼마 동안 치료하면서 어떠한 점을 모니터링해야 하는지, 무엇보다도 개인별 반응이 다른데 환자별로 맞춤약물요법을 어떻게 해야 하는 지에 대한 근거가 디지털 치료제에 대해서도 필요할 것이다.
따라서 이러한 근거를 마련하기 위하여 향후 연구해야 할 사항은 무척 다양할 것으로 생각하며, 임상약리학과 같은 학문 분야를 참고하여 발전할 수 있을 것이다. 또한 의약품의 사용에 있어서 의사가 처방한 후 약사가 조제하고 복약지도를 하듯이, 디지털 치료제를 처방한 후 사용법을 익히도록 하고 문제가 생겼을 때 도와줄 수 있는 ‘디지털 치료사’의 기능을 담당할 사람 혹은 인공지능(AI)이 필요하지 않을까 예상해 본다.
미래의 모습을 상상해 보자. 디지털 치료제 처방을 받으면 이를 어떻게 ‘조제’ 받아서 ‘복용’하게 될까? 의사가 진단 후 환자의 상태에 따라 맞춤 치료제 QR코드를 처방하면, 환자는 해당 URL에 접속하여 앱을 다운로드 받거나, 본인의 HMD에 해당 컨텐츠를 로딩하여 실행할 수 있을 것이다. 아니면, 진료를 포함한 이 모든 과정이 집에서 메타버스 포털을 통해서 이루어지지는 않을까? 재미 있는 상상을 해 본다. ▣
보건·의료데이터의 활용과 법적제한
▲ 곽환희 법무법인 오른하늘 파트너 변호사, 대한디지털헬스학회 법제이사
핀란드는 이미 2019년경 핀란드 국민 약 550만명분의 처방전, 건강기록 등 의료정보를 전산화하여 정부가 한데 모아 관리하기 시작하였다. 또한 50만명 분량의 유전자 정보를 모은 ‘바이오뱅크’를 설립하여 정보 주체의 동의 절차를 거친 개인 의료정보를 익명화 한 후, 누구나 연구개발에 사용할 수 있도록 하였다. 철저한 보안과 투명성이 결합된 의료 빅데이터 산업은 핀란드 경제발전에 있어서 혁신적인 동력이 되고 있다.
우리나라 역시 2020. 2. 4. ‘데이터 3법’이라고 불리는 개인정보보호법, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률, 정보통신망 이용촉진 및 정보보호에 관한 법률이 개정되어 2020. 8. 5. 각 시행됨으로써 보건·의료데이터를 가명처리한 후 이를 사용할 수 있도록 하는 법적 근거를 마련했다. 실제 정보 주체들로부터 보건·의료데이터를 수집하고 있는 각종 기관들은 위와 같은 개정 법률에 기초하여 보건·의료데이터 사용을 활성화하고 있는 추세이다.
데이터 3법, 특히 2020. 2. 4. 개정된 개인정보보호법(법률 제16930호)의 개정내용 중 보건·의료데이터의 활용과 관련하여 눈여겨 보아야 할 부분은 ‘가명정보’ 개념이 도입되고(개인정보보호법 제2조 제1호 다목), ‘가명정보의 처리에 관한 특례규정’(개인정보보호법 제28조의 2 내지 7)이 신설되었다는 점이다. 개정 내용의 핵심인 가명정보의 개념을 이해하기 위해서는 개인정보보호법에서 규정하고 있는 개인정보, 익명정보, 민감정보는 무엇을 의미하고, 그 범위는 어떠한지를 가명정보와 함께 유기적으로 살펴보아야 할 필요가 있다.
‘개인정보’는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 ① 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보, ② 해당 정보만으로는 특정 개인을 알아볼 수 없더라도 다른 정보와 쉽게 결합하여 알아볼 수 있는 정보, ③ 위 각 정보를 ‘가명처리’함으로써 원래의 상태로 복원하기 위한 추가 정보의 사용·결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보를 의미한다(개인정보보호법 제2조 제1호 가 내지 다목). 이 때 ‘가명처리’란 개인정보의 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 등의 방법으로 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 처리하는 것을 의미하고(개인정보보호법 제2조 1의2호), 특히 개인정보 내용 중 위 ③항의 정보를 ‘가명정보’라고 한다(개인정보보호법 제2조 제1호 다목). 즉 ‘가명정보’는 개인정보를 가명처리한 것으로서 개인정보 범위에 포함되는 하위개념이다.
한편 개인정보보호법 제58조의 2에서는 익명정보에 대해서 개인정보보호법을 적용하지 아니한다고 규정하고 있는데 여기서 말하는 ‘익명정보’는 시간, 비용, 기술 등을 합리적으로 고려할 때 다른 정보를 사용하여도 더 이상 개인을 알아볼 수 없는 정보를 의미한다.
‘민감정보’는 사상·신념, 노동조합·정당의 가입·탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보, 그 밖에 정보주체의 사생활을 현저히 침해할 우려가 있는 개인정보로서 유전자검사 등의 결과로 얻어진 유전정보, 개인의 신체적, 생리적, 행동적 특징에 관한 정보로서 특정 개인을 알아볼 목적으로 일정한 기술적 수단을 통해 생성한 정보를 의미한다(개인정보보호법 제23조 제1항, 같은 법 시행령 제18조 제1호, 제3호). 민감정보 역시 개인정보 범위에 포함되는 하위개념이다. 이를 도식화하면 다음 그림과 같다.
보건·의료 데이터의 경우 위 그림에서 보는 바와 같이 개인정보 중 민감정보에 해당하는 경우가 대다수이다. 결국 이러한 민감정보를 가명처리하고, 가명처리된 가명정보를 이용할 수 있도록 하는 것이 보건·의료데이터 활용과 관련하여 핵심적인 사항이라고 할 것이고, 이번에 개정된 개인정보보호법에서 이를 뒷받침하고 있는 것으로 보이지만 현행 개인정보보호법은 다음과 같은 한계를 가지고 있다.
우선 보건·의료데이터를 가명처리할 수 있는 법적근거가 미약하다. 민감정보의 경우 개인정보보호법에 따르면 원칙적으로 처리를 할 수 없다(개인정보보호법 제23조 제1항 본문). 설사 같은 항 단서 조항에 따라 민감정보를 처리할 수 있다고 하더라도 민감정보를 목적 외 이용·제공하는 것은 제한된다(같은 법 제18조). 게다가 개인정보보호법 제6조에서는 ‘개인정보 보호에 관하여는 다른 법률에 특별한 규정이 있는 경우를 제외하고는 이 법에서 정하는 바에 따른다.’고 규정하고 있고, 위 ‘다른 법률’로 해석될 수 있는 의료법에서는 ‘누구든지 정당한 사유 없이 전자처방전, 전자의무기록에 저장된 개인정보를 탐지하거나 누출·변조 또는 훼손하여서는 아니 된다.’고 규정하고 있다(의료법 제18조 제3항, 제23조 제3항).
따라서 의료법이 개인정보보호법에 우선한다고 본다면 ‘정당한 사유’로 인정되지 않을 경우 원칙적으로 보건·의료데이터를 가명처리할 수 없다는 결론에 이르게 되는 것이다.
다음으로 보건·의료데이터를 가명처리하기 위하여 제3자에게 제공하는 경우 법적 근거가 미약하다. 앞서 본 바와 같이 개인정보보호법 제6조에 따라 ‘다른 법률’로 해석될 수 있는 의료법에서는 ‘의료인, 의료기관의 장 및 의료기관 종사자는 환자가 아닌 다른 사람에게 환자에 관한 기록을 열람하게 하거나 그 사본을 내어주는 등 내용을 확인할 수 있게 하여서는 아니 된다.’고 규정하고 있다(의료법 제21조 제2항). 결국 정보주체로부터 수집한 민감정보를 스스로 가명처리할 수 없는 기관의 경우 제3자에게 해당 정보를 제공할 수 없어 보건·의료데이터를 제대로 활용할 수 없는 문제가 발생한다.
설사 개인정보보호법 제15조 제2항, 같은 법 제17조 제2항에 따라 해당 기관이 정보주체의 동의를 얻어 제3자에게 제공을 할 수 있는 경우라고 할지라도 민감정보를 목적 외 이용·제공하는 것은 제한된다는 점(같은 법 제18조)에서 문제는 여전히 존재한다(한편 일본의 차세대 의료기반법 제30조에서는 일정한 요건 하에 의료정보의 제3자 제공이 가능하도록 명문의 규정을 두어 이를 법적으로 해결하고 있다).
게다가 보건·의료데이터의 가명처리 및 제3자 제공과 관련하여 개인정보보호법이 의료법에 우선한다고 해석하더라도 가명정보의 처리에 관한 특례규정인 개인정보보호법 제28조의 2에서는 ‘개인정보처리자는 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등을 위하여 정보주체의 동의 없이 가명정보를 처리할 수 있다.’고 규정하고 있는 바, 정보주체의 동의 없이 처리할 수 있는 것은 가명정보이지 민감정보의 가명처리가 아니고, 제3자에게 제공할 수 있는 대상 역시 가명정보이지 민감정보가 아니라는 점에서 이 문제를 해결할 수 없다. 이를 도식화하면 다음 그림과 같다.
한편 개인정보보호위원회와 보건복지부가 발표한 ‘2021년 보건·의료데이터 활용 가이드라인’ 10쪽에 따르면 해당 가이드라인에 따라 가명처리할 수 있는 정보를 개인정보보호법상 민감정보인 ‘건강’에 관한 정보라고 특정하면서도 특히 정보 주체의 인권 및 사생활 보호에 중대한 피해를 야기할 수 있는 정보에 대해서는 본인 동의를 받아 활용하는 것을 원칙으로 한다고 규정하고 있는데, 해당 가이드라인에 의하더라도 민감정보의 가명처리에 관한 법적 근거를 찾아볼 수 없고, 민감정보 중 동의를 받아야 하는 정보와 그렇지 않은 정보를 나누는 기준 역시 모호하다.
또한 위 가이드라인 38쪽에서는 개인정보보호법 제6조에 따라 의료기관이 보유하고 있는 환자에 관한 기록(정보)에 대해서는 의료법이 우선 적용되고, 의료법 제21조 또는 제21조의 2에서 정하는 경우를 제외하고서는 위 기록(정보)을 제3자에게 제공하는 것이 금지되며, 가명처리되어 환자식별력이 없는 진료기록(정보), 의료기관이 아닌 자(또는 기관)가 보유하는 진료기록(정보)에 대해서 비로소 개인정보보호법이 적용된다고 규정하고 있는데, 가명처리를 위하여 보건·의료데이터가 제3자에게 제공될 때에는 어떠한 법이 적용되는지, 제3자 제공과 관련하여 어떠한 법적 제한을 받는지에 관하여 명쾌한 해답을 제시하지 못하고 있다.
결국 개정된 개인정보보호법에서 가명정보의 개념이 도입되고, 가명정보의 처리에 관한 특례규정이 신설되었으나 의료법, 생명윤리 및 안전에 관한 법률 등 관련 법 규정과 충돌이 발생하는 등 법률간 우선순위가 명확히 정리되지 않았고, 보건·의료데이터의 가명처리 및 가명처리를 위한 보건·의료데이터의 제3자 제공시 법적 근거가 여전히 미약하다는 것을 알 수 있다. 보건·의료데이터를 제대로 활용하기 위하여 야심차게 데이터 3법을 개정한만큼 일선 기관에서 정보주체로부터 수집한 보건·의료데이터를 가명처리하고, 가명처리된 가명정보를 제대로 활용할 수 있도록 이를 뒷받침하는 법체계 정비와 명확한 근거 규정 마련이 뒤따라야 할 것이다. ▣
음성 생체인증 기술을 적용한 비대면 진료 플랫폼
▲ 전하린 퍼즐에이아이 본부장
■ Abstract
COVID-19 판데믹 상황에서 소프트웨어를 활용한 비대면 진료, 원격 건강 모니터링, 클라우드 EMR 플랫폼 등 디지털 헬스케어 산업이 급속하게 발전하고 있다. 특히 정부의 한시적 허용 지침에 따라 시행되고 있는 비대면 진료 서비스는 허용 기간 동안 238만건 이상 활용되었으며 편의성과 효과성을 인정받아 서비스가 확대되고 있다. 비대면, 원격 솔루션의 활용 건수가 많아 짐에 따라 구체적인 가이드라인이나 안전성 검토가 수반 되어야하나, 현행 서비스에는 의료인과 환자의 본인 확인, 기록 위변조 등 보안성의 검토가 결여 되어있다.
기존 디지털 기반 산업에서는 정보전달과 상호소통의 매체로써 주로 화상, 음성, 텍스트 등을 활용하며 이들 매체의 비권한자의 접근, 유출, 위변조를 방지하기 위해 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 인증 기술과 암호화 기술이 적용되어왔다.
음성 화자 인증 기술은 기타 홍채인식이나 지문인식에 비해 제반 비용이 저렴하며 인증 절차상 간결한 UX, 얼굴 인식에 비해 뛰어난 인증 정확도로 각종 디지털 기반 산업의 인증수단으로 채택되어 왔으며, 데이터의 보관 측면에서도 음성 기록은 영상 기록에 비해 10배이상의 효율성과 그 보안성을 인정받고 있다.
이번 강의에서는 위드코로나 시대를 맞아 활용성이 높아진 디지털 헬스케어 서비스의 보안성 증대 방법을 음성 보안 솔루션에 집중하여 살펴본다. 비대면 진료 상황에서의 음성 화자 인증, 음성 워터마크 등 음성 보안 솔루션의 적용을 통해 실시간 본인 인증, 진료 기록의 안전한 보관 방법에 대해서 구체적으로 살펴보고자 한다.
마지막으로, 향후 서비스의 편의성을 해치지 않고 디지털 헬스케어 솔루션의 보안성을 발전시킬 방향에 대해 알아본다.
오늘날 COVID-19 판데믹으로 인해 삶의 많은 부분이 바뀌었고, 의료에 있어서 가장 큰 변화 양상은 바로 비대면 진료이다. 보건복지부 공고로 전달된 한시적 비대면 진료 허용 지침을 통해 기존에 의료법 제 33조, 34조로 제한되어 있던 비대면 원격 진료의 제한이 완화되었다.
한시적이나마 모든 국민이 의료기관 이용 중 감염되는 것을 방지하기 위해 원격지에서 의료진과 진료를 수행할 수 있게 되었고, 전화나 화상을 통한 진료와, 원격지에서의 처방을 실시할 수 있게 되었다. 일부 거동 불편자 등을 고려해서 대리 처방 또한 일부 허용되기도하고, 물론 코로나19 감염병 위기대응 심각단계 기간 동안 한시적으로 허용되는 것이긴 하나, 기존의 의료 시스템에 많은 변화를 체험해보고 장단점을 비교해볼 수 있게 되었다.
판데믹으로 인한 한시적 허용 기간동안 벌써 265만건에 이르는 비대면 진료가 수행되었고, 지금까지 진료받은 환자수만 해도 132만명에 이르며, 참여 의료기관의 수도 11,687기관에 이른다.
여기서 눈여겨볼만한 점은 이중 약 72%가 의원급 의료기관에서 수행되었음을 알 수 있고, 비대면진료에 있어 여러 이해관계에 있는 부처들이 서로 합의점을 찾고, 최종적으로 모든 국민의 의료 편익을 위해 나아갈 수 있는 기회가 충분한 진료 케이스를 통해 마련되고 있는 상황이다.
하지만 현시점의 비대면 진료 방식은 안정적인 정착을 위해 장단점에 대한 면밀한 검토가 요구되며, 이중에서도 특히 보안성 측면에서 검토되어야할 사항들이 많이 존재한다. 이를 생체 인증 기술의 발전과 덧붙여 풀어나가고자 하며, 향후 디지털 헬스 산업의 보안성 증대 방안에 대해서도 검토해보고자 한다.
비대면 진료 방식의 도입으로 의료 불균형 문제를 겪던 많은이들의 고충이 해소되었다. 의료 사각지대 / 도서 산간 지역의 환자들, 해외에서 일하는 국민들, 코로나 바이러스 등 감염병으로 의료기관을 방문하기 어려운 환자들 그리고 거동 불편자들이 이제는 거리의 제약에서 벗어나 원격지에서 의료 서비스를 받아볼 수 있게 되었다.
특히 주기적인 바이탈 체크를 위해 병원을 찾아야했던 만성질환자들의 경우 불필요한 병원 방문 횟수를 줄여 교통비나 심리적, 건강적 불편 해소는 물론, 더 높은 빈도수로 건강 모니터링을 시행할 수 있어 의료 서비스의 품질이 제고되는 장점까지도 부각되고 있다.
이러한 비대면 진료 방식의 이점으로 여러 해외 의료봉사 단체에서 비대면 방식으로 의료 봉사를 수행하고, 서울성모병원은 해외지에서 근무하는 현대건설에 건강 상담 서비스를 제공하는 등 많은 의료 사각지대 환자들의 보편적 복지를 실현해나가고 있다.
한편 일각에서는 한시적 허용으로 처음 시도되는 방식의 의료 시스템이기에 다양한 문제점을 지적하고 있다.
가장 많이 언급되는 비대면 진료의 문제점으로는 진료 중 환자에 대한 증상 수집 제한에 따른 진료의 한계로 진료 안전성 문제, 보안성 문제 등이 있다.
최근 비대면 진료 후 잦은 약물 오남용 처방 문제, 마약류 처방과 관련된 문제가 발생하여 마약 및 오남용 우려 약물의 처방을 제한하는 지침이 발행되고 있으며, 허가 없는 의료진의 진료, 환자의 본인 확인과 관련된 사고가 해외에서 보고된 바 있다.
접근성 측면에서는 디지털 디바이스에의 고령층의 앱활용 한계, 스마트폰 보급율에 따른 한계점이 리포트되었고, 효과성 면에서도 대면진료에 비해서는 치료효과가 저조할 수 있다는 우려사항이 보고된 바 있다.
미국에서 보고된 바에 의하면 신원 확인에 한계가 있는 비대면 진료 특성상 환자나 의사의 명확한 확인이 어려우며, 진료 사기, 약물 오남용, 정보 유출 등의 문제가 발생하고 있으며, 1.1 billion 달러에 이르는 피해액이 보고될 정도로 문제시되고 있다.
비대면 진료 중 보안성 이슈를 해소하기 위해 각광받는 분야는 생체 인증 기술 분야이다. 부수적인 환자의 신원확인 절차 없이도, 생체 수단을 통해 화상, 음성, 지문 등의 정보에서 추출하여 자연스럽게 진료를 이어나갈 수 있도록 하며, 진료 도중 실시간으로 본인 확인을 수행할 수 있어 생체 인증 기술을 적용하여 비대면진료의 본인 확인 등 보안성 문제를 풀어나가려는 시도가 활발하다.
미국에서도 보안성 이슈를 해소하기 위해 벌써부터 많은 생체인증 기술 기업과 비대면 진료 플랫폼 기업, 병원이 협력해나가고 있는 상황이다.
■ 생체인증 수단이란
생체인증 수단은 지문, 안구 혈관 배열도, 음성 등 개인 식별을 가능하게 하는 인간의 생체적, 개인 특성이 반영된 수단을 말하며, 우리나라에서도 기존의 공인인증서 개념에서 더 나아가 생체인증수단을 보조 인증수단으로써 채택할 수 있게 하는 법안이 발의되며 널리 활용되고 있으며, 단순히 개인 식별하는 것뿐만 아니라 개인과 연관된 정보를 저장하고, 보호하는 수단으로써도 널리 활용되고 있다.
대표적으로 활용되는 생체인증 수단에는 스마트폰에 암호를 해제하는 수단으로 활용하는 지문 인증, ios의 face id와 같은 얼굴 인식, 공항에서 자주 보이는 정맥 인식, 홍채인식, 그리고 마지막으로는 음성인증 등이 있다.
이들 생체인증 기술들이 각광받기 시작한건 그리 오래 되지 않았으며, 근 5년 사이에 기술적 발전으로 공인인증서를 보조할만한 인증수단으로 채택되어가고 있다.
생체인증 기술의 발전에는 크게 센서 기술의 발달과, 인공지능 기술의 발전 두가지 요소가 작용하였다.
센서 기술의 소형화, 해상력 증가등의 발전으로 지문인식을 수행하는 지문인식 IC 칩, 얼굴 인식을 위한 depth camera의 발전, 홍채인식을 위한 카메라의 해상력 증가 등 개인 식별을 위한 정밀한 데이터의 확보가 가능하게 되었고, 인공지능 분석기술 image preprocessing, classification and verification, recognition 기술들이 발달하면서 근 5년 사이에 정확도가 급격하게 상승해왔다.
생체인증 기술의 정확성을 분석하기 위해서는 FAR (False Acceptance Rate), 즉 비인가자를 정상으로 판정할 확률과, FRR (False Rejection Rate) 즉 정상 인가자를 비정상으로 판정할 확률을 두가지 함께 비교한다.
지문인식 같은 경우는 FRR이 0.5정도 FAR이 0.01 정도로, 다년간 성숙된 기술과 저비용의 장점을 가진 반면 지문 훼손이나 복제가 가능하다는 문제가 있으며, 최근에는 감염 관련 문제 또한 발생하고 있다.
홍채인식은 FRR과 FAR 모두가 10의 마이너스 4승정도로 고신뢰성을 가지고 있고, 접촉하지 않아도 된다는 강점이 있지만 , 절차적인 문제나 사용성, 고비용성이 단점으로 꼽힌다.
안면인식은 비교적 FRR, FAR 수치가 높은 편이다. 비접촉이며 원격 인증이 가능하다는 강점이 있지만, 민감도와 인증 정확도 등이 저조한 문제가 있다.
정맥인식은 FRR, FAR 수치가 정확하다. 신뢰도가 높지만 인증을 위한 장비의 크기가 크고 비용이 높다는 문제가 있다.
음성의 경우 FRR은 높은 수준이나, FAR은 평균적으로, 적용 난이도가 낮고 비접촉 방식이며, 저비용성을 띠지만, 노이즈에 민감하다는 문제가 있다. 그외에도 많은 솔루션들이 있고, 장점과 단점이 모두 존재한다.
비대면 진료 상황에서는 본인확인을 정확히 수행할 수 있는 보안성과 비접촉성, 스마트폰 마이크로 저비용성, 높은 접근성이 요구되며, 이들의 교집합을 파악했을 때 여러가지 생체 인증 기술 중 음성기술이 가장 적합하다고 판단하였고, 음성생체인증 기술을 적용할 플랫폼으로서 보이닥 솔루션을 활용하였다.
보이닥에서 환자는 스마트폰 앱을 통해, 의료진은 PC나 모바일을 통해 접근이 가능한 플랫폼이며, 현재 서울시 COVID-19 확진자를 대상으로 서비스해오고, 재외국민을 대상으로 비대면 진료 서비스를 운영되고 있다.
이 플랫폼에 음성 생체인증 기술을 적용하여 본인 등록부터 진료 중 본인 확인까지 다양한 음성 보안과 관련된 시나리오를 접목해보았다.
최종적 음성 기반 비대면 진료 보안 절차는 크게 세가지로 구성되었다. 첫번째는 등록절차이다.
향후 환자, 의사의 음성을 기반으로 본인확인을 수행하기 위해서 휴대전화 인증 등 일차적 본인인증을 수행한 후 화면에 출력되는 10개의 키워드를 녹음하는 형식으로 발화자의 음성을 등록하며, 이를 데이터베이스에 각 ID에 맞게 저장한다.
이후 수행되는 두번째 단계는 검증 절차다. 서비스 활용을 위해 로그인 된 환자, 의사의 ID를 기반으로 데이터베이스에서 음성을 추출해와, 여기서 음성 ID 추출 엔진을 통헤 VoiceID를 추출한다.
이로써 진료 중 새롭게 발화되는 음성에서 추출되는 VoiceID와 원본 VoiceID의 유사도 분석을 통해 본인임을 검증하게 된다.
음성 검증 단계에서 이상 탑지가 되었을 경우, 관리자의 대시보드에 이상여부를 표지하여 관리자에 내용을 전달한다.
세번째 단계는 저장 절차다. 진료중 발성되는 음성의 저장이 요구될 경우 향후 기록된 음성 데이터의 위변조를 방지할 수 있도록 워터마크를 삽입하여 안전하게 암호화된 음성파일을 보관한다.
위 세가지 비대면 진료 전용 음성 보안 단계를 통해 진료를 보고 나면 진료 중 이상 탐지 여부가 제시되어 본인 확인에서부터 진료 사기를 일정 수준까지 방지할 수 있게 된다.
실험적으로 테스트된 결과에 의하면, 환자의 등록 음성 시간과 실제 진료 중 음성 인증 시간을 토대로 비교해본 결과 FAR과 FRR이 일치하는 구간의 정확도인 EER을 기준으로 평균 0.2% 정도, 심지어 기존 음성 생체인증의 취약점인 노이즈가 반영되었을 떄에도 오류율이 0.5% 안으로 들어오는 정확도를 확인할 수 있었고, 이를 기반으로 등록되지 않은 환자, 의료진의 비대면 진료나, 처방의 오남용 등 문제를 방지할 수 있으리라 기대한다.
현재 보이닥에서는 비대면 진료의 보안성 관련 이슈 외에도 진료 중 의무기록 작성의 어려움을 해소 하기 위해 화상 상담 도중 실시간 음성인식을 통해 진료 기록을 작성할 수 있는 VoiceEMR이라는 의료용 음성인식 솔루션을 적용하여 편의성 측면 까지도 확대해나가고 있다.
이처럼 아직까지 비대면 진료 방식에는 보완할 점이 산재해 있다. 비대면 진료가 가진 한계를 좀 더 임상적으로 체험하면서 보완해 나가야하고, 이를 기업과 병원만 관여해서 풀어야할 문제라기보다는 국가적 차원에서 진행경과를 공유할 수 있도록, 제도적으로 추진해나갈 필요성을 느끼고 있다.
때문에 퍼즐에이아이에서는 과학기술정보통신부를 통해 음성 보안 및 음성인식 기술이 탑재된 비대면 진료 솔루션을 재외국민에 서비스하는 규제샌드박스 임시허가를 획득하고, 비대면 진료의 올바른 프로세스를 수립해나가는 과정에 있다.
비대면 진료를 통해서 잠시 들여다보았듯 디지털 헬스 솔루션들이 새로운 패러다임을 맞아 본격적으로 상용화되면서, 이들 디지털 헬스 솔루션의 보안성 또한 강조되어가고 있다.
예를 들어 원격 건강 상담, 건강 모니터링, PHR 레코드 (개인건강기록) 등 다양한 영역에서 음성이 아니더라도 생체인증기술의 특성에 맞게 환자를 식별하고 이들의 데이터를 안전하게 보안처리할 수 있는 방안의 도입이 요구될 것으로 보인다. ▣
디지털 헬스의 특성과 잠재력 : 우리는 무엇을 준비해야 할 것인가?
▲ 김재용 국민건강보험공단 빅데이터전략본부 데이터관리부장, 예방의학전문의
■ 들어가며
오늘날 보건의료 분야에서도 전산화에 따른 빅데이터 구축과 이를 분석할 수 있는 환경이 조성되고 혁신적인 정보통신기술과 새로운 기기들이 출현함에 따라 디지털 헬스가 많은 사람들의 관심을 받는 새로운 분야로 부각되고 있다.
건강(health)과 안녕(well-being)은 인간이 생을 영위함에 있어서 가장 중요한 두 가지 수단이자 관심사다. 때문에 디지털 헬스는 여러 가지 빅데이터 활용분야들 중에서도 사실상 가장 핵심적인 위치에 자리잡고 있다. 그럼에도 불구하고 일반인들에게는 흔히 스마트워치 등으로 상징되는 디지털 헬스가 실제 현실에서는 아직까지 대중적이고 혁신적인 성과물을 만들어내지 못하는 것은 왜일까?
이 글을 통해 필자는 디지털 헬스와 보건의료의 기본적인 특성들을 살펴보고 디지털 헬스의 편익을 극대화하기 위한 방향과 과제들을 함께 제안하고자 한다.
■ 디지털 헬스의 정의
세계보건기구가 2021년에 발간한 「디지털 헬스에 관한 세계전략 2020-2025」1)에 따르면 디지털 헬스는 다음과 같이 정의된다.
건강을 개선하기 위한 디지털 기술의 개발 및 사용과 관련된 지식 및 실행 분야. 디지털 헬스는 eHealth의 개념을 확장하여 디지털 소비자와 더 넓은 범위의 스마트 기기 및 이에 연결된 장비들을 포함한 것이다. 또한, 건강을 위한 디지털 기술들을 포함한다(사물인터넷, 인공지능, 빅데이터, 로봇공학 등).
디지털 헬스가 이처럼 다양한 영역을 포괄하고 있지만, 그 핵심은 사람의 건강관련 상태를 정량적으로 측정할 수 있는 기술과 여기에서 얻어진 데이터를 처리하여 유용한 정보를 생산-전달하는 정보통신기술들의 결합물이라 볼 수 있을 것이다. 같은 세계전략 보고서에서는 eHealth를 다음과 같이 정의한다.
보건의료 서비스, 건강 감시, 건강 문헌, 건강 교육-지식-연구를 포함한 건강 및 건강 관련 분야를 지원하는 정보통신기술의 비용-효과적이고 안전한 사용.
디지털 헬스가 무엇을 할 수 있는가? 또는 우리는 디지털 헬스가 무엇을 해주기를 바라는가?라는 질문에 제대로 답하려면 ‘다가오는 미래에는 이런 것이 가능할 것입니다’라는 미래 예측뿐만 아니라 이를 위해 현실에 행해야 하는 보다 구체적인 판단과 선택이 요구된다.
■ 정보와 인간의 행동
디지털 헬스를 뒷받침할 수 있는 정보통신기기들의 기술적 수준은 나날이 발전하고 있다. 하지만, 그러한 디지털 기기들의 최종 산출물은 아직까지는 대부분 정보다. 디지털 정보도 결국 정보일 뿐이다. 정보가 실제 편익(real benefit)으로 전환되려면 이러한 정보가 일차적으로는 의료진이나 환자에게 그리고 이차적으로는 보건의료 관리자나 정책수립 및 집행자를 포함한 사람들의 판단과 행동에 유익한 영향을 미쳐야만 한다. 보건교육을 포함한 교육학이나 심리학 등 실용학문 분야에서 알려진 일반 지식에 의거해도, 정보가 인간의 종합적이고 최종적인 (때로는 비합리적이고 여전히 불확실한) 행동 변화나 건강결과의 변화로 저절로 연결되는 것은 아니다. (만약 그러했다면 이런 학문 분야들이 생겨나지도 않았을 것이다. 인간은 실험실에 갇혀 있는 파블로프의 개와는 다르다.)
특정 디지털 기술은 보건의료 시스템의 이해관계자들과 이들을 둘러싼 사회경제적 환경, 제도적 관행, 문화적 관습 등을 포함한 더 큰 변수들에 의해 그 유용성이 결정된다. 일례로, 미국의 듀크 대학병원에서 패혈증 예측 인공지능 도구를 사용했던 한 간호사는 ‘그것들은 도움이 되지만 퍼즐의 한 부분일 뿐입니다’라고 회상한다. 2)
다른 한편, 세계보건기구는 디지털 헬스의 가치에 대해 다음과 같이 서술하고 있다.
디지털 헬스는 환자의 건강정보에 대한 프라이버시와 보안성을 존중하는 시스템 내에서 양질의 보건의료 서비스에 대한 공평하고 보편적인 접근을 가능하게 하고, 양질의 보건의료 서비스를 전달하는데 효율성과 지속가능성을 향상시키고, 질병의 유행 이전과 중간단계, 이후에 걸쳐 건강 증진, 질병 예방, 진단, 관리, 재활 및 완화 치료를 강화-확장하는 경우에 가치를 인정받고 채택될 것이다.
즉, 일반적으로 디지털 헬스를 상징하는 정보통신기술 그 자체에 의미를 부여하는 것이 아니다. 보건의료분야에서 고질적으로 문제가 되어 왔던 연속성, 접근성, 형평성, 서비스의 질 등을 해결하는데 도움이 되는 하나의 수단으로 디지털 헬스를 바라본다.
결국 디지털 헬스가 사회적이든 상업적이든 그 가치를 인정받으려면 일부 관련분야 전문가들의 학문적인 열정이나 단편적 아이디어에만 온전히 의존해서는 곤란하다. 물론, 실질 가치가 인정되지 않은 기술이 지속가능한 상업적 성공을 거두기 어렵다는 것도 상식적인 수준의 판단이다. 이러한 점들을 고려하면 디지털 헬스 분야의 관계자들은 사회적-제도적-윤리적-문화적 맥락들을 이해하려고 지금보다 더 노력해야 한다.
특히, 보건의료 생태계는 다른 시장경제 체제와는 상당히 다른 특성들을 가지고 있으며(예: 정보의 불균형, 공급자 결정 주도권, 보험자의 비용지불 등), 그것이 거시적 효율성에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해서도 고려해야 할 것이다. 이는 적어도 지금까지보다는 한 걸음 더 나아간 협업의 필요성을 말하는 것이다.
■ 디지털 헬스에 기대할 수 있는 역할
인간 상호간의 의사소통 작동방식을 고려하면 현재의 기술 수준에서 (그리고 향후 상당기간 동안은) 디지털 헬스가 인간을 대체하기는 어렵다는 점을 이해해야 한다.
보건의료 분야에서 돌봄(care)이란 의료진과 환자 사이의 최소한의 신뢰, 생명-건강에 관한 일정한 권한 위임, 정량화하기 어려운 의학적 지식과 경험, 다양한 언어적-비언어적 정보 교환, 정서적 공감과 지지 등을 통해 구현되는 사람 그 자체를 대상으로 하는 서비스다.
자동차의 자율주행도 되지 않는 기술수준에서 디지털 헬스케어가 제공하는 수단들이 보건의료 서비스 제공자를 대신할 수 있기를 기대하기는 현실적으로도 어렵다. 심지어 자율주행조차도 단순히 기술로만 해결할 수 있는 사안이 아니라 사고에 대한 법적 책임과 윤리적 문제 등이 얽혀 있는 복잡한 사안이라는 점을 이해할 필요가 있다.
일례로, 영국 국가보건의료서비스(NHS)에서 성공적인 사례로 언급한 바 있는 심리상담 디지털 서비스인 Ginger를 살펴보면3), 이것이 심리상담을 인공지능으로 대체하려는 것이 아니라 필요한 시점에 적절한 (인간) 서비스제공자와 연결하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 특히, 우리나라의 보건의료 시스템에서 서비스의 단절성이 높다는 점을 감안하면 디지털 헬스는 이러한 현실의 문제점들을 개선하는데 우선 초점을 맞출 필요도 있다. 왜냐하면 요구되는 기술수준이 훨씬 낮기 때문이다.
■ 디지털 헬스와 빅데이터
디지털 헬스는 불가피하게 빅데이터에 크게 의존한다. 하지만, 건강 정보는 개인의 가장 내밀한 정보이며 프라이버시 보호는 심지어 사회발전의 중요한 원동력 가운데 하나로 언급되기도 한다. 건강문제를 사전에 예측한다는 것은 뒤집어 말하자면 건강 관련정보를 감시한다(또는 감시당한다)의 다른 표현일 수도 있다.
감시를 수용하거나 의식하는 인간의 생각과 행동, 창의력이 그것으로부터 어떠한 영향을 받을까? 이에 대해 대다수의 서구국가들은 그것이 때로는 민주주의 체제 자체를 위협할 수도 있는 중대 사안이자 국가의 주권과도 관련된 문제로 바라보고 있다. 일례로, 독일의 연방데이터윤리위원회는 다음과 같이 서술하고 있다.4)
우리 사회는 디지털화에 의해 야기된 심오한 변화를 경험하고 있다. 혁신적인 데이터 기반 기술은 잠재적으로 경제 생산성을 높이고 지속 가능성을 촉진하며 과학적 진보 측면에서 큰 진전을 촉진할 뿐만 아니라 개인과 더 넓은 사회적 수준 모두에서 우리에게 도움이 될 수 있다.
그러나 동시에 디지털화는 우리의 기본적 권리와 자유에 위험을 내포하고 있다.
이는 두 가지 주제를 둘러싼 광범위한 윤리적-법적 질문들을 던진다. 첫째, 우리는 이러한 새로운 기술이 어떤 역할을 해주기는 바라는가? 둘째, 그것은 어떻게 설계(design)되어야 하는가?
디지털 전환이 사회 전체에 도움이 되도록 하려면, 사회 자체와 선출된 정치 대표자 모두가 인공지능(AI)을 포함한 데이터 기반 기술을 사용하고(use) 형성하는(shape) 방법에 대한 토론에 참여해야 한다.
우리나라에서는 관련 토론들이 흔히 ‘공익과 사익을 어떻게 구분하느냐?’와 같은 추상적-체념적인 논란에 머물고 있음에 반하여 여러 국가들이 ‘과학적인 근거’와 ‘불이익 및 차별의 최소화’라는 보다 구체적인 관점에서 사회적 합의와 실무적 기준들을 만들어가고 있다는 점은 매우 인상적이며 이러한 사례들은 단적으로 영국, 핀란드, 독일, 미국, 호주, 뉴질랜드 등 여러 나라에서도 확인할 수 있다.
예를 들어, 좋은 치료제는 그 자체로는 모두에게 편익을 제공한다. 하지만, 개인별 위험도에 따른 보험료 차등은 자칫 사회적 배제와 차별, 사익 편취의 수단으로 악용될 여지도 있다. 앞서 언급한 연방데이터윤리위원회는 특히 개인별 위험도 평가에 대해 다음과 같이 권고하고 있다.
개인별 위험도 평가를 위한 데이터 사용에 엄격한 요건과 제한이 부과되어야 한다 (예: 특정 보험 제도의 ‘블랙박스’보험료). 특히, 데이터 처리는 사생활의 친밀한 영역을 침해하지 말아야 하며, 데이터와 위험 사이에는 분명한 인과관계가 있어야 하며, 개인별 위험 평가와 집단별(non-personalized) 위험 평가에 기초하여 부과되는 개별 가격 간의 차이가 특정 비율을 초과하지 않아야 한다(결정되어야 한다). 또한 투명성, 비차별성 및 제3자의 보호와 관련하여 엄격한 요구사항이 있어야 한다.
주요 선진국들은 윤리적 거버넌스와 법적 조치를 강화하고 있는데 근래에 발효된 유럽연합의 개인정보 보호법(General Data Protection Regulation, 이하 GDPR)이나 미국 캘리포니아 주의 입법조치들은 이러한 전체적인 맥락 하에서 이해되어야 한다. GDPR의 경우에도 이해관계자에 따라 데이터의 상업적 오남용 가능성을 열었다거나 정반대로 지나친 규제라는 등 여전히 다양한 의견들이 개진되고 있다.
하지만 기본적으로 개인의 동의나 비식별화라는 구시대의 개인정보보호 패러다임만으로는 글로벌 빅데크 기업들의 부당이익과 심각한 부작용 등을 바로잡기 어려웠기 때문에 준비-추진된 것이라는 점만은 분명하며 그것이 활용과 규제의 조화라는 용어로 표현된 것이다5).
디지털 헬스의 일부 옹호자들은 개인정보보호법을 규제로만 바라보면서 일종의 자유주의를 주장하는 경우도 있다. 하지만 개인의 자유와 프라이버시를 상대적으로 더 중시하는 서구국가들이 오히려 더 적극적으로 윤리적-법적 규제에 나서고 있다는 현실을 직시할 필요가 있다.
■ 디지털 헬스의 실효성
2020년 Mandrola6)는 디지털 헬스에 대한 검토 논문에서 다음과 같이 서술했다.
고통 완화를 목표로 삼은 것으로 보이는 디지털 헬스의 발전은 거의 없다. 오히려, 대부분은 젊고 건강한 이들에 초점을 맞춘 것으로 보이며, 이것은 의원성 질환(오히려 의료 때문에 발생하는 건강문제, iatrogenesis)의 가능성을 높인다. 잠복해 있는 질병에 대한 두려움이 커지고, 건강이 좋을 때 임상의들을 찾는 경향이 높아지는 사회는 건강한 사회로 보기가 어렵다. 디지털 장치는 확실히 사람들에게 더 많은 데이터를 줄 것이지만, 그것이 더 나은 건강으로 해석되지는 않는다.
다른 사람들은 디지털 헬스에 대한 이러한 회의적인 견해에 반대할 수 있지만, 그들의 견해는 필연적으로 저자와 같은 의견에 기반한 것이다. 결과에 초점을 맞춘 무작위 대조 연구가 없기 때문이다. 앞으로 제대로 된 임상 시험을 통해 사람의 (건강)상태에 대한 디지털화의 증가가 의사, 병원, 산업계만큼 환자들에게도 도움이 될 수 있다는 것을 보여주기 기대한다.
그가 이 논문에서 인용한 Ida Sim의 검토 논문7)에서는 디지털 헬스의 장점들과 함께 단점들도 열거하고 있다. 열거된 단점들은 혼란과 잘못된 해석, 건강격차의 확대, 의학적 이유보다 상업적 이유에 따른 의료이용 충실도의 증가, 부정확하고 과다한 경보, 데이터에 의해 추동된 완벽주의 등이다.
디지털 헬스가 가지고 있는 이러한 잠재적인 단점들을 언급하는 것은 어쩌면 디지털 헬스의 옹호자들에게는 다소 불편한 것일 수도 있다. 하지만 특히, 사람을 대상으로 하는 연구과 실험, 개발 과정에서 연구 진실성(integrity)과 윤리적-법적 요건을 만족해야 한다는 것은 디지털 헬스라고 해서 피해갈 수 있는 사안은 아니다.
다만, (모든 디지털 헬스에 적용되는 것은 아니지만) 일부 디지털 헬스의 효과는 외과적 시술이나 생물학적 기전에 따른 의약품의 효능과는 다른 측면이 있다. 즉, 아직까지는 불완전한 측정기술과 정보처리기술에 의존한다는 점, 인간의 인지-해석의 과정을 거쳐야 하는 정보를 매개로 한다는 점, 전통적인 병원중심의 임상실험 방식을 그대로 적용하기에는 어렵다는 점 등이 있다.
앞서 언급한 Sim은 해당 논문에서 미국 식품의약품안전청(FDA)이 시범사업을 진행하고 있는 디지털 헬스 소프트웨어 사전승인 프로그램(Digital Health Software Precertification Program)을 언급하고 있다. 그 요지는 다른 의학적 수단들과 달리 모바일 기술들은 하드웨어와 소프트웨어의 변동의 매우 역동적이기 때문에 다른 접근을 해야 한다는 것이다. 이는 ‘고품질을 추구하는 문화와 우수한 조직적 성과(?)’를 인정받은 사전승인 회사들은 제품의 시장출시 이전까지는 임상적 효과를 반드시 입증하지 않아도 된다는 것이다.
하지만, 안전성과 효과성을 입증할 수 있는 시판 후 모니터링을 받아야 한다는 것이다. 주로 신약을 대상으로 하는 임상실험들도 이해관계가 걸린 다국적 제약사들의 오류 또는 고의에 의해 때로는 심각한 사회적 문제들이 발생하였던 역사적 경험들과 병원 중심의 임상실험이 어렵고 일상적 현실에서 나타나는 효과를 다루어야 한다는 점 등을 고려하면 사전승인 제도의 앞부분만 빌려올 것이 아니라 독립성-객관성을 보장할 수 있는 공익적인 시판 후 감시체계(post-marketing surveillance)의 도입도 디지털 헬스의 발전을 위한 필요조건이라 할 수 있다.
■ 결론에 대신하여
디지털 헬스는 세계보건기구가 강조하듯이 보건의료서비스의 접근성과 형평성을 개선하고 거래비용을 줄임으로써 효율성을 높일 수 있는 중요한 도구가 될 수도 있지만, 다른 한편, 정반대의 결과들(예: 불필요한 의료이용의 증가와 재정 낭비, 지나친 의료화 medicalization, 과학적 근거의 부실화 등)을 초래할 위험성도 있다. 그리고 이것이 미칠 파장은 경우에 따라서는 단지 보건의료에 국한되는 것이 아니라 심각한 사회적-정치적 문제로 비화될 가능성도 배제할 수 없다. 디지털 헬스의 앞면과 뒷면을 함께 보지 않는다면 그 결론이 옹호이든 반대이든 바람직한 결과를 기대하기 어려울 수 있다.
근래에 빅데이터, 인공지능, 4차 산업혁명, 메타버스 등 다양한 용어들이 나타나고 있지만 장밋빛 미래 예찬만으로 동력을 유지하기에는 이미 많은 시간이 흘렸다. 우리는 과거 인공지능의 빙하기를 기억해야 한다. 그 빙하기가 당시 컴퓨터 기술의 한계에 주로 기인한 것이었음에 비하여 우리 앞에 놓인 새로운 도전은 과거와 차원을 달리하는 훨씬 더 복잡한 문제가 되었다. 이런 면에서 몇 가지 예시와 제안으로 글을 마무리하려 한다.
첫째, 디지털 헬스와 관련된 기획 능력을 강화해야 한다. 일례로, 국내의 한 공공기관은 진료정보교류사업을 추진하면서 과거 우리나라에서도 이슈를 만들었던 다국적 건강데이터 판매기업인 IMS의 홍보영상을 떠올리게 하는 미래-맞춤형 의료에 대한 동영상을 게재한 바 있다.
하지만, 환자의 의뢰-회송 관련서류와 영상정보를 전산화하여 진료의 연속성과 효율성을 개선한다는 취지에도 불구하고 여러 해 동안 해당 사업의 성과는 단지 의뢰-회송 건수만 공개되었다.
자기 병의원의 고객을 다른 병의원에 의뢰-회송하는 것이 현실적으로 어떻게 활성화될 수 있는지에 대한 고민을 담은 구체적인 제도설계와 기대효과 모니터링에 대한 계획, 정책결과에 대한 객관적 평가가 부족했다는 점을 지적하지 않을 수 없다. 이런 것은 꼭 디지털 헬스에만 해당되는 것이 아닌 상식적인 수준의 요건이다.
둘째, 디지털 헬스와 관련된 선행 정보들을 제대로 수집-해석하는데 부족함이 나타나고 있다. 디지털 헬스가 비교적 근래에 대두된 이슈라서 장기적인 효과를 보기에 어려움이 있다는 측면도 존재하고, 기본적으로 정책 효과는 단편적인 논문이나 공식자료만으로 판단하기 어렵고 이해관계에 따라 그 효과에 대한 상반된 주장들도 나타날 수도 있다.
하지만 이 보다 더 큰 문제는 관련분야의 일부 보고서나 언론기사 등에서 나타나는 단편적-취사선택적인 행태다. 데이터와 정보, 인공지능 등 일반인들뿐만 아니라 보건의료 전문가들도 어렵고 낯설다고 인지하는 분야에서 발생하는 이러한 이해관계자적 행태는 더 큰 혼란과 시행착오를 불러올 수 있다. 보건의료뿐만 아니라 법학과 윤리학 분야의 전문가를 양성하고 일반인들의 이해와 실질적 참여를 보장할 수 있는 정책 과정이 필요하다.
셋째, 과학과 통계, 첨단기술, 인공지능, 프라이버시, 인권, 공익 등에 대한 대중적인 이해를 높이기 위한 다양한 프로그램들을 준비해야 한다.
보건의료 빅데이터와 같은 대규모 민감정보의 활용과 관련하여 가장 중요한 것이 흔히 사회적 신뢰와 합의라고 하지만 이는 단지 정서적 신뢰나 개인적 동의만을 의미하는 것은 아니다.
예를 들어, 미국을 포함한 거의 모든 국가에서 사전동의(informed consent)가 건강정보의 활용에서 가장 중요한 요건인데 정작 “informed consent”의 의미는 발생가능한 모든 상황에 대한 연구자의 성실한 설명과 참여자의 충분한 이해를 전제로 참여자가 자유의사에 따라(=강압이나 유도가 배제된) 동의를 한 것을 의미한다.
결국 디지털 헬스에 대해서도 그것이 만들어낼 수도 있는 다양한 편익과 위험에 대한 충분한 설명과 이해가 전제되어야 사회적 합의라는 영원한 숙제에 보다 가깝게 그리고 보다 빠르게 도달할 수 있을 것이다. ▣
1) World Health Organization. Global strategy on digital health 2020-2025, 2021
2) Tom Simonite. AI Can Help Patients? but Only If Doctors Understand It. WIRED. Oct 2, 2020. Available from: https://www.wired.com/story/ai-help-patients-doctors-understand/
3) THE GINGER EXPERIENCE: You deserve incredible mental healthcare. Available from: https://www.ginger.com/experience
4) Data Ethics Commission of the Federal Government. Opinion of the Data Ethics Commission. Berlin, October 2019
5) The International Association of Privacy Professionals. The GDPR at Two: Expert Perspectives. Available from: https://iapp.org/resources/article/gdpr-at-two-expert-perspectives/
6) Mandrola J. Digital Health: Should We Be Concerned?. Methodist Debakey Cardiovasc J. 2020;16(4):309-313. doi:10.14797/mdcj-16-4-309
7) Ida Sim. Mobile Devices and Health. N Engl J Med 2019; 381:956-968 DOI: 10.1056/NEJMra1806949
공공형 디지털 헬스케어 추진현황
▲ 임현정 한국건강증진개발원 ICT헬스케어팀장
■ 현황 및 추진 필요성
1. 보건의료산업 패러다임의 변화
우리나라의 65세 노인인구 비율은 꾸준히 증가하여 2018년 고령사회로 진입하였고, 이에 노인 진료비가 매년 증가하여 현재 36조원에 달한다.
이러한 노인진료비는 2030년에 91조에 이르러, 전체 진료비의 73%를 차지할 것으로 예상되고 있다.
인구구조에 따른 노인진료비의 증가는 국민의 건강수명 연장을 위한 국가의 과감한 건강투자 정책과 전달체계의 혁신이 필요함을 요구받고 있다.
더불어, 우리나라 10대 사망원인 중 7개가 만성질환으로 보고되며, 만성질환 진료비는 전체 진료비의 83%를 차지하고 있다.
이에 질환 발병을 낮추고자 웨어러블, IoT를 활용하여 질병을 모니터링하고 이용자 생활패턴을 분석하고 활용하는 디지털 헬스케어가 진료중심에서 예방중심으로의 보건의료 패러다임이 변화해야 하는 상황에서 그 필요성이 더욱 강조되고 있다.
2. 국내 디지털 혁신 추진방향
작년 코로나19 감염병의 대유형을 시작으로 우리 경제 전반에 비대면화, 디지털 전환 등 4차 산업혁명이 가속화되어 비대면 소비 비중이 절반에 가까워졌다.
한시적 비대면 진료를 허용하여 전화 상담과 처방이 실시되었으며, 금년도 9월초까지 약 389만건 872억 규모의 비대면 진료가 이루어졌다.
이러한 변화의 흐름으로 건강증진 분야에서도 디지털 헬스 기반의 비대면 건강관리서비스 확대 필요성이 제기되었고, 작년 정부는 ‘대한민국 대 전환’이라는 명제로 한국판 뉴딜을 발표하였다.
한국판 뉴딜을 통해 디지털 뉴딜 실행계획에서 국비 총 7조6천억원을 투자할 계획이라고 밝혔다.
■ 공공형 디지털 헬스케어 추진현황
과거, 국내 디지털 헬스케어서비스는 원격의료 관련 사업이 대부분을 차지 하였으나, 법·제도적 한계, 서비스 연계성 부족, 예산 확보 어려움 등으로 활성화되지 못하였다.
그러다 ‘의사와 의료인간 원격의료’를 허용하는 의료법 개정이후, 정부주도의 서비스 모델을 발굴하게 되었으며, U-health라는 명칭을 공식적으로 사용하면서 다양한 시범사업들이 출범하게 되었다.
특히 2010년 하반기부터는 보건복지부를 중심으로 만성질환 사전예방 및 질병관리 강화를 위한 사업이 지역사회에 확대되었고, 2016년 보건소 모바일 헬스케어사업을 시작으로 의사와 의료인간 원격협진을 실시하는 취약지 중심의 ‘의료취약지 의료지원 시범사업’을 수행하게 되었다.
작년 정부는 한국판 뉴딜을 국가 프로젝트로 선언하여 디지털 인프라 구축, 비대면 산업 육성, 사회간접자본 디지털화 등의 추진의지를 적극 표명하였고, ‘AI·IoT기반 어르신 건강관리서비스’, ‘아동·청소년 모바일 헬스케어’ 시범사업으로 확대 추진하게 되었다.
1. 보건소 모바일 헬스케어 사업
보건소 모바일 헬스케어사업이란, 건강위험요인 보유자와 건강인을 대상으로 보건소의 의사, 간호사, 영양사, 운동처방사 등 전문인력이 대상자 개인별 건강정보를 온라인으로 모니터링하고 피드백을 제공하는 건강관리서비스이다.
건강검진 결과 및 참여의지 등을 통해 대상자를 선정하고, 웨어러블 기기를 통해 수집된 대상자의 건강정보를 헬스케어 어플에 전송하게 되면 보건소의 전문인력에 의해 상시 모니터링과 전문 상담을 제공하는 서비스이다.
서비스는 24주에 걸쳐 진행되며, 주차별·월별 건강컨텐츠 제공과 전문상담이 모바일 중심으로 이루어진다.
사업의 성과는 크게 생활습관의 변화와 위험요인의 감소를 중심으로 산출하고 있으며, 2016년 시범사업 추진이후 꾸준히 사업참여후의 건강개선효과가 큰 것으로 나타났다.
특히, 디바이스를 제공하는 직접서비스와 건강중재프로그램인 간접서비스를 비용으로 환산하여 투자비용대비 건강이익을 편익비용으로 추계한 연구에서 투자대비 3.61배의 효과가 있는 것으로 나타났다.
2. 의료취약지 의료지원 시범사업
농어촌, 도서벽지 등 지리적 취약성과 의료지원의 불균형 분포로 인한 낮은 의료접근성 문제를 해소하고자 정보통신 기술을 활용하여 의료서비스를 제공하는 의료취약지 의료지원 시범사업이 2017년부터 추진되었다.
사업 대상은 사업에 참여하는 기관에 소속된 의료인간 협의하여 원격협진을 통해 건강관리 및 진료가 가능하다고 판단한 질환을 보유한 재진환자가 대상이며, 현행 의료법상 원격협진이 가능한 구조로 모형을 설계하였다.
병·의원 혹은 보건기관에 속한 원격지 의사가 현지의 의료인(의사. 간호사)에게 원격협진 플랫폼인 디지털의료지원시스템(DHIS)을 통해 환자 등록, 원격협진 실시, 진료기록 작성, 예약관리 등 일련의 과정을 진행하고 있다.
사업추진 이후, 사업 대상자와 참여기관, 협진건수가 매년 증가하고 있다. 특히, 작년 코로나 이후 대부분의 지역보건의료기관을 중심으로한 서비스가 중단·축소된 가운데에도 서비스 수요가 증가하는 등 감염병 상황속 의료취약지의 최소한의 안전망으로서 기능을 수행한 것으로 평가받고 있다.
3. AI·IoT기반 어르신 건강관리서비스 시범사업
AI·IoT 기술을 활용하여 건강증진서비스의 접근성이 떨어지는 어르신을 대상의 비대면 건강관리서비스가 작년 한국판 뉴딜의 세부사업으로 추진되었다. 이용자와 관리자의 상호작용에 의해 서비스가 유지·지속되는 보건소 모바일 헬스케어와 다르게 타겟계층의 디지털 리터러시를 고려하여 다소 쉽고 단순화된 기능으로 어플을 개발하였다.
약복용, 걷기, 신체활동, 혈압 및 혈당 측정, 아침식사, 수분섭취 등 일상 속 생활관리 미션 수행를 중심으로 기능 구성되어 건강활동을 촉진한다. 시범사업 수행 결과, 신체활동과 식생활에서 각각 60.4%, 51.7%의 실천효과를 나타내었다. 또한 노인의 허약점수와 악력 유지율에서도 83.7%, 57.1%를 나타내었다.
4. 아동·청소년 모바일 헬스케어
아동의 건강한 신체를 위한 예방-조기발견-사후관리 강화를 위해 2019년 5월 「포용국가 아동정책(관계부처 합동)」의 주요 추진관제로 “아동대상 모바일 헬스케어 사업” 도입을 발표하였고, 모바일 헬스케어의 모델을 활용하여 2021년 시범사업을 추진하였다.
시범사업 대상은 초등학교 5학년과 중학교 2학년을 대상으로 하고 있으며, 특정 위험군을 선정하지 않고 참여 의사가 있는 학생으로 대상으로 보건소를 중심으로 건강정보 피드백 및 건강컨텐츠를 제공하고 있다. 참여 학생들의 활동정도와 건강활동을 기록할 수 있는 학생앱과 자녀의 건강정보와 건강리포트를 공유할 수 있도록 학부모앱 2종으로 개발되었다.
■ 공공형 디지털 헬스케어 성과 및 향후 추진방향
한국건강증진개발원에서는 다양한 공공형 헬스케어 서비스를 추진함으로써, 모바일 플랫폼을 기반으로한 공공형 디지털 헬스케어 서비스 모형을 통해 비대면서비스 관리체계를 구축하였다.
더불어, 다양한 대상의 수요를 충족하고 맞춤형 컨텐츠를 제고할 수 있는 기반을 마련하였다.
헬스케어 어플과 연동되는 디바이스의 안정성을 확보하고 민간기업과 협력하고자 Open-API를 운영하고 있으며, ’21년 12월기준 30종의 디바이스가 공공형 디지털 헬스케어사업에 참여중이다.
향후 비대면 건강관리수요를 충족하고 다양한 서비스의 활용도를 높이기 위해 정부 주도가 아닌, 지역주도의 디지털 헬스케어가 될 수 있도록 방향을 전환하는데에 다양한 시도와 서비스를 제공할 예정이다.
그 결과 새로운 서비스 창출로 민간과의 유기적인 생태계를 구축함으로써 지속적인 상생·협력을 추진하고자 한다. ▣
보건복지부 (재)한국보건의료정보원 의료데이터 중심병원 포털
1 국내 특발성폐섬유화 환자의 급성악화 위험도 및 예후 예측 모델 개발 양산부산대병원
2 수술 주기 신경계 합병증의 발생률과 위험인자 평가 양산부산대병원
3 표준데이터모델을 활용한 당뇨병콩팥병증 위험요인 분석 및 예후 예측모델 개발 양산부산대병원
4 인공지능 자연어처리 기술 기반 SNOMED코드 추출 및 검색엔진 개발 부산대병원
5 파킨슨병 환자에서 진단 당시 18F-FP-CIT 양전자방출 단층촬영 결과를 이용한 인공지능 기반 예후 예측 부산대병원
6 인공지능 기반 모바일 심전도 신호를 활용한 관상동맥 질환의 디지털 바이오 마커 개발 강북삼성병원
7 인공지능 기반 모바일 심전도 신호를 이용한 우울증 예측 모델 강북삼성병원
8 머신러닝을 이용한 건강검진 안저 촬영 자동판독 인공지능 개발 연구 삼성서울병원
9 척추뼈의 전이성 종양에 대한 체부정위적방사선수술 후 척추뼈의 압박성 골절을 예측하기 위한 deep-learning 기반 모델의 수립 삼성서울병원
10 딥러닝을 이용한 근시진행 예측모델의 개발/ 딥러닝을 이용한 미숙아 시력발달 및 근시진행 예측모델의 개발 삼성서울병원
11 실사용근거 기반 인공지능 약물감시 시스템 모델 개발 동국대학교 일산병원
12 대장 용종의 발견과 진단용 인공지능 시스템 개발 서울대병원
13 인공지능 환자 감시 플랫폼을 이용한 수술 후 환자의 합병증 발생 빈도 예측 – 다기관 검증 연구 서울대병원
14 신생아중환자실의 미숙아를 대상으로 한 중증 질환 예측 모델 개발 분당서울대병원
15 처방 마약류 오남용 탐지 인공지능 개발 이대목동병원
16 의료 데이터 활용을 위한 환자 개인정보 난독화 기술 개발 및 활용 시나리오 수립 서울아산병원
17 공통데이터모델을 활용한 인공지능 기반의 성인 입원환자 임상경과 급성악화 위험 예측 모델 개발 서울아산병원
18 청소년 자해행동의 효과적 예측과 중재를 위한 딥러닝 기반 스마트 헬스케어 기술 개발 서울성모병원
19 CDW 데이터와 이송데이터를 결합한 스마트 환자 이송 시스템 서울성모병원
20 암환자의 골밀도감소 예측 모델 국립암센터
21 수술 환자 비정형 데이터의 자연어처리(NLP)를 이용한 수술 후 섬망 위험도 평가 도구 개발 세브란스병원
22 디지털 병리 사진 판독 결과와 전통적 판독 결과의 비교 평가 세브란스병원
23 당뇨병 환자의 신부전 위험도 정밀 예측을 위한 기계 학습(Machine Learning) 시스템 개발 세브란스병원
24 건강검진 상담 효율과 정확도 향상을 위한 인공지능 보조 시스템 개발 세브란스병원
디지털헬스케어에서의 인공지능 적용 사례 및 고찰
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 의료분야에서의 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 활용사례
2.1 병원전자건강기록(EHR, Electronic Health Record)에서의 머신러닝(ML, Machine Learning) 활용
2.2 의료 영상에서의 인공지능(AI) 활용
2.3 환자 모니터링에서의 기계학습(ML) 활용
2.4 질병 예측 및 진단에서의 기계학습(ML)활용
2.5 임상실습에서의 인공지능(AI) 활용
3. 일상관리에서의 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 활용사례
3.1 개인 맞춤 운동을 위한 기계학습(ML) 활용
3.2 식품 및 식단 추천을 위한 기계학습(ML) 활용
4. 고찰
REFERENCES
Information
당사는 엔데믹 시대를 맞이해 의료 패러다임 전환을 주도하는 디지털 헬스케어 및 원격의료 기술과 시장 동향, 주요기업 사업전략 등을 종합적으로 정리 분석하여 본서를 출간하게 되었으며, 특히 국내외 디지털 헬스케어 및 원격의료 시장과 주요국 정책 동향외에, 핵심 분야의 기술개발 동향 등을 통하여 시장의 변화를 예측하고, 경쟁전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었다.
데이코산업연구소는 모쪼록 해당 보고서가 디지털 헬스케어 및 원격의료 산업뿐만 아니라 관련 산업에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바란다고 밝혔다.
Contents
Ⅰ. 디지털 헬스케어 산업 동향과 주요 이슈
1. 디지털 헬스케어 산업 동향
1-1. 디지털 헬스케어 산업 개요 및 부상 배경
1) 디지털 헬스케어 산업 동향
(1) 디지털 헬스케어 정의와 구분
(2) 디지털 헬스케어 시장 동향
(3) 디지털 헬스케어 산업 특성
2) 초고령화 사회 디지털 헬스케어의 부상
(1) 글로벌 실버 헬스케어 서비스 현황
(2) 국내 실버 헬스케어 서비스 현황
(3) 실버 헬스케어 분야 기술 동향
1-2. 국내·외 디지털 헬스케어 트렌드 및 산업 동향
1) 2022년 국제의료 트렌드 전망
(1) 감염병과의 공존, 위드 코로나
(2) 일상회복을 위한 백신·치료제
(3) 위기극복 및 상생을 위한 국제협력
(4) 새로운 의료 가치 창출, 의료 빅데이터
(5) 혁신적 진료패러다임, 비대면 의료
2) 주요국 디지털 헬스케어 산업 동향
(1) 미국
(2) 중국
(3) 일본
(4) 동남아시아
3) 분야별 디지털 헬스케어 산업 동향
(1) 모바일 헬스(Mobile Health, mHealth)
(2) 텔레헬스케어(Telehealthcare)
(3) 헬스분석(Health Analytics)
(4) 디지털 헬스시스템(Digital health system)
2. 디지털 헬스케어 분야 주요 이슈 및 동향
2-1. 의료 빅데이터 및 관련 산업 동향
1) 헬스케어 데이터 정의와 구분
(1) 개인유전정보
(2) 개인건강정보
(3) 전자의무기록
(4) 국민건강정보
2) 의료데이터 활용 전략 및 사례
(1) 보건의료데이터 구축과 이용 활성화 전략
(2) 국내·외 의료데이터 활용 사례
3) 국내·외 의료정보서비스 산업 동향
(1) 의료정보서비스 기술 동향
(2) 국내 병원정보시스템 현황
(3) 주요국 개인건강기록 동향
4) 빅데이터 기반 개인 맞춤형 헬스케어 기술 동향
(1) 개인건강기록(PHR) 활용 기술 동향
(2) 개인 맞춤형 헬스케어 플랫폼 기술 동향
2-2. 디지털 치료제 산업 동향
1) 디지털 치료제의 정의와 구분
(1) 디지털 치료제의 정의 및 특징
(2) 디지털 치료제의 유형 및 범위
(3) 디지털 치료제의 적용 범위
2) 국·내외 디지털 치료제 추진현황
3) 디지털 치료제 기술 동향
(1) 디지털 치료제 개발 동향
(2) 인공지능 및 빅데이터 활용
(3) 기존 신약 개발과의 차이점
(4) CDSS AI와 PDSS AI
(5) 성능 및 유효성 검증
4) 디지털 치료제 시장규모 동향
5) 주요국 디지털 치료제 정책 동향
2-3. 비대면 진료와 결합하는 모바일 헬스케어
1) 모바일 헬스케어의 정의와 구성 요소
(1) 모바일 헬스케어 정의
(2) 모바일 헬스케어 구성요소
2) 웨어러블 디바이스 산업 동향
(1) 웨어러블 디바이스의 개념과 구분
(2) 웨어러블 디바이스 시장 동향 및 전망
3) 의료용 웨어러블 디바이스 기술 동향
(1) 의료용 웨어러블 디바이스 개요
(2) 의료용 웨어러블 디바이스 통신 기술 동향
4) 비접촉 모니터링 기술 동향
(1) 비접촉 헬스 모니터링 기술
(2) 비접촉 헬스케어 서비스 기술
Ⅱ. 원격의료 산업 및 기술 동향
1. 원격의료 산업 개요 및 동향
1-1. 코로나19 펜데믹과 원격의료의 부상
1) 원격의료 개요 및 국내 규정 현황
(1) 원격의료의 정의와 부상 배경
(2) 국내 원격의료 규정 현황
2) 포스트 코로나 시대 글로벌 헬스케어 산업 동향
(1) 소비자의 요구와 역할의 변화
(2) 치료 모델의 혁신
(3) 헬스케어 산업의 디지털 전환
(4) 사회경제 환경의 변화
3) 국내·외 코로나19 대응 현황
(1) 데이터 및 디지털 수단 활용
(2) 비대면 의료서비스 확산
(3) 비약품적 중재와 혁신기술 기반 방역
1-2. 국내·외 주요국 원격의료 산업 동향
1) 주요국 원격의료 분야 산업 동향
(1) 미국
(2) 중국
(3) 영국
(4) 캐나다
(5) 일본
(6) 인도네시아
2) 국내 원격의료 분야 산업 현황
(1) 디지털 치료제 R&D 및 규제 현황
(2) 원격의료 관련 R&D와 시범사업 및 규제
2. 디지털 헬스케어 및 원격의료 분야 기술 동향과 서비스 현황
2-1. 원격의료 기반 기술 동향
1) 인공지능(AI)
(1) 국내·외 인공지능 기반 보건의료 연구 현황
(2) 인공지능 기반 의료 및 헬스케어 실용화 동향
2) 5G 통신 기반 네트워크
(1) 5G 기반 디지털 헬스케어 현황 및 전망
(2) 5G 기반 디지털 헬스케어 사례
(3) 6G 네트워크와 스마트 의료
3) 가상·증강현실(VR·AR)
(1) XR 및 메타버스 기술 동향
(2) 산업분야별 XR 기술 현황
(3) 의료 분야 가상·증강현실 적용 사례
4) 로봇
(1) 국·내외 지능형 로봇 기술 동향
(2) 감염병 대응 수술 로봇 시스템
(3) 비대면 검체채취 로봇 시스템
5) 블록체인
(1) 의료 분야 블록체인 개요
(2) 의료 분야 블록체인 활용 방안
(3) 블록체인 기술과 디지털 헬스케어
2-2. 디지털 헬스케어 및 원격의료 서비스 동향과 사례
1) 국내·외 디지털 헬스 서비스 동향
(1) 글로벌 디지털 헬스 서비스 활용 효과
(2) 국내 디지털 헬스 서비스 활용 효과
(3) 국내 디지털 헬스 서비스 활용 사례
2) 글로벌 주요국 재택치료 사례
(1) 미국
(2) 일본
(3) 영국
(4) 독일
(5) 싱가포르
3) 비대면 의료 서비스 분야 쟁점 및 과제
(1) 비대면 의료 서비스 관련 쟁점
(2) 비대면 의료 서비스 활성화를 위한 과제
Ⅲ. 국내·외 원격의료 시장 및 정책 동향
1. 국내·외 원격의료 시장 동향
1-1. 국내·외 지역별 원격의료 시장 동향
1) 글로벌 원격의료 시장 동향
2) 미국
(1) 미국 원격의료 시장 개요
(2) 미국 원격의료 시장 동향
(3) 미국 원격의료 분야별 시장 동향
3) 중국
(1) 코로나19 이후 중국 의료서비스 산업 동향
(2) 중국 원격의료 시장 동향
4) 독일
(1) 독일 디지털 헬스케어 시장 현황
(2) 독일 디지털 헬스케어 프로젝트 현황
5) 러시아
(1) 러시아 원격의료 시장 현황
(2) 러시아 디지털 헬스케어 프로젝트 현황
1-2. 원격의료 및 관련분야별 시장 동향
1) 원격의료 시장 동향 및 사업 전략
(1) 디지털 헬스케어와 원격의료 시장 현황
(2) 국내·외 원격의료 분야 규제 및 정책 동향
(3) 원격의료산업 경쟁력 향상을 위한 통상전략
2) 원격의료 관련분야 시장 동향
(1) 재택의료 시장 규모 동향
(2) 헬스케어용 가상·증강현실(VR·AR) 시장 규모 동향
(3) 웨어러블 의료기기 시장 동향
(4) 의료용 로봇 시장 규모 동향
(5) 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 시장 규모 동향
2. 국내·외 디지털 헬스케어 및 원격의료 정책 동향
2-1. 주요국 디지털 헬스케어 및 원격의료 정책 동향
1) 미국
(1) 미국 원격의료 정책 동향
(2) 미국 의료데이터 정책 동향
2) 중국
3) 일본
(1) 일본 원격의료 정책 동향
(2) 일본 의료데이터 정책 동향
4) 독일
5) 싱가포르
6) 네덜란드
7) 헝가리
2-2. 국내 디지털 헬스케어 및 원격의료 정책 동향
1) 2022년 보건복지부 업무계획
(1) 코로나19 위기극복 및 단계적 일상회복 연착륙
(2) 안전한 건강·의료 체계 구축
(3) 소득지원 확대
(4) 돌봄보장 강화
(5) 바이오헬스 산업 혁신
(6) 인구구조 변화 대응
2) 디지털 헬스케어 서비스 산업 육성 전략
(1) 시장 창출 지원 강화
(2) 데이터 기반 융·복합 헬스케어 기기 개발
(3) 활성화 기반 조성
3) 2022년 보건의료 분야 R&D 사업
(1) 2022년 보건의료 R&D 사업 개요
(2) 2022년도 5개 부처ㆍ청의 분야별 보건의료 R&D 사업 현황
(3) 2022년 보건복지부 R&D 통합 시행계획 주요내용
(4) 2022년 질병관리청 R&D 통합 시행계획 주요내용
4) 보험업권 헬스케어 활성화
(1) 보험분야 헬스케어 규제개선 추진(2차)
(2) 보험업권 공공데이터 활용 추진계획
(3) 「보험협회 – 디지털헬스산업협회 업무협약」 체결 계획
(4) 「디지털 헬스케어 전문 자회사」 설립 추진 현황
5) 2022년 보건의료 정책 과제
(1) 미래 감염병 X에 대응하는 공공보건의료체계 강화
(2) 환자중심 가치기반 보건의료 정책
(3) 다음 세대를 위한 건강안전망 확대
Ⅳ. 국내·외 디지털 헬스케어 및 원격의료 주요 기업 동향
1. 글로벌 주요 디지털 헬스케어 및 원격의료 기업 동향
1-1. ICT 기업
1) (미국) Apple
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) (미국) Amazon
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) (미국) Google
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) (미국) Microsoft
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) (미국) GE
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) (독일) Siemens
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) (중국) Alibaba
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) (중국) Tencent
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
9) (중국) Baidu
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
10) (중국) JD.com
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
11) (일본) LINE
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
12) (일본) Hitachi
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
13) (일본) Rakuten
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
1-2. 원격의료 및 의료 정보기술 솔루션 업체
1) (미국) Teladoc Health
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) (미국) Amwell
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) (미국) Welldoc
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) (미국) 23andMe
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) (미국) DNANexus
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) (미국) Allscripts
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) (미국) Cerner
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) (미국) Validic
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
9) (프랑스) Doctolib
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
10) (영국) Babylon Health
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
11) (싱가포르) RingMD
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
12) (중국) Ping An Healthcare
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
13) (일본) M3
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
1-3. 헬스케어 분야 디바이스 및 솔루션 업체
1) (미국) Medtronic
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) (미국) Abbott Laboratories
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) (미국) Johnson&Johnson
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) (프랑스) L’Oreal
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) (독일) Biotronik
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) (독일) BabyBe
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) (스위스) Novartis
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) (네덜란드) PHILIPS
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2. 국내 주요 디지털 헬스케어 및 원격의료 기업 동향
2-1. ICT 기업
1) 삼성전자
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) LG전자
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) 네이버
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) 카카오
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) SK텔레콤
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) KT
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) LGU+
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) NDS
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
9) 한컴케어링크
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2-2. 원격의료 및 의료 정보기술 솔루션 업체
1) 라이프시맨틱스
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) 메디히어
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) 닥터나우
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) 이지케어텍
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) 레몬헬스케어
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) 비브로스
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) 헬스허브
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) 모두닥
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2-3. 헬스케어 분야 디바이스 및 솔루션 업체
1) 인바디
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
2) 헬스커넥트
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
3) 휴레이포지티브
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
4) 힐세리온
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
5) 휴이노
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
6) 스마트사운드
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
7) 웰리시스
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
8) 오비이랩
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
9) 메쥬
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
10) 웰트
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
11) 에이티센스
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
12) 눔
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
13) 네오펙트
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
14) 와이브레인
(1) 회사 일반현황
(2) 디지털 헬스케어 및 원격의료 관련 사업동향
표 목차
Ⅰ. 디지털 헬스케어 산업 동향과 주요 이슈
〈표1-1〉 미국 디지털 헬스케어 기업 기술별 현황
〈표1-2〉 미국 디지털 헬스케어 기업 중점 분야별 현황
〈표1-3〉 미국 디지털 헬스케어 기업 임상 분야별 현황
〈표1-4〉 미국 디지털 헬스케어 기업 구매자 및 사용자별 현황
〈표1-5〉 국내 바이오헬스 융합기술 활용 현황
〈표1-6〉 국내 스마트 헬스케어 산업분류에 따른 기업분포 현황
〈표1-7〉 주요국 백신접종 증명서 현황
〈표1-8〉 GPMB 코로나19 대응 6대 솔루션
〈표1-9〉 주요국 정밀의료 프로젝트 추진 현황
〈표1-10〉 동남아시아 주요국 경상의료비 동향
〈표1-11〉 동남아시아 주요국 1인당 경상의료비 동향
〈표1-12〉 동남아시아 주요국 의료기기 시장 전망
〈표1-13〉 웨어러블 제품 유형별 출하량
〈표1-14〉 웨어러블 제품 주요 기업별 출하량
〈표1-15〉 모바일 헬스케어 어플리케이션 구분
〈표1-16〉 국내 DTC 유전자 검사 허용 항목
〈표1-17〉 헬스케어 데이터의 종류 및 동향
〈표1-18〉 건강보험 데이터 구성
〈표1-19〉 미국 정밀의료 이니셔티브 주요 내용
〈표1-20〉 주요국 EHR/PHR 추진 현황
〈표1-21〉 디지털 치료제 핵심 원칙
〈표1-22〉 디지털 헬스 산업의 정의
〈표1-23〉 디지털 치료제 유형
〈표1-24〉 디지털 치료제 분야별 적용 사례
〈표1-25〉 디지털 치료제 제품 개발 현황
〈표1-26〉 시장별 헬스케어 웨어러블 제품
〈표1-27〉 헬스케어 웨어러블 디바이스 주요 제품
〈표1-28〉 접촉식 활력징후 측정 기술
〈표1-29〉 레이더 기반 활력징후 모니터링 시스템 특성 비교
〈표1-30〉 비접촉식 도플러 레이더 적용 수면 모니터링 연구 사례
〈표1-31〉 국내·외 비접촉 헬스 모니터링 서비스 제품 현황
Ⅱ. 원격의료 산업 및 기술 동향
〈표2-1〉 코로나19 이후 일본 원격진료 정책 변화
〈표2-2〉 일본 원격진료 유형 구분
〈표2-3〉 미국 의료기기 산업 수급 동향
〈표2-4〉 미국 의료기기(HS 9018) 국가별 수입 현황
〈표2-5〉 FDA 의료기기 분류 현황
〈표2-6〉 중국 원격의료 분야 사업 모델
〈표2-7〉 중국 디지털 헬스 관련 정책 주요 내용
〈표2-8〉 영국 의료기기(HS 9018) 국가별 수입 현황
〈표2-9〉 2020년 영국 주요 스마트워치/피트니스 트래커 점유율 현황
〈표2-10〉 캐나다 의료기기(HS 9018) 국가별 수입 현황
〈표2-11〉 캐나다 주요 디지털 헬스케어 기업 현황
〈표2-12〉 일본 의료기기(HS 9018) 국가별 수입 현황
〈표2-13〉 일본 주요 디지털 헬스 기업
〈표2-14〉 일본 후생노동성 선정 AI 활용 6대 중점분야
〈표2-15〉 인도네시아 의료기기(HS 9018) 국가별 수입 현황
〈표2-16〉 인도네시아 주요 디지털 헬스 기업 현황
〈표2-17〉 인도네시아 의료관련 인센티브 정책 동향
〈표2-18〉 국내 의료법상 허용되는 원격의료 유형
〈표2-19〉 국가별 인공지능 기반 보건의료 관련 논문 분포
〈표2-20〉 국가별 인공지능 기반 보건의료 관련 논문 수준 지수
〈표2-21〉 글로벌 데이터 기반 의료서비스 주요 기업
〈표2-22〉 국내·외 주요기업 인공지능 기반 신약연구 동향
〈표2-23〉 4G 대비 5G 핵심성능 비교
〈표2-24〉 국내외 5G 병원 구축 사례
〈표2-25〉 5G 네트워크의 의료서비스 활용 분야
〈표2-26〉 5G 바르셀로나 프로젝트
〈표2-27〉 5G와 6G 특징 비교
〈표2-28〉 국내·외 비대면 검체채취 로봇 개발 현황
〈표2-29〉 블록체인의 헬스케어 분야 도입 시나리오
〈표2-30〉 의료 분야 참여주체별 블록체인 기술 활용
〈표2-31〉 블록체인 기술시장의 성장요인
〈표2-32〉 블록체인 기술시장의 성장 저해 요인
〈표2-33〉 사용자에 따른 국내연구 중재 내용 및 연구 건수
〈표2-34〉 국내 디지털 헬스 서비스 활용 사례
〈표2-35〉 미국 주별 자가격리 위반 처벌 내용
Ⅲ. 국내·외 원격의료 시장 및 정책 동향
〈표3-1〉 중국 분급진료 시스템
〈표3-2〉 중국 주요 인터넷 약국 플랫폼
〈표3-3〉 중국 인터넷 의료 플랫폼 비교
〈표3-4〉 2019년 독일 주요 헬스케어 관련 지표 현황
〈표3-5〉 독일 디지털 헬스케어 주요 프로젝트 현황
〈표3-6〉 원격의료협회 게마틱, 원격의료를 위한 연결기기 승인 현황
〈표3-7〉 원격의료협회 게마틱 주요 정보
〈표3-8〉 칼스톨즈 IT 인터페이스와 의료 엔지니어링 통합 프로젝트
〈표3-9〉 칼스톨즈 유한합자회사 주요 정보
〈표3-10〉 비와텍 커넥티드케어 시스템 주요 정보
〈표3-11〉 비와텍 주요 정보
〈표3-12〉 메디원 앱 개발 및 메디원 앱을 활용한 환자 간호 프로젝트
〈표3-13〉 메디원 주요 정보
〈표3-14〉 필립스 주요 정보
〈표3-15〉 러시아 e-Health 시장 조성을 위한 의료 서비스 지원 방식
〈표3-16〉 러시아 e-Health 시장 발달 필요성 및 요소
〈표3-17〉 러시아 원격의료서비스법 기반 e-Health 우선추진 프로젝트 지표
〈표3-18〉 러시아 보건 통합 디지털 공간 프로젝트 투자 규모 전망
〈표3-19〉 러시아 주요 원격의료 서비스 플랫폼
〈표3-20〉 디지털 전환 수준에 따른 의료 패러다임 및 가치사슬 변화
〈표3-21〉 디지털 헬스케어 데이터 기반 비즈니스 유형 및 기대효용
〈표3-22〉 데이터 활용 관점에서의 원격의료 서비스 흐름
〈표3-23〉 세계 디지털 헬스케어 산업 분야별 시장규모 전망
〈표3-24〉 국내 원격의료 관련 법제도 현황
〈표3-25〉 의사-환자 간 원격의료 허용에 대한 국내 논의의 쟁점
〈표3-26〉 미국 주별 원격건강 서비스 관련 입법 및 행정명령 사례
〈표3-27〉 2022년 보건의료 R&D 부처별·분야별 현황
〈표3-28〉 부처별 감염병 위기대응 역량 강화 R&D 사업
〈표3-29〉 부처별 바이오헬스 차세대 유망기술 육성 R&D 사업
〈표3-30〉 부처별 사회문제 해결, 질환 극복 등 공익적 R&D 사업
〈표3-31〉 의료현장 연계 R&D 사업
Ⅳ. 국내·외 디지털 헬스케어 및 원격의료 주요 기업 동향
〈표4-1〉 Apple Inc 프로필
〈표4-2〉 Amazon.com Inc 프로필
〈표4-3〉 Google LLC 프로필
〈표4-4〉 Microsoft Corp 프로필
〈표4-5〉 General Electric Company 프로필
〈표4-6〉 Siemens AG 프로필
〈표4-7〉 Alibaba Group 프로필
〈표4-8〉 Tencent Holdings Limited 프로필
〈표4-9〉 Baidu Inc 프로필
〈표4-10〉 JD.com, Inc. 프로필
〈표4-11〉 LINE Corporation 프로필
〈표4-12〉 Hitachi, Ltd. 프로필
〈표4-13〉 Rakuten Group, Inc. 프로필
〈표4-14〉 Teladoc Health, Inc. 프로필
〈표4-15〉 Amwell 프로필
〈표4-16〉 Amwell 프로필
〈표4-17〉 23andMe, Inc. 프로필
〈표4-18〉 DNANEXUS, INC. 프로필
〈표4-19〉 Allscripts Healthcare Solutions, Inc. 프로필
〈표4-20〉 Cerner Corporation 프로필
〈표4-21〉 Validic, Inc. 프로필
〈표4-22〉 Doctolib 프로필
〈표4-23〉 Babylon Healthcare Services Limited 프로필
〈표4-24〉 RingMD 프로필
〈표4-25〉 Ping An Healthcare and Technology Co Ltd 프로필
〈표4-26〉 M3, Inc. 프로필
〈표4-27〉 Medtronic plc 프로필
〈표4-28〉 Abbott Laboratories 프로필
〈표4-29〉 Johnson & Johnson 프로필
〈표4-30〉 L’Oreal 프로필
〈표4-31〉 BIOTRONIK SE & Co. KG 프로필
〈표4-32〉 BABYBE GmbH. 프로필
〈표4-33〉 Novartis International AG 프로필
〈표4-34〉 Koninklijke Philips N.V. 프로필
〈표4-35〉 삼성전자(주) 업체 프로필
〈표4-36〉 LG전자(주) 업체 프로필
〈표4-37〉 네이버(주) 프로필
〈표4-38〉 (주)카카오 프로필
〈표4-39〉 SK텔레콤(주) 프로필
〈표4-40〉 (주)KT 프로필
〈표4-41〉 (주)LG유플러스 프로필
〈표4-42〉 (주)엔디에스 프로필
〈표4-43〉 (주)한컴케어링크 프로필
〈표4-44〉 (주)라이프시맨틱스 프로필
〈표4-45〉 (주)메디히어 프로필
〈표4-46〉 (주)닥터나우 프로필
〈표4-47〉 이지케어텍(주) 프로필
〈표4-48〉 (주)레몬헬스케어 프로필
〈표4-49〉 (주)비브로스 프로필
〈표4-50〉 (주)헬스허브 프로필
〈표4-51〉 모두닥 주식회사 프로필
〈표4-52〉 (주)인바디 프로필
〈표4-53〉 헬스커넥트(주) 프로필
〈표4-54〉 (주)휴레이포지티브 프로필
〈표4-55〉 (주)힐세리온 프로필
〈표4-56〉 (주)휴이노 프로필
〈표4-57〉 스마트사운드(주) 프로필
〈표4-58〉 (주)웰리시스 프로필
〈표4-59〉 (주)오비이랩 프로필
〈표4-60〉 (주)메쥬 프로필
〈표4-61〉 웰트(주) 프로필
〈표4-62〉 (주)에이티센스 프로필
〈표4-63〉 Noom Inc. 프로필
〈표4-64〉 (주)네오펙트 프로필
〈표4-65〉 (주)와이브레인 프로필
그림 목차
Ⅰ. 디지털 헬스케어 산업 동향과 주요 이슈
〈그림1-1〉 글로벌 디지털 헬스케어 시장 점유율
〈그림1-2〉 CB Insight 선정 글로벌 디지털 헬스케어 스타트업
〈그림1-3〉 주요 국가별 백신 접종비율 현황
〈그림1-4〉 헬스 서비스 전달체계의 향후 전망
〈그림1-5〉 글로벌 비대면 의료 자금조달 규모 및 거래건수 동향
〈그림1-6〉 중국 보건의료 지출액 동향
〈그림1-7〉 주요 DTC 유전자 검사 기업 DNA DB 현황
〈그림1-8〉 유전체 빅데이터 분석을 통한 개인 맞춤형 치료
〈그림1-9〉 유전체 분석 시장 규모 및 유전체 분석 비용
〈그림1-10〉 개인건강정보를 바탕으로 한 스마트 헬스케어 산업 구조
〈그림1-11〉 디지털병원 도입 배경
〈그림1-12〉 EMRAM 구현 단계
〈그림1-13〉 미국 AOU 데이터 플랫폼
〈그림1-14〉 글로벌 디지털 치료 시장 규모 전망
〈그림1-15〉 글로벌 디지털 치료 판매경로별 시장 규모 전망
〈그림1-16〉 글로벌 디지털 치료 B2B 사용자별 시장 규모 전망
〈그림1-17〉 글로벌 디지털 치료 B2C 사용자별 시장 규모 전망
〈그림1-18〉 글로벌 디지털 치료 용도별 시장 규모 전망
〈그림1-19〉 글로벌 디지털 치료 제품별 시장 규모 전망
〈그림1-20〉 글로벌 디지털 치료 질환별 시장 규모 전망
〈그림1-21〉 글로벌 디지털 치료 지역별 시장 규모 전망
〈그림1-22〉 국내 디지털 치료 시장 규모 전망
〈그림1-23〉 국내 디지털 치료 질병별 시장 규모 전망
〈그림1-24〉 모바일 헬스케어의 범주
〈그림1-25〉 의료용 웨어러블 디바이스 통신 프로토콜 데이터 전송 속도 및 소비 전력
〈그림1-26〉 iPPG 피부 반사 모델
Ⅱ. 원격의료 산업 및 기술 동향
〈그림2-1〉 텔레닥(Teledoc) 가입고객 수 및 이용률 동향
〈그림2-2〉 헬스케어 서비스 모델의 미래
〈그림2-3〉 다이머 UVC 이노베이션즈 ‘젬팔콘(GermFalcon)’
〈그림2-4〉 Quest Diagnostics 코로나19 자가진단 키트 드론 배송
〈그림2-5〉 미국 커넥티드 헬스케어 모니터링 기기 시장 전망
〈그림2-6〉 2020년 미국 디지털 헬스케어 스타트업 투자 규모
〈그림2-7〉 연도별 인공지능 기반 보건의료 관련 논문 발표 동향
〈그림2-8〉 가상현실 물리치료 애플리케이션
〈그림2-9〉 5G 기반 응급정보 연계(안)
〈그림2-10〉 어그메딕스 ‘Xvision spine system’
〈그림2-11〉 서지컬마인드 미용성형용 인젝션 트레이닝 솔루션
〈그림2-12〉 2018년 보건의료 블록체인 기술 분야별 시장 점유율
〈그림2-13〉 2018-2022 글로벌 헬스케어 산업의 블록체인 기술 투자 대비 수익
〈그림2-14〉 헬스케어 블록체인 기술 시장의 연간 성장률
〈그림2-15〉 헬스케어 블록체인 기술 주요 사례 유망성 평가 프레임
〈그림2-16〉 미국 헬스케어 산업의 블록체인 활용 사례
〈그림2-17〉 MedRec의 ‘스마트 계약’ 구조와 ‘신규 환자 레코드 추가’ 구조
Ⅲ. 국내·외 원격의료 시장 및 정책 동향
〈그림3-1〉 글로벌 원격의료 시장 규모 전망
〈그림3-2〉 글로벌 원격의료 시장 종류별 시장 규모 동향
〈그림3-3〉 글로벌 원격의료 시장 구성요소별 시장 규모 동향
〈그림3-4〉 글로벌 원격의료 시장 제공형태별 시장 규모 동향
〈그림3-5〉 글로벌 원격의료 시장 용도별 시장 규모 동향
〈그림3-6〉 글로벌 원격의료 시장 최종 사용자별 시장 규모 동향
〈그림3-7〉 글로벌 원격의료 시장 지역별 시장 규모 동향
〈그림3-8〉 미국 원격의료 시장 규모 및 성장 전망
〈그림3-9〉 미국 가상내원(Virtual visits) 시장 규모 및 성장 전망
〈그림3-10〉 미국 원격환자모니터링(RPM) 시장 규모 및 성장 전망
〈그림3-11〉 미국 모바일헬스(mHealth) 시장 규모 및 성장 전망
〈그림3-12〉 미국 개인 응급 대응 시스템(PERS) 시장 규모 전망
〈그림3-13〉 중국 공립병원 수 동향 및 전망
〈그림3-14〉 중국 공립병원 수익 규모 동향 및 전망
〈그림3-15〉 중국 민영병원 수 동향 및 전망
〈그림3-16〉 중국 민영병원 수익 규모 동향 및 전망
〈그림3-17〉 중국 인터넷 의료서비스 시장 규모 동향
〈그림3-18〉 중국 인터넷 병원 수 동향 및 전망
〈그림3-19〉 중국 원격진료 기업 의료기관 협력 현황
〈그림3-20〉 중국 온라인 의료 플랫폼 이용 현황
〈그림3-21〉 중국 원격의료 시장 규모 동향
〈그림3-22〉 독일 e-Health 시장 규모 동향
〈그림3-23〉 메디원 응용 프로그램
〈그림3-24〉 메클렌부르크포어포메른주 심장병 관리 프로젝트
〈그림3-25〉 러시아 e-Health 시장 성장 추이
〈그림3-26〉 러시아 5개 분류 의료서비스 비중
〈그림3-27〉 글로벌 재택 의료 시장 규모 전망
〈그림3-28〉 글로벌 재택 의료 종류별 시장 규모 전망
〈그림3-29〉 글로벌 재택 의료 서비스별 시장 규모 전망
〈그림3-30〉 글로벌 재택 의료 제품별 시장 규모 전망
〈그림3-31〉 글로벌 재택 의료 질환별 시장 규모 전망
〈그림3-32〉 글로벌 재택 의료 용도별 시장 규모 전망
〈그림3-33〉 글로벌 재택 의료 지역별 시장 규모 전망
〈그림3-34〉 글로벌 헬스케어용 VR·AR 시장 규모 전망
〈그림3-35〉 글로벌 헬스케어용 VR·AR 제공별 시장 규모 전망
〈그림3-36〉 글로벌 헬스케어용 AR 디바이스 종류별 시장 규모 전망
〈그림3-37〉 글로벌 헬스케어용 VR 디바이스 종류별 시장 규모 전망
〈그림3-38〉 글로벌 헬스케어용 AR 최종사용자별 시장 규모 전망
〈그림3-39〉 글로벌 헬스케어용 VR 최종사용자별 시장 규모 전망
〈그림3-40〉 글로벌 헬스케어용 AR 용도별 시장 규모 전망
〈그림3-41〉 글로벌 헬스케어용 VR 용도별 시장 규모 전망
〈그림3-42〉 글로벌 헬스케어용 VR·AR 지역별 시장 규모 전망
〈그림3-43〉 국내 헬스케어용 AR·VR 시장 규모 전망
〈그림3-44〉 글로벌 웨어러블 의료기기 시장 규모 전망
〈그림3-45〉 국내 웨어러블 헬스케어 기기 시장 규모 전망
〈그림3-46〉 글로벌 의료용 로봇 시장 규모 전망
〈그림3-47〉 글로벌 의료용 로봇 시장 규모 전망
〈그림3-48〉 글로벌 의료용 로봇 시장 제품 및 서비스별 규모 전망
〈그림3-49〉 글로벌 의료용 로봇 시장 시스템 유형별 규모 전망
〈그림3-50〉 글로벌 의료용 로봇 시장 용도별 규모 전망
〈그림3-51〉 글로벌 의료용 로봇 시장 사용자별 규모 전망
〈그림3-52〉 글로벌 의료용 로봇 시장 지역별 규모 전망
〈그림3-53〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 시장 규모 전망
〈그림3-54〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 제품별 시장 규모 전망
〈그림3-55〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 모델별 시장 규모 전망
〈그림3-56〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 구성요소별 시장 규모 전망
〈그림3-57〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 가격모델별 시장 규모 전망
〈그림3-58〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 서비스별 시장 규모 전망
〈그림3-59〉 글로벌 헬스케어 클라우드 컴퓨팅 지역별 시장 규모 전망
Ⅳ. 국내·외 디지털 헬스케어 및 원격의료 주요 기업 동향
〈그림4-1〉 GE헬스케어 뮤럴
〈그림4-2〉 BIOMONITOR III
〈그림4-3〉 휴이노 웨어러블 의료기기
〈그림4-4〉 스마트사운드 개인 맞춤형 건강관리 솔루션 ‘스키퍼’
〈그림4-5〉 오비이랩 초소형 뇌영상 촬영장치 NIRSIT
〈그림4-6〉 웰트 스마트벨트
〈그림4-7〉 장기 연속 심전도 검사기 ‘에이티패치’
2022-05-02 오전 10:25:50, 조회수 : 94
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