Digital Health Design

 과거 10년전이나 현재나 디지털 헬스케어의 Service flow는 변함이 없다.  환자 또는 사용자가 어떠한 건강 이상 징후가 발생하면 건강상태를 측정할 수 있는 모니터링 디바이스를 통해 건강상태 이상 유무를 자가 측정하고 주변의 환경, 식이섭취 정보 등을 추가로 입력하여 디바이스 자체적으로 1차로 자가 진단 결과를 보여주고, 전문가와의 진료 또는 상담이 필요할 경우 원격으로 비대면 의료 서비스를 받으며 의료진은 인공지능 기술이 탑재된 전문의료 분석기술을 활용하여 환자의 상태를 면밀히 분석하게 된다. 이후 의료진은 환자 개인별 상태에 따라 맞춤으로 의료처방을 수행하게 되며, 환자는 처치 이후 홈IoT 기술이 적용된 건강상태 모니터링 서비스를 통해 일상생활에서 관리를 받게 되는 것으로 크게 달라진 것은 없다 다만 시간이 지나면서 과학기술의 발전에 따라 위에서 언급한 인공지능, IoT Sensor, 홈IoT, 앱서비스, 클라우드, 빅데이터, 진단 알고리즘 등이 고도화되어 실제 현장에서 적용 가능한 수준까지 왔다는 점이 다를 뿐이다. Tele-Health, U-헬스, Smart Healthcare 등 이전에도 '실시간 건강 모니터링 기술'과 유사한 개념의 기술들은 지속적으로 관심을 받아왔다. 그러나 모두 사회적으로 확산하는데에는 실패했다. 이는 개인건강의 실시간 모니터링을 위해서는 다양한 기술들이 개별적으로 측정의 정확성과 신속성 그리고 편리함의 한계와 동시에 이종 기술 간 융합된 제품이 건강관리 서비스로써 개인에게 이용할 만한 가치를 제공하지 못하였기 때문이다. 현재는 신체 정보를 수집할 수 있는 IoT 센서 기술, 데이터를 안전하고 신속하게 전송할 수 있는 통신 네트워크 기술, 수집된 데이터에서 가치있는 의미를 도출해내는 AI와 같은 빅데이터 분석 기술, 그 외 Cloud 시스템, 유전체 분석 기술 등 다양한 산업 기술들이 오랜 시간 시행착오를 거치며 고르게 발전해오고 있다. 이와 함께 개인 맞춤화된 '실시간 건강 모니터링 기술'

 2016년 처음 소개되었을 시 찬사가 쏟아졌던 무인 매장 '아마존 고'는 계산대 앞에 길게 줄을 서서 기다릴 필요 없이 원하는 상품을 담아 걸어나오기만 하면 자동으로 계산이 되는 혁신적인 기술인 '저스트 워크 아웃(Just Walk Out'를 적용하여 실제 매장에 효율성을 입증하였기 때문이었다. 그리하여 아마존은 2021년까지 무인 매장 '아마존 고'를 3000개로 매장 확장 계획을 세웠으나, 2023년 오히려 뉴욕, 시애틀, 샌프란시스코에 위치한 8개의 매장을 폐쇄하고 있으며, 이는 미국 내 31개 중 약 25%의 매장을 철수하였다. 신기한 기술 외 식료품 매장으로써 갖춰야할 강점이 보이지 않아 소비자의 외면으로 '아마존 고'를 잇달아 폐쇄하고 있는 것으로 분석되어 진다. 이러한 현상은 디지털 헬스케어 시장에서도 흔히 볼 수 있다. 다양한 기술을 앞세워 유전자 분석, AI 의료영상 진단 기술, 당뇨(혈당) 분석 기술, 멘탈 디지털 치료제, 개인맞춤 식이영양 관리, AI푸드렌즈 등 수많은 기술들이 등장하고 있는데, 대부분 거의 모든 기술들이 기술 사업화에 있어 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다. 이러한 기술 대부분은 기존의 의료서비스 공급 체계에서 의료 서비스를 환자에게 공급을 하는 의료기관 단일 대상으로 제품을 판매하는 것에서 소비자인 환자 또는 일반인이 참여해야하는 서비스와 제품들로 기존의 Value Chain과는 크게 달라지는 것이 특징이다. 그러나 대부분 기술사업화 방식이 기존의 Value Chain 방식으로 접근하고 있고, Value Chain에서 새롭게 가장 중요한 포지션을 가지는 소비자인 환자 또는 일반인에 대하여 본 제품과 서비스가 어떠한 가치를 제공하고 있는지에 대해서는 대부분 건강해진다라는 추상적인 내용으로 접근하기에 소비자의 외면을 받고 있는 것이 현실이다.  개인별로 취향과 건강상태가 복잡한 건강에 대한 가치를 제공하는 것이 주요 목적인 헬스케어 산업에서는 기술로 세상을 혁신한다라

수많은 디지털 헬스케어와 관련된 정부과제의 실패의 원인은 해당 프로젝트에 참여한 의료기관과 사업자들이 비지니스 모델을 마련하는데 소극적이고, 임상적인 효과를 KPI로 설정하는 것부터 문제가 있었다고 보여진다. 디지털 헬스케어가 산업으로 발전을 하기 위해서는 결국 자생할 수 있는 생태계와 비지니스적으로 매력적이어야 하는데 결국 소비자가 원하는 서비스를 만들어내지 못했기 때문이지 않나 생각을 해본다. 초기 사업 모델을 구체적이고 전략적으로 고민하지 않고서는 디지털 헬스케어의 기술발전은 제자리 걸음일 수도 있다. [ 원문 기사 ] “디지털 헬스케어, 비즈니스 모델 마련돼야 의료발전 기여” “디지털 헬스케어 기술이 무조건 의료발전에 기여하는 것은 아니다. 디지털 헬스케어 기술이 접목된 서비스에 적절한 비즈니스 순환구조와 지속 가능한 모델이 나와야 의료분야에 적용 가능하다” 김영인 눔 전략이사는 25일 열린 ‘2018년도 의생명 2차 과학포럼-우리가 만들어갈 Health Big Data의 미래’에서 ‘Digital health care 빅데이터: 의료분야 연계와 전망’을 주제로 발표하며 이 같이 말했다.  김 이사의 발표내용을 토대로 디지털 헬스케어의 현재 발전 양상과 의료 현장에서 적용 가능성을 짚어본다.  ◆유전체 분석 데이터 아직 의료현장에 활용할 만한 빅데이터 수준 아니야   유전체 분석 가격이 하락하면서 유전체 분석기술이 대중적으로 보급됐다. 이에 따라 이제는 임상데이터와 결합한 의료현장에서 좀 더 활용 가치가 높은 유전체 데이터 축적에 대한 필요성이 제기됐다.  이와 관련해 김 이사는 “이제는 병원뿐만 아니라 민간 기업에서도 유전체 검사를 할 수 있다. 이에 따라 유전체 검사가 대중화 되면서, 유전체 데이터 축적에 중요성이 점점 커지고 있다”고 말했다. 이어 “현재 미국 등지의 DTC 업체는 EMR에서 수집되는 의료정보까지는 아니더라도 이 사람의 질병 위험인자(risk factor)까지는 구매 단

고혈압 기준을 마지막으로 조정한 2003년 이후 고혈압 기준은 140/90mmHg 였으나, 이번 기준 조정으로 130/80mmHg로 기준은 더욱 낮아졌으며, 미국 기준으로 건강군이었던 3,100만명이 이번 기준 조정으로 고혈압 환자로 편입되었다. [기사 원문] 미국 심장건강 전문가들로 구성된 심장협회(American Heart Association)와 심장병학회(American College of Cardiology)가 고혈압 기준치를 하향 조정했다. 이 같은 기준치 변경에 따라 '고혈압' 환자수가 대폭 증가하게 됐다. 13일(현지시각) 뉴욕타임스(NYT) 등 현지 언론은 미 심장협회와 심장병학회가 고혈압 기준을 130/80mmHg 이상으로 낮췄다고 보도했다. 기존에는 140/90mmHg 이상일 경우 고혈압으로 분류됐다.  심장 전문가들은 정상 혈압 기준치보다 현저하게 낮은 혈압이 심장 마비와 뇌졸중의 위험뿐 아니라 사망 위험도를 낮춘다는 연구결과가 나옴에 따라 고혈압 기준을 하향 조정했다고 NYT는 보도했다. 심장협회와 심장병학회가 마지막으로 혈압 기준을 조정한 것은 지난 2003년이다. 고혈압 기준치가 낮아짐에 따라 45세 이하 미국 남성 중 고혈압으로 분류되는 미국인은 3배로 증가하는 것으로 추산됐다. 45세 이하 미국 여성 중 고혈압이 있는 여성은 2배로 늘어난다. 새로운 기준 마련에 관여한 로버트 케리 버지니아 의대 교수에 따르면 고혈압이 있는 미국인은 7200만명에서 1억300만명으로 늘어난다. 하지만 혈압약을 복용해야 할 정도로 고혈압이 심한 미국인은 420만명 증가할 것으로 예상된다. 고혈압은 흡연 다음으로 심장마비와 뇌졸증을 일으키는 주요 원인으로 꼽힌다. 전문가들은 운동과 식습관 개선, 약물 치료를 통해 혈압을 낮출 수 있다고 조언한다. 출처 : http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/11/14/2017111402554.html

답답한 규제로 묶인 제도와 신규산업에 대한 이해도가 부족한 전문가들과 정부 부처 관계자들의 주도하는 R&D는 결국 기업들의 도전보다는 안전적으로 프로젝트를 성공?(기존 기술으로 재탕 삼탕)시키는 것이 목표가 되어버리기에 이러한 현상이 발생하는 것은 자연스런 일이라 생각한다. [ 기사 원문 ] (서울=연합뉴스) 고은지 기자 = 전 세계적으로 스마트 헬스케어 산업이 중요한 신성장 분야로 떠올랐지만, 우리나라에서는 5년째 제자리걸음을 하고 있다는 지적이 나왔다. 산업연구원은 19일 내놓은 '4차 산업혁명 시대의 신성장동력, 스마트 헬스케어 산업' 보고서에서 우리나라 스마트 헬스케어 관련 기업 수는 매년 늘고 있지만, 성장은 답보 상태라고 밝혔다. 국내 스마트 헬스케어 기업 수는 2010∼2015년 연평균 5.8%의 증가율을 기록하면서 현재 약 500개에 달한다. 분야별로는 스마트 헬스케어 기기(53%)나 부품(24%)을 만드는 하드웨어 기업이 주를 이뤘고, 진단이나 건강관리 등 서비스를 제공하는 기업은 전체의 6%에 그쳤다. 스마트 헬스케어 기기의 총매출액은 2015년 기준 약 101조원으로 5년 전(100조원)과 거의 차이가 없었으며 대부분 매출은 하드웨어·플랫폼 관련 기업에서 발생했다. 전체 산업에서 진단이나 건강관리 분야가 차지하는 매출 비중은 매우 미미했다. 또 2010∼2015년 평균 부채비율(기업의 자산 중 부채가 차지하는 비율)이 200% 이상인 기업 수 비중은 콘텐츠 개발 분야 76%, 건강관리 서비스 제공 분야는 67%에 육박해 이들 분야에서의 기업 부실이 우려됐다. 스마트 헬스케어 관련 기업들은 대부분 중소기업이었다. 특히 진단이나 건강관리 분야 기업의 평균 종업원 수(2015년 기준)는 각각 48명과 17명에 그쳤다. 보고서는 "스마트 헬스케어 산업 관련 법·제도와 정책 조정을 효율적으로 추진할 수 있는 정책 거버넌스 체계를 재확립해야 한다"며 "특

이미 챗봇, 딥런닝, 빅데이터 등 다양한 융합헬스케어가 시도되고 있으나 아직 양질의 데이터를 모으기 쉽지 않은 것이 현실이다 # 기사 원문 # [마이리얼플랜 칼럼] 2030년 어느 날, 보험가입자는 병원에서 치료를 받은 후 보험금을 따로 청구하지 않는다. 그러나 병원을 나온 지 몇 분 후 통장에 보험금이 지급된다. 보험금의 청구업무와 보험금 심사가 병원에서 제공한 데이터를 실시간으로 받아 심사까지 인공지능으로 처리된 것이다.   보험계약에 대해 문의 하고 싶어도 바쁜 직장인이라면 자신이 가입한 보험회사 콜센터를 주중에 이용하기란 쉽지 않다. 24시간 상담이 가능한 챗봇(Chatbot)이 있다면 해결할 수 있는 일이다. 일본의 한 보험사는 보험금 청구 직원 일부를 이미 AI로 대체되었고, 우리나라도 몇 보험사는 카카오톡을 통한 챗봇이 도입되어 있다.  보험과 헬스케어산업의 결합은 안성맞춤이고 이미 진행형인 경우도 많다. 특히 웨어러블 기기와 결합한다면 가입자의 건강을 모니터링 할 수 있어 여러 가지 응용이 가능하다. 이는 건강이 나빠질 것에 대비하는 게 아니라 미리 건강을 지키는 선제적인 개념이어서 긍정적이다. 웨어러블 기기에서 얻은 정보를 반영하여 개인의 특성에 맞는 맞춤보험상품이 나올 수 있다는 상상도 해볼 수 있다.   보험설계사도 없어질 수 있다고 한다. 빠르면 5년, 늦으면 10년 이내에 인공지능 보험판매채널이 등장 할 것이라는 보고가 있다. 24시간 상담이 가능하고 불완전판매가 없으며 수당을 제거해서 비용문제도 해결 될 것이라고 한다. 그러나 만약 의학기술의 발달로 알약 하나면 장기를 모두 검색해볼 수 있고, 피 한 방울만 있으면 어떤 병에 걸릴지 모두 예측 가능하다면 보험산업이 존재할 수 있을까? 유전자 혁명과 같은 기술의 발달 된다면 모두 미리 알고 보험에 가입해서 보험금을 타간다면 보험회사는 파산할지도 모른다.   영화 ‘백투더퓨쳐’나 ‘007’시리즈와 같은 영화에서 상상했던 미래시점인 지금 상당수 기술 개발이

IoT, Bigdata(HIS+Lifelog+유전체), 분석, Bio Sensor 등 다양한 기술과 정보가 유기적으로 연계되어야 의미있는 개인맞춤형 Healthcare Service를 제공할 수 있는 것이기에 기술과 정보들이 연결될 수 있는 인프라 확보가 가장 최우선으로 중요하다고 생각된다. <기사 원문> 정밀의료 구현을 위한 모바일 헬스케어 혁신이 시작됐다. 단순 신체·운동정보 기반 헬스케어 서비스에서 질병, 생활습관 유전체 정보가 합쳐진 차세대 모바일 헬스케어 서비스 개발이 시도된다. 정보통신기술(ICT) 경쟁력을 바탕으로 정부-병원-기업이 공동전선을 구축해 모바일 기반 정밀의료 구현 주도권 확보에 나설 필요가 있다. 16일 헬스케어 업계에 따르면 운동량, 임상, 라이프로그, 유전체 정보가 한데 어우러진 모바일 헬스케어 서비스 개발이 시도된다. 전 세계적으로 구현 사례가 없는 만큼 우리나라가 선제적으로 나선다면 정밀의료 새 모델을 제시할 것으로 기대된다. 국내 출시된 모바일 건강관리 애플리케이션(앱)은 30여종이 넘는다. 대부분 비만, 당뇨, 고혈압 등 만성질환 관리가 목적이다. 스마트폰, 스마트워치 등 단말기를 통해 측정·입력된 신체, 운동, 식사량 정보가 기반이다. 수집된 정보가 운동, 신체 데이터뿐이다 보니 맞춤형 건강관리가 어렵다. 차별화된 서비스 제공을 위해 병원과 협업해 전자의무기록(EMR)을 연동해 질병정보를 추가한다. 소셜네트워크서비스(SNS)에서 나오는 개인 습관과 유전체 분석 정보까지 합치는 시도까지 착수했다. 휴레이포지티브는 당뇨 등 만성질환 관리 플랫폼 `헬스 스위치` 개발을 위해 유전체 분석 기업 신테카바이오와 손잡았다. 회사가 수집한 운동량, 신체정보 위에 신테카바이오가 분석한 유전체 정보를 합칠 계획이다. 개인 유전적 특성을 반영해 식후 혈당을 예측하는 모델을 개발한다. 최영락 휴레이포지티브 책임 연구원은 “일반적인 활동량 정보는 무결성 측면에서 허점이 많았지만, 유전체 정보까지 합쳐진