인공지능과헬스케어산업혁신 2016. 4.26 김태호소프트웨어정책연구소선임연구원
구글과 IBM 모두인공지능최우선활용분야로헬스케어지목 IBM 2011년제퍼디쇼우승이후헬스케어산업투자시작, 광범위한헬스케어생태계구축중 딥마인드영국국민보건서비스와파트너쉽채결 (2016.04) Clevelan d Clinic Talkspace M.D. Anderson Apple IBM Watson Medtroni c Johnson & Johnson CVS Hc1.co m Point of Care Welltok geniem D 2
인공지능헬스케어시장은연평균 40% 이상고성장예상 (Frost&Sullivan) 헬스케어분야인공지능벤처창업급증 CB Insight, 32 개기업이 5.3 억달러자금유치 $6,662M $633M 2014 2021 자료 : Frost & Sullivan 자료 : CB Insight Ref : Frost & Sullivan, Artificial Intelligence & Cognitive Computing Systems in Healthcare, cbinsights (https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-startups-healthcare/) 3
헬스케어데이터빅뱅, 이중 80% 는비정형데이터 2020년까지의료데이터는 73일간격으로두배씩증가 (IBM) 한사람은일생동안백만기가바이트이상의의료정보를생산 인공지능기술발전은방대한데이터의통합 분석을통해헬스케어분야의새로운가치를창출 기존데이터 병원진료기록보험청구정보학계논문 신규데이터 생체데이터 ( 웨어러블 ) 유전자데이터환자상태정보 (IoT/ 센서 ) 소셜데이터 인공지능 ( 통합, 분석 ) 의사결정지원 프로세스효율화 새로운제품 / 서비스 4
헬스케어 4 대영역의발전방향
헬스케어 4 대영역별발전방향분석 1 의사결정지원 병원개인보험의약품 의료질을최고전문의수준으로상향평준화 자동화된학습 - 가설 - 검증을통해새로운치료법개발촉진 생활패턴을분석한개인별건강관리코치 개인의상태를분석하여적합한시점에필요한의료서비스추천 특정위험환자군계층화로선제적고객관리 정확한데이터분석에기반한보험료및수가기준책정지원 예측모델사용하여성공가능성높은신약후보물질추천 성공가능성, 비용등에대한시뮬레이션을통해포트폴리오관리 2 프로세스효율화 예측모델링을통한환자대기시간감소 품질및순환률제고 진료과목별분리된지식이공유되어협진활성화 당뇨, 심장질환등의만성질환자의실시간원격모니터링 인프라낙후지역의의료지원 보험금사용패턴분석을통한보험사기, 보험금누수확인 패턴인식 자연어처리기술을활용한단순업무자동화 임상시험에적합한환자자동매칭 SNS 분석으로출시된신약의부작용가능성탐지 3 새로운제품 서비스 데이터기반개인맞춤치료 ( 정밀의료 ) 수술후합병증예측및환자별맞춤관리 웨어러블 IoT 에서얻은데이터기반의보험서비스제공 개인유전체분석을통한맞춤약개발 기존약품의새로운효능재발견 6
의료질을최고전문의수준으로상향평준화 Data 기반 Clinical Decision Support System(CDSS) 으로오진율최소화 딥러닝기술로영상진단기기를고성능화하여진단률제고 예방가능한사망이약 20 만명, 오진관련 $19.5 billion 비용발생 ( 09 년, 미국 ) 자동화된학습 - 가설 - 검증을통해새로운치료법개발촉진 의사들의 81% 는 Medical Journal을읽는데한달에평균 5시간이하를투자 Medical Journal에서일반적진료로확산되는데까지평균 17년소요 IBM Watson for Oncology Enlitic 빠른학습이가능한 Watson 평균암진단율 : 약 96% 전문의보다정확도높음 폐암검진, 방사선과의사의감지정확도보다 50% 이상높음 15 초내에 4 천만건의문서학습가능 7
예측모델링을통한환자대기시간감소 품질및순환률제고 응급실의대시보드를통해환자흐름을 5,6 개부서에서 5 분마다업데이트 응급실체류시간 11 4 시간 진료과목별분리된지식이공유되어협진활성화 과별전문화된의료지식이통합되어종합적진단용이 미래에는 1 인의의사가지능형진단지원으로전문적종합진료가능 정형외과 내과 신경외과 뇌신경 환자 주치의 환자 이미지출처 : http://dashboardspy.com/using-executive-dashboards-for-hospital-management/ 8
데이터기반개인맞춤치료 ( 정밀의료 ) 기존에활용되지않던개인의유전체정보, 환경및습관등을의료정보와연계 / 분 석하여고도의정밀화된개인별의료서비스제공... 수술후합병증예측및환자별맞춤관리 Sequoia 병원 ( 美 ) 은환자데이터를분석하여수술전후치료가이드라인을제시 만명이상의심장병환자데이터분석, 인구통계, 수술종류, 위험요인분석 수술합병증발생가능성예측 맞춤치료및수술후환자관리 사망률 50% 감소 9
생활패턴을분석한개인별건강관리코치 NOOM( 韓 ) 은애플헬스킷, 구글피트니스와연동하여개인식단, 운동량, 체중등개인생활데이터에기반한맞춤형다이어트코칭서비스제공 개인의상태를분석하여적합한시점에필요한의료서비스추천 가상건강관리비서 Babylon health는구글딥마인드의 2500만달러투자유치 Cafewell( 美 ) 은웨어러블기기와개인의료정보를기반으로 IBM Watson을활용하여건강관리프로그램, 병원정보등을추천 NOOM : 스마트폰연동맞춤다이어트코치 가상건강관리비서 Babylon Health CafewWell : 개인맞춤형생활의료서비스추천 이미지출처 : NOOM, Cafewell, Babylon Health 10
당뇨, 심장질환등의만성질환자의실시간원격모니터링 Pilx( 美 ) 는실시간심전도정보를모니터링및분석하여이상신호를전문의에게전달 인프라낙후지역의의료지원 아프리카의문제해결을위해 IBM은 1억불규모의인공지능 Project Lucy 수행 영국 'ICEH(International Centre for Eye Health : 국제눈건강센터 )' 의피크비전은원격진료가가능한수준의눈의상세진단정보전달 심장상태의원격모니터링분석 (Corventis/Pilx) 원격안질환진료피크비전 이미지출처 : Corventis, Babylon, Peekvision 11
특정위험환자군계층화로선제적고객관리 Aetna( 美 ) : 37,000 여명의고객정보를분석해대사증후군예측모델개발 정확한데이터분석에기반한보험료및수가기준책정지원 가입자의료정보, 건강정보, 유전자정보, 클레임등을활용하여기존보다정밀하 게보험비용산정 12
보험금사용패턴분석을통한보험사기, 보험금누수확인 국내외보험사들보험사기분석시스템활용 현대해상 : 보험사기방지시스템 국내최초로구축, 보험사기사건 25% 감소 패턴인식 자연어처리기술을활용한단순업무자동화 Anthem( 美 ) : IBM Watson 도입하여, 사전허가 (prior authorization) 업무자동화 ( 기존 3~5일소요 수초내의사결정에도움이되는결과제시 ) 삼성생명 : 연간 1,200만건콜센터통화내용을분석하여고객불만사항선제적대응시스템구축 13
웨어러블 IoT 에서얻은데이터기반의보험서비스제공 Aetna( 美 ) : 건강관리파트너사와제휴하여운동방법, 체중관리등을제공하는건강관리플랫폼구축 (carepass) United Health Group( 美 ) : 계획된건강식단을꾸준히섭취한고객에게리워드제공 Pruhealth( 英 ) : 웨어러블기기를통해운동량식이요법등정보를모니터링후보험료할인서비스제공 14
예측모델사용하여성공가능성높은신약후보물질추천 Atomwise( 美 ), Insilico Medicine( 美 ), 스탠다임 ( 한 ) 등벤처창업증가 IBM-Baylor 大 : p53단백질관련논문 7만건을분석하여 1주일만에 6개의후보물질발굴 ( 지난 30년간평균 1년에 1개의후보물질발굴 ) 성공가능성, 비용등에대한시뮬레이션을통해포트폴리오관리 프로젝트진행상황, 수익예측, 경쟁정보등을종합적으로분석하여투자결정지원 신약개발프로세스 포트폴리오대쉬보드 15
임상시험에적합한환자자동매칭 메이요클리닉 8,000개이상의임상시험진행, 전세계 17만건이상진행 IBM-신시네티아동병원 : 업무부담율 92% 절감, 효율성 450% 증대 SNS 분석으로출시된신약의부작용가능성탐지 2014년미국연구팀은 23개의약품관련트윗의 1% 인 61,000개를분석한결과, 4,401개트윗이신약부작용과관련있었다고발표 이미지출처 : perficient.com, patientslikeme 16
개인유전체분석을통한맞춤약개발 최근제약사아스트라제테카 ( 영 ) 200만명의유전정보전체를해독하는게놈프로젝트시작한다고발표 기존약품의새로운효능재발견 NuMedii 는간질병약의염증성질환으로의용도변경을추진 이미지출처 : NIH, http://www.cancer.gov/ 17
헬스케어산업생태계발전을위한제언
양질의빅데이터확보가헬스케어인공지능성공의선결조건 국내는데이터를기관별로보유하여통합 공동활용방안마련필요 미국정부는정밀의학에 2억1500만달러예산을책정하고, 자발적참여에의한백만명이상의국가코호트구축에 1억3000만달러를배정 (2015-01-30) 빅데이터의료정보취급가이드마련 2015 년 8 월, 미국 Health IT Policy Committee, 빅데이터권장사항초안발표 이미지출처 : www.innovation-prime.com, www.healthit.gov 19
다양한분야의신규및기존기업들의인공지능역량확보필요 국내인공지능헬스케어산업은영상인식, 신약개발분야에적은수의기업존재 헬스케어기업들이업그레이드할수있도록인공지능기술 R&D 지원 데이터확보와임상시험등이용이한병원중심의클러스터구축 ( 美 ) 병원의고급인력활용위해휴스턴텍사스메디칼센터중심의제약, 바이오산업분야의메디클러스터가형성되어휴스턴지역경제의 25% 차지 Korean AI Healthcare 20
정부가적극적으로이해관계자들의변화유도필요 한국은의료생태계에서국민건강보험이차지하는비중과역할이큰특징보유 인공지능을활용한헬스케어혁신을촉진하기위한인센티브제공 질향상, 비용절감등데이터화된지표에근거하여인센티브를제공하여혁신에대한참여유도 신기술발전에발맞춘가이드라인제시및규제합리화 이미지출처 : healthcarefacilitiestoday 21
산업과사회의변화를선도하는정책개발