ISSN 2383-6458 동향과이슈 2018. 6. 20. 제 48 호 제 4 차산업혁명동향 5 디지털헬스케어혁신동향과정책시사점 이다은 김석관
개요 n 이글에서는헬스케어분야에서디지털전환의심화현상을탐색함으로써, 한국의정책적시사점을도출하고자함 n 디지털헬스케어혁신을추동하는핵심요소는 데이터 l 웨어러블시장의성장, 소비자의뢰유전자분석시장의성장, 인공지능의헬스케어적용등각기달라보이는최근변화는 헬스케어데이터 에서비롯됨 - 스마트워치, 손목밴드등은사용자로부터의헬스케어데이터측정, 소비자의뢰유전자분석시장은유전자데이터수집및분석, 인공지능은각종헬스케어데이터의통합및분석역량을토대로하는서비스들 l 전반적으로헬스케어데이터의양은계속늘어날전망인가운데, 특히유전체데이터규모가매우커질전망 l 데이터처리측면에서는데이터의통합과분석부문에기술혁신을위한노력이집중될전망이나, 누구를중심으로통합될지여부는미지수 l 웨어러블기기의성장가능성은소비자효용성여부에, 유전체분석분야는정부규제정책에따라사업의방향성과성장속도가달라질전망 [ 데이터가추동하는헬스케어혁신과정 ] 자료 : 저자작성 n 데이터기반헬스케어는헬스케어산업생태계의보완적가치사슬을성장시킬전망 l 현재는병원 - 의료보험 - 환자로이어지는중심적가치사슬을형성하고있으며, 수요자는 환자에국한되어있음 2
개요 l 디지털헬스케어의발전은웨어러블기기, 유전자분석, 인공지능의적용등으로기존의제약및의료기기산업에더해보완적가치사슬을확대시킬전망 l 그러나헬스케어생태계의지배자는여전히기존의료기관과의사일가능성이높으므로, 병원- 의료보험 -환자로이어지는중심적가치사슬은공고히유지될것 l 병원기능의재편및기술혁신으로인한전문병원이출현할가능성이있으나, 건강보험지불체계와같은제도적요소가헬스케어생태계변화에변수로작용할전망 [ 헬스케어가치사슬의변화전망 ] 주 : OTC=Over the Counter= 일반의약품, DTC=Direct to Consumer= 소비자의뢰자료 : 저자작성 n 한국은보건의료정보의디지털화가빠르게이루어져서현재디지털헬스케어가성장할수있는토대가마련되어있으며, 스타트업생태계형성을위한움직임도활발 l 한국은국민건강보험제도의도입과함께의료정보의디지털화가빠르게이루어진편이며, 주요대학병원들은 2000년대중반부터전자의무기록시스템을도입 l 디지털헬스케어육성전문엑셀러레이터가등장했고, 데이터측정, 분석, 연계각단계별새로운비즈니스가나타나고있음 3
개요 l 병원에축적된의료임상데이터의활용을위한움직임이가장활발 - 수도권의주요대학병원들은데이터센터를개소하여의료빅데이터활용을모색중인반면, 지역거점병원들은 IBM의 Watson 을도입하여진료에활용중 n 한국은 엄청난데이터의양 이라는강점에도불구하고, 여러기술적 제도적문제에직면 l 많은양의헬스케어데이터가파편화되어있어, 부가가치창출이어려운상황. 그러나, 최근정부 ( 보건복지부, 산업통상자원부 ) 주도로헬스케어데이터의통합및연계를위한노력이이루어지고있음 l 개인정보보호의수집, 처리, 보호를둘러싼복잡한법체계가충돌하고있으며, 보건의료활용에관한세부규정미비로데이터활용에대한제약이존재 n 개인정보보호법을준수하면서헬스케어데이터활용도를높일수있는방안고려필요 l 기술적방법으로는비식별화, 블록체인이거론되고있으나, 재식별기술도동시에발달하고있어근본적해결책이되기어렵고, 블록체인의경우기술의성장가능성에대한불확실성이존재 l 제도적으로는인센티브구조를마련할수있다면모든데이터를개인에게돌려주는 My Data 접근법도고려가능 n 열거주의식포지티브진입규제의개선 l 급변하는대내외환경및기술발전을따라가지못하는규제지체현상과 선규제, 후허용 의포지티브규제제도로기업들의혁신적인서비스출시를가로막고있음 l 더근본적으로는민간부문에서현재의규제테두리를벗어나는혁신적시도자체를안하게될지도모른다는것이더욱심각한문제 l 현재의포지티브규제체계를유지하면서도새로운비즈니스모델이등장하는것을장려할수있는행정적, 제도적노력이필요 n 예방목적의디지털헬스케어서비스에대한건강보험수가예외적용검토 l 현재와같은행위별수가제하에서는환자가아파야의료공급자가돈을버는구조 l 예방과관리목적의디지털헬스케어제품중일정기준을충족하는선에서는건강보험수가를예외인정해주는방법도검토가필요 4
Ⅰ 연구의배경 1) n 이글에서 4차산업혁명은이론적논쟁의대상이아니라미래시나리오중의하나로삼고자함 l 기술사적관점에서제4차산업혁명을 한국경제와사회의변화를위한작업가설로활용하는것은유의미 ( 송성수, 2017: 29) 함 l 경영학적관점에서도 4차인가 3차인가의개념적인차수논쟁보다는기술 산업적동인과사회적관심을동력으로활용하여국가전략을설계하는실용적인접근 ( 최병삼 양희태 이제영, 2017: 10) 방법으로제4차산업혁명을바라볼수있음 n 기술적으로 4차산업혁명은 디지털전환 (Digital transformation) 이심화되는현상으로정의 l 제4차산업혁명은 데이터기반의현실 가상연계시스템 에의해구현되며 ( 동인 ) 데이터확보, 분석, 적용의 3단계로가치를창출 ( 최병삼 양희태 이제영, 2017: 3) 함으로써디지털전환 (digital transformation) 이심화되는현상 l 4차산업혁명의관점에서디지털헬스케어는보건의료부문의디지털전환이심화되는현상으로서, 헬스케어데이터의측정 통합 분석과정은데이터기반가치창출시스템의헬스케어버전 n 이글에서는디지털전환의심화현상으로서 4차산업혁명의동향을헬스케어산업분야에서탐색하고, 한국의정책적시사점을도출하겠음 l 디지털전환심화현상을 데이터 를중심으로살펴보고, 데이터측정, 통합, 분석등처리단계에따라데이터기반헬스케어비즈니스동향을파악 l 미국을중심으로헬스케어산업부문의변화양상과변화의핵심기술적동인을파악하고, 헬스케어가치사슬및산업생태계변화를전망 l 국내의데이터기반헬스케어비즈니스동향과정부의정책적추진상황을파악한후, 국내의료혁신을촉진하고, 한국기업의경쟁력을제고하기위한정책적시사점을도출 1) 이글은김석관외 (2017), 4 차산업혁명의기술동인과산업파급전망 의디지털헬스케어부분을요약정리한것임 5
II 디지털헬스케어혁신현황 1. 데이터가추동하는디지털헬스케어혁신 n 디지털헬스케어혁신을추동하는핵심요소는 데이터 l 한개인은일생동안 1,100TB 이상의헬스케어데이터를쏟아냄 (IBM, 2014.11.6.) - 헬스케어데이터에는행태적, 사회경제적, 환경적요소로구성된외생데이터 (1,100TB), 유전체데이터 (6TB), 임상데이터 (0.4TB) 등이있으며, 외생데이터가대부분을차지 그림 1 일생동안한개인이쏟아내는헬스케어데이터 자료 : IBM(2014.11.6.), p. 9. n 헬스케어데이터양은계속해서늘어날것이며, 특히유전체데이터규모가매우커질전망 l ( 유전체데이터 ) 미국, 영국, 한국등이경쟁적으로추진하고있는대규모인구집단 ( 코호트 ) 에대한유전체시퀀싱프로젝트의결과로, 연구와상업적서비스에활용될수있는유전체데이터규모가매우커질전망 l ( 외생데이터 ) 웨어러블시장의일시적침체에도불구하고, 다양한제품과서비스의출시가지속적으로시도될것 l ( 임상데이터 ) 병원에서산출되는의료데이터는이미많이디지털화되어있으므로, 타데이터와의연계를위한표준화에노력이집중될것 6
n 헬스케어데이터의측정 통합 분석 활용에서비롯되는디지털헬스케어혁신 l 디지털헬스케어는 헬스케어산업과 ICT가융합되어개인건강과질환을관리하는산업영역 으로정의됨 ( 이진수, 2014: 3) l 데이터기반디지털헬스케어혁신은헬스케어데이터를측정, 통합, 분석, 활용하는과정에서의료와건강관리등헬스케어전반에변화를가져오는것을의미 그림 2 데이터가추동하는헬스케어혁신과정 자료 : 저자작성주 : 헬스케어데이터의측정, 통합, 분석, 활용이반드시순차적으로일어나는것은아니며, 한기업의서비스가둘이상의과정에걸쳐있기도함 2. 데이터처리단계별현황 (1) 데이터측정 : 착용형기기시장 n 건강관리시장을개척하는웨어러블기기비즈니스 l 2000년대 Fitbit, Jawbone 등이활동량측정계 (activity tracker) 를출시하면서건강관리 ( 웰니스 ) 영역이태동한이후, 현재유아모니터링부터건강관리, 병원내환자돌봄까지헬스케어의다양한분야에웨어러블스타트업생태계가형성됨 l 웨어러블기기시장은기존 IT기업의헬스케어진출이두드러지는분야로서, 2015년부터 Apple 과삼성이각각스마트워치 AppleWatch 와 Gear 시리즈를출시하여헬스케어스마트워치시장경쟁에불을지핌 l 스마트폰의보급은데이터측정을주기능으로삼고있는착용형기기시장형성의토대 7
- 애플, 삼성, 샤오미등스마트폰제조사들은스마트워치혹은손목밴드를출시하여, 이를자사스마트폰앱과연동시켜사용자의건강데이터를측정하고수집하는서비스를제공 n 웨어러블기기시장의향후성장여부는소비자효용성에달려있음 l 최근웨어러블시장의성장가능성에회의적인목소리가나오고있음 - 언론에서는스마트워치를비롯한주요웨어러블기기업체의추락소식을전하며, 웨어러블기기가기존의스마트폰이제공하는효용이상의가치가없어, 시장거품이빠지고있음을지적 (CNN, 2017.3.14.; ipnomics, 2017.4.3.) l 전문가들은웨어러블기기시장의향후성장여부는소비자효용성에달려있음을지적하고있으며, 학계의연구역시이를뒷받침 - 전문가들은헬스케어제품은신용재 (credence good) 로서의성격이강해, 사용자가제품의효용을정확하게알기어려운문제가있으며 ( 김치원, 2016), 웨어러블기기가실제소비자에게제공할수있는효용보다기대치가과함을지적 ( 최윤섭, 2017.4.27.) - Fitbit 사용자에대한인터뷰연구는부정확한센싱, 정보입력의번거로움과같은기술적문제부터사용자의동기부여및상호작용부재와같은사용자경험요소들이웨어러블기기의지속적사용여부에복합적으로작용함을지적 ( 도영임외, 2014) l 웨어러블기기가단순한정보제공을넘어서는확실한가치와효용을제공할수없다면더큰성장을기대하기는어려움 (2) 데이터분석 : 인공지능의헬스케어분야적용 n 데이터분석력을토대로헬스케어산업부문에공격적으로뛰어든 IBM l 메인프레임회사였던 IBM은 Cognitive era of Healthcare 라는슬로건과함께헬스케어분야를개척하는컴퓨팅회사로변신 - IBM은 2015년 4월업계최초로인지컴퓨팅헬스케어서비스 Watson Health 와 Watson Health Cloud Platform 을출시 - Watson Health 의첫서비스인 Watson for Oncology 개발을위해 2012 년부터뉴욕에위치한세계적암센터 Memorial Sloan Kettering 과협업에착수하여, 2015년부터서비스출시 8
l 암환자치료부터신약개발, 임상시험등의료영역의여러분야에 Watson 서비스를 출시하고있으며, 최근에는의료영상분야로서비스를확장중 ( 아래표참고 ) 표 1 IBM Watson Health 의주요서비스 출시일서비스명기능서비스내용 2015.4. Watson for Oncology 암치료법권고 환자에게최적의암치료법제시 2016.6. Watson for Clinical Trial Matching 임상시험매칭 비정형 EMR데이터분석하여, 환자에게적합한임상시험 (clinicaltrials.gov) 을매칭 2016.11. Watson for Genomics 암환자유전분석 Quest Diagnostics, Illumina 와제휴 종양의유전분석으로유전변이, 약물반응등을테스트하여정밀의료구현 2016.12. Watson for Drug Discovery 신약타겟발굴 제약회사화이자 (Pfizer) 와파트너십을맺어, 신약표적물질탐색을통한암신약개발을가속화 2017.2. Watson Health Medical Imaging Collaborative 의료영상분석 의료영상솔루션개발을위해의료영상기업, 학계, 의료계전문가로구성된컨소시엄 대동맥협착증솔루션개발이 1 차타겟 2017.4. Watson Imaging Clinical Review 의료영상 EMR 에통합 2017 HIMSS 에서처음선보였고, 24 개기업참여중 의료영상진단의전자건강기록연동여부체크 자료 : IBM 홈페이지를토대로저자작성 n 인공지능기술력으로헬스케어데이터분석에스타트업의헬스케어분야진입 l 인공지능헬스케어스타트업생태계는 2015년부터급격히성장하기시작했으며, 적용영역이계속해서확장중 - 미국에서는 2015 년부터인공지능헬스케어스타트업에대한투자가급증했으며, 2017 년기준 106개에달하는스타트업생태계가형성 (CB Insights, 2017.2.3.) - 인공지능기술은의료영상판독부터신약개발, 위험분석및예측등다양한헬스케어부문에활용될수있으며, 그가능성은무궁무진함 9
그림 3 헬스케어분야 106 개인공지능스타트업 (2017 년 2 월기준 ) 자료 : CB Insights(2017.2.3.) (3) 데이터측정및분석 : 소비자의뢰유전자분석 n 의료기관을의뢰없이소비자에게유전자분석서비스를제공하는비즈니스모델출현 l 소비자의뢰 (Direct-to-Consumer, DTC) 유전자분석은의료기관을거치지않고소비자가기업에게직접유전자분석을의뢰하는서비스를의미 l 23andMe, Foundation Medicine, Pathway Genomics 와같은소수의기업이소비자의뢰유전자분석시장을주도하고있음 l 핵심서비스는의료기관방문필요없이소비자가자신의타액을보내면, 유전자정보를분석하여질병발병확률을제공 * 23andMe 는 2006년실리콘밸리스타트업으로창업하여, 단돈 99달러로 120여개질병에대한질병위험도 (Health Risk), 약물민감도 (Drug Response), 보인자여부 (Inherited Conditions), 웰니스 (Wellness), 혈통분석 (Ancestry Composition) 을알려주는서비스를제공 10
l Helix 는세계최대유전체분석장비업체인 Illumina 의스핀아웃회사로서, 2017 년 7 월 DNA 기반정보서비스를출시하여, 소비자의뢰유전자분석시장이확대되고있음 n 유전자분석분야는정부규제정책이사업의방향성과성장속도에큰영향을미침 l 유전자분석시장의성장은정부규제에민감하게반응하며, 단적인예로미국 23andMe 의성장과침체는 FDA의규제변화와궤를같이함 - 23andMe 는 2006년창업한이후고객수가폭발적으로증가해오다가, 2013년 FDA의판매중지명령을받은이후소비자의뢰서비스제공이사실상불가능해짐 - 2017 년 4월마침내 FDA가 23andMe 의질병위험예측서비스를허가함으로써, 미국의소비자의뢰유전자분석서비스는새로운기회를맞이하게됨 n 소비자의뢰유전자분석시장의성장은생명보험업계를변화시킬가능성이있음 l 소비자가가정에서유전자분석을통해자신의질병발병확률을예측할수있게된다면, 생명보험업계의의료비부담이가중될수있음 - 일반소비자가소비자의뢰유전자분석검사를받고, 특정질병의발병확률이높다는사실을알게된경우, 이를공개하지않고생명보험을들어생명보험회사가훗날막대한의료비부담을져야하는상황이올수도있음 (The Economist, 2017.8.3.) l 보험가입자의자가건강관리를장려하기위해웨어러블기기스타트업과보험업계의제휴및협력이활발해질전망 - 보험가입자의건강데이터를수집하기위해스포츠업계, 패션업계등이 IT 기업과손잡고헬스케어데이터수집비즈니스에뛰어들가능성이있음 ( 김치원, 2016) * 걸음걸이교정국내스타트업 직토 와교보생명은제휴를맺어, 가입자일부에게직토의활동량측정계밴드를제공하고, 보험료혜택을주는상품을출시 11
III 글로벌헬스케어산업생태계변화전망 1. 헬스케어가치사슬변화전망 n ( 현재 ) 의료기관중심의료서비스공급, 환자에국한된수요자 l 현재보건의료는병원- 의료보험 -환자로이어지는중심적가치사슬 - 제약, 의료기기를중심으로의료기술을공급하고, 이것이주로각국의의료전달체계를통해, 일부는의료기관의허가가필요없이일반판매 (OTC, Over-the-Counter) 로의료서비스가공급되는구조 l 건강보험, 법정본인부담금, 비급여등을통해의료공급자가수익을얻는구조이며, 수요자는환자에국한되어있음 n ( 미래 ) 병원-의료보험 -환자로이어지는중심적가치사슬을둘러싼보완적가치사슬이확대성장하고, 일반인까지수요자가확대될전망 l 기존중심적가치사슬은공고히유지되나, 디지털헬스케어의발전으로인공지능, 유전체분석, 웨어러블등보완적가치사슬이확대성장할전망 - 기존제약및의료기기기업에더해웨어러블및건강관리, 유전자분석, 인공지능적용, 기타 IT 솔루션등이보완적가치사슬을확장시킬전망 - 소비자측면에서는전통적의료소비자인환자뿐만아니라, 일반건강인까지소비자그룹이확장되면서의료기관중심의의료시장밖에건강관리시장이크게형성될전망 l 기술혁신으로병원기능이분화되고재편될가능성이존재하지만, 각국의의료전달체계등제도적특성에따라크게차이가날전망 - 웨어러블등건강관리기술이발달하여중증환자의초기치료후예후관리및만성질환관리에활용된다면, 상급종합병원이본래목적인중증 / 급성질환의초기치료에집중할수있을것 - 1,2차의료기능을강화시키고, 특정영역만담당하는전문병원이등장하여병원경영이효율화될가능성상존 12
그림 4 헬스케어가치사슬의변화전망 현재 미래 주 : OTC=Over the Counter= 일반의약품, DTC=Direct to Consumer= 소비자의뢰자료 : 저자작성 n 헬스케어생태계의변화에는건강보험지불체계가변수로작용 l 새롭게성장하고있는보완적가치사슬이건강보험체계안으로들어올수있는지여부는디지털헬스케어서비스의수익구조를결정짓는데큰변수로작용 - 한국과미국의의료환경은다르지만, 건강보험지불체계가기존의의료패러다임을존속시킴으로써파괴적의료혁신을저해할수있다는점은동일 ( 에릭토폴, 2010) 13
- 실제로한국에서는 2017년 10월 Watson for Oncology 도입대학병원들이 인공지능헬스케어 컨소시엄을구성하여, 건강보험수가반영을요구하고있음 ( 메디컬타임즈, 2017.10.31.) l 보완적서비스들은병원을거치거나바로소비자에게제공되는형태로나뉠것이며, 병원을거치는경우도보험급여를받는경우와비급여로처리되는경우로나뉠것 - 각경우에따라서비스를제공하는기업의전략은달라질것임 2. 생태계지배자및경쟁구도전망 n 헬스케어생태계의지배자는여전히기존의의료기관과의사일가능성이높음 l 진단과치료의최종적책임을지는것은의사라는점에서, 의료기관 -건강보험 -환자로이어지는중심가치사슬은공고할전망 - 인공지능의발전, 웨어러블기기시장의성장, 소비자의뢰유전자분석시장의성장등헬스케어산업의보완적가치사슬이아무리발전해도, 문진, 치료등의사만이할수있는영역은사라지지않을전망 n 데이터통합플랫폼확보를위해 IT 기업들은병원이나데이터기업과제휴관계를확대 l Apple 은자사헬스케어플랫폼 HealthKit 출시로의료데이터와의연계시도 - HealthKit 의출시로미국내주요 22개병원과의연계가가능해짐 - 미국내 EMR 시장점유율 50% 를이상을차지하는 EMR 솔루션업체에픽시스템즈 (Epic Systems) 와의제휴를계기로미국내주요병원내임상데이터에접근할수있는발판을마련 l IBM은데이터관련기업의인수에 40억달러이상을투자하고, 미국내주요병원과협력관계를맺으며, 잠재력이큰스타트업에투자하는등 IBM을중심의생태계형성에주력 ( 표참고 ) - 2015년 4월 Phytel, Explorys, 10월 Merge Healthcare, 2016년 2월 Truven Health Analytics 등헬스케어기업을잇따라인수 Explorys 는 2009년클리블랜드클리닉에서스핀오프한헬스케어클라우드회사 Phytel 은의료진의환자건강관리를위한클라우드기반소프트웨어회사 14
Merge Healthcare 는미국내 7,500여개이상의료기관에의료영상분석서비스를제공 Truven Health Analytics 인수로임상의사, 통계학자등 5천명이상의인력확보 - IBM은 Watson 개발을위해 2012년부터 MSK 암센터와협력하기시작했고, 이후 MD Anderson, The New York Genome Center, Mayo Clinic 등미국내주요대학병원과협력중 표 2 IBM 의최근인수, 협력, 투자현황 구분시기조직기업명설립업종내용 인수 협력 투자 2015.03. 스타트업 AlchemyAPI 2005 Deep Learning 딥러닝기술강화로왓슨의자연어처리능력향상 2015.04. 스타트업 Explorys 2009 헬스케어빅데이터 클라우드회사, 5천만개이상의임상데이터확보 2015.04. 스타트업 Phytel 1997 건강관리 SW 클라우드회사 2015.10. 기존기업 2016.02. 기존기업 Merge Healthcare Truven Health Analytics 1987 2012 의료영상솔루션헬스케어데이터분석 의료영상데이터, 분석기술확보 ( 인수 :10 억달러 ) 환자 8,500 명이상의환자정보확보 ( 인수 : 26 억달러 ) 2012.03. 병원 MSK 암센터 1884 암전문 Watson 훈련 ( 폐암중심 ) Oncology Expert Advisor 를개발중이었으나, 2013.10. 병원 MD Anderson 1989 암전문 2017년 2월계약파기 악성뇌종양 ( 교모세포종 ) 환자를위한맞춤치료 2014.03. The New York 연구기관 2016.02. Genome Center 2011 유전자중개솔루션개발 (2014.3.), 암데이터저장소임상연구개발 (2016.2.) 2014.09. 병원 Mayo Clinic 1889 - Mayo Clinic 의임상시험환자모집에활용 2014.10. 병원 Cleveland Clinic 1921 - Cancer Genome Analysis(Watson for Genomics) 2015.04. 기존기업 Apple 1976 IT, 가전 HealthKit/ResearchKit 의수집데이터에 IBM Watson 활용 2015.04. 기존기업 J&J 1886 의료기기 만성질환자관리서비스개발 ( 의료서비스혁신 ) 2015.05. 병원기존기업 Mayo Clinic Epic 1889 1979 전자건강기록개발 2015.12. 기존기업 Novo Nordisk 1923 제약 2016.04. 기존기업 Pfizer 1849 제약 350 개의헬스케어공급자풀, 8,000 만건의의료기록을토대로맞춤치료 / 관리서비스개발 Watson Health Cloud 를토대로당뇨병환자서비스개발 파킨슨병환자실시간모니터링을위한웨어러블기기개발 2016.06. 기존기업 Medtronic 1949 의료기기 SugarIQ 라는당뇨병앱출시 2016.12. 기존기업 Pfizer 1849 제약 신약개발에 Watson for Drug Discovery 적용 2017.01. 기존기업 Illumina 1998 2014.02. 스타트업 Welltok 2009 Pathway 2014.11. 스타트업 Genomics 2015.03. 스타트업 Modernizing Medicine 자료 : IBM 홈페이지를토대로저자작성 2008 2010 유전자시퀀싱건강관리플랫폼개인유전자분석 ipad기반 EMR회사 Watson for Genomics 로일루미나의차세대시퀀싱 TruSight Tumor 170 서비스제공 IBM 기술로개인맞춤건강관리플랫폼 CafeWell Concierge 개발 (2013.11.) Watson 기술을토대로개인유전분석기반웰니스앱개발 (2016.1.) Modernizing Medicine 의임상의사결정지원모바일앱 (schema) 개발가속화 15
n 데이터통합과분석부문에기술혁신을위한노력이집중될전망이나, 누구를중심으로통합이이루어질지는미지수 l 외생, 유전체, 임상데이터세가지를통합하면개인맞춤의료에큰진전이있을것이라는기대에도불구하고, 개인정보이슈등여러난관에부딪혀아직까지어느나라도성공적인사례를보여주고있지못함 l 개인, 병원, ICT 기업중누구를중심으로헬스케어데이터의통합이이루어질지는아직그향방을알기어려운상황 - 기업중에서도애플의 HealthKit, 삼성의 S-Health 등주요대기업이헬스케어플랫폼을출시했으나, 아직까지뚜렷한지배자가나오지는않은상황 l 외생데이터, 유전체데이터, 의료데이터등세종류의데이터를통합할수있는플랫폼을먼저구축하고, 이를통해실질적인소비자효용성을제공할수있는서비스를제공하는조직이디지털헬스케어생태계에서중요한위치에오를가능성이높음 n 헬스케어생태계의지배자는기존의의료기관과의사일가능성이높으므로, 데이터가의료계와의 협력과제휴없이는성공하기어려울전망 16
IV 우리나라현황과문제점 1. 한국보건의료정보의디지털화경과 n 한국은일찍부터보건의료정보의디지털화가본격화되어, 오늘날데이터가추동하는디지털헬스케어혁신의초석이마련됨 l 한국보건의료부문의핵심인병원내임상데이터의엄청난축적은 2000년부터전자의무기록 (EMR, Electronic Medical Record) 시스템을도입한덕분에가능했음 - 이는정부가강력히추진한국민건강보험제도의도입과함께온국민의건강정보구축에기여 n 1980~1990 년대 : 국민건강보험적용과국가정보화흐름에서보건의료정보디지털화에착수 l 우리나라는 1970~1980 년대에걸친전국민의료보험제도의도입으로병원전산화의수요가증가했고, 1980 년대이후정부가국가차원의정보화정책을공격적으로추진함에따라보건의료정보의디지털화가비교적빠르게이루어짐 n 2000년대 : 국내대학병원의전자의무기록시스템도입 l 의원급일차의료기관에서는 1990년대에일찌감치 EMR을도입하기시작했고, 국내주요대학병원들은 2000년대중반부터본격적으로 EMR 도입을시작함 l 이지케어텍, LGCNS, 삼성SDS, KT, 현대등국내 IT기업에서서비스공급을주도 표 3 국내주요대학병원의전자의무기록 (EMR, Electronic Medical Record) 도입시기 no 병원명 구축회사 도입시기 no 병원명 구축회사 도입시기 1 서울대학교병원 이지케어텍 2004 11 건국대학교병원 현대정보기술 2005 2 분당서울대학교병원 이지케어텍 2003 12 동국대학교병원 한방병원 이지케어텍 2005 3 계명대학교동산의료원 자체 2005 13 중앙대학교병원 ( 흑석동 ) 삼성SDS 2006 4 화순전남대학교병원 자체 2004 14 경희대동서신의학병원 현대정보기술 2006 5 전남대학교병원 자체 2005 15 한림대학교의료원춘천성심병원 삼성SDS 2006 6 신촌세브란스병원 LGCNS 2005 16 가톨릭대학교성모병원 현대정보기술 2007 7 강남세브란스병원 LGCNS 2005 17 서울보훈병원 이지케어텍 2008 8 삼성서울병원 삼성SDS 2007 18 조선대학교병원 KT 2007 9 서울아산병원 자체 2007 19 의료법인한라병원 한진정보통신 2007 10 국립경찰병원 LGCNS 2006 20 양산부산대학교병원 이지케어텍 2008 자료 : 이경진 (2010), p.18의표를일부수정및재정리 17
2. 국내데이터기반헬스케어비즈니스현황 n 우리나라는디지털헬스케어비즈니스가그어느때보다활발 l 디지털헬스케어스타트업을전문육성하는엑셀러레이터 디지털헬스케어파트너스 가출범했고, 세계적으로기술력을인정받은 루닛 과같은국내헬스케어스타트업등장 l 데이터의측정, 분석, 연계, 통합까지데이터사이클의전주기를둘러싼제품및서비스가활발하게출시되고있으며, 이를유형화하면아래표와같이정리됨 - 주로병원에축적된의료빅데이터를중심으로비즈니스기회가열리고있으며, 최근복지부의규제완화로제한적이지만소비자의뢰 (DTC) 유전자분석시장도열림 - 헬스케어데이터통합 연계서비스도등장했으며, 정부의정책적노력도이어지고있음 표 4 국내데이터기반헬스케어비즈니스유형과가치창출 비즈니스유형주요기능및기업새로운가치창출 데이터측정 건강데이터측정기반건강관리서비스 일반인의자가건간광리 ( 활동량, 심박수, 심전도, 자세등 ) - 사례 : 엠트리케어등 혈당, 혈압측정을위한만성질환관리 - 사례 : 핑거앤, 닥터다이어리등 치료에서예방으로의학패러다임전환 - 일반인의적극적건강관리로의료비절감 상급종합병원의업무효율화에기여 - 만성질환자가관리로상급종합병원의업무효율화에기여 데이터분석 병원에축적된의료빅데이터분석 주요상급종합병원의빅데이터센터 - 사례 : 서울아산병원, 서울성모병원, 고대구로병원등의료영상데이터및빅데이터센터개소 임상데이터분석스타트업 - 사례 : 뷰노, 루닛 개방형혁신플랫폼으로서병원혁신 - 병원에축적된임상빅데이터활용으로연구개발을통한수익경로확보 - 새로운의학적통찰력발견의가능성확대 의사역할및 1, 2 차의료전문성보완 - 1,2 차의료의전문성보완 - 취약계층의의료접근성확대 소비자의뢰유전자분석서비스 규제완화로소비자의뢰시장형성 - 사례 : 제노플랜, 디엔에이링크, 테라젠이텍스 정밀의학구현 - 유전체분석을바탕으로, 증상이아닌질병기전에근거한진단과치료가능 데이터연계 통합 헬스케어데이터연계 기구축된병원빅데이터에건강측정데이터통합및연계 - 사례 : 라이프시맨틱스 맞춤의료 / 수요자중심헬스케어구현 - 분절된여러종류의데이터를연계, 통합하여수요자중심 / 맞춤의료구현에기여 자료 : 저자작성 18
n ( 데이터측정 ) 일상적건강관리및만성질환모바일서비스등장 l 건강관리서비스는일상적건강관리용과만성질환자가관리용두가지로구분가능 - 관자놀이근처에스마트체온계를가져가대면체온을측정하고, 체온을블루투스로스마트폰앱에기록해주는엠트리케어의서비스는건강관리서비스의대표적예 - 만성질환자가관리서비스로는닥터다이어리 (Dr.Diary) 의당뇨환자들을위한혈당측정및코칭서비스사례가있음 l 데이터측정기반건강관리서비스는일반인의적극적건강관리로의료비를절감하고, 상급종합병원이핵심기능인중증질환의초기치료에집중할수있도록할것으로기대 n ( 데이터측정및분석 ) 소비자의뢰 DTC 유전자분석시장의태동, 그러나제한적인가능성 l 2016년 6월보건복지부는일부유전자를대상으로소비자의뢰유전자분석서비스허용 - 기존에는의료기관을통해야만소비자가유전자분석서비스를받아볼수있었으나, 이번보건복지부의규제완화로체질량지수, 콜레스테롤, 탈모와같이건강관리목적의일부유전자에한해제한적인소비자의뢰서비스가가능해짐 l 그러나, 질병진단과같은의료적목적과는무관한유전자에한해서서비스가허용되어, 유관기업들은국내보다해외진출을노리고국내소비자는서비스를받을수없게되는상황이발생 - 질병진단을타겟으로하는쓰리빌리언 (3billion) 과같은스타트업은소비자의뢰질병진단이불가능한국내를벗어나곧바로해외진출을노리고있음 n ( 데이터분석 ) 병원규모와소재지에따라인공지능활용양상이달라지고있음 l 명확치못한의료전달체계와저수가로, 서울소재주요상급종합병원과지역소재대학병원이환자유치를놓고무한경쟁을벌여야하는것이우리나라의의료현실 l 서울소재주요상급종합병원들은자체빅데이터센터를개소하는한편, 부산, 대구, 대전, 광주등지역거점병원들은 IBM사의 Watson for Oncology 서비스를도입함으로써병원특징에따라데이터및인공지능활용양상이다르게나타나고있음 19
l ( 서울 ) 상급종합병원의데이터센터개소 - 국내주요상급병원들은 2017년부터병원내자체빅데이터센터를개소하여, 데이터의활용방안을모색하고관련기업및스타트업생태계구축의구심점역할을함 - 국내인공지능스타트업은주요대학병원내의료영상데이터를활용한서비스개발중 * 뷰노코리아 와 루닛 은상급종합병원의데이터를활용하여골연령판독, 폐질환진단보조등다양한진단보조소프트웨어를개발중 표 5 국내주요대학병원의헬스케어데이터센터개방현황 시기 병원 데이터센터명 2017.1. 서울아산병원 의료빅데이터분석컨테스트 (w/ Microsoft) 2017.4. 서울아산병원 의료영상데이터센터 (AIM, Asan Image Metrics) 2017.4. 서울성모병원 Catholic Smart Image Biobank 2017.6. 서울아산병원 헬스이노베이션빅데이터센터 2017.7. 연세대방사선의과학연구소 의료영상데이터사이언스센터 2017.7. 고려대구로병원 KU-Medical Image Data Center * 도입시기 : 왓슨도입발표일기준주 : 대전건양대병원의경우, 판교클라우드데이터센터에데이터보관 / 처리자료 : 저자작성 l ( 지역거점병원 ) 부산, 대전, 대구등지역거점병원들의 Watson for Oncology 도입 - 병원내축적데이터활용을위한별도의소프트웨어를개발하기보다는 IBM 사가 개발한 Watson for Oncology 를도입하는방식으로데이터활용을모색중 표 6 Watson for Oncology 국내도입현황 시기지역병원명제품 / 서비스명 2016.9. 인천가천대길병원 Watson for Oncology 2017.1. 부산 부산대병원 Watson for Oncology Watson for Genomics 2017.3. 대전 건양대병원 Watson for Oncology( 에이브릴 ) 2017.3. 대구 대구가톨릭대병원 계명대동산병원 Watson for Oncology Watson for Oncology 2017.6. 광주 조선대학교병원 Watson for Oncology 2017.9. 광주 전남대학교병원화순전남대병원 Watson for Oncology 2017.10.30. - 가천대길병원, 부산대병원대구가톨릭대병원대구계명대동산병원대전건양대병원광주조선대병원 인공지능헬스케어컨소시엄창립 * 도입시기 : 왓슨도입발표일기준주 : 대전건양대병원의경우, 판교클라우드데이터센터에데이터보관 / 처리자료 : 저자작성 20
n ( 데이터연계및통합 ) 정부주도로추진중이며, 민간의데이터연계서비스도출현 l 파편화된헬스케어데이터를연계하여수요자중심헬스케어로의패러다임변화를추구 하기위해정부와민간모두노력중 - 정부에서는주로복지부와산자부중심으로추진중이며, 복지부는헬스케어데이터의 통합 에초점을맞춘데반해산자부는 연계 전략을추진 - 민간에서도데이터연계서비스가개발되거나출시되고있음 * 라이프시맨틱스 는혈압등건강측정데이터, 웨어러블과휴대폰으로수집하는생활습관데이터, 병원진료기록데이터를연동시키는개인건강기록 (PHR) 플랫폼인 라이프레코드 (LifeRecord) 를출시 3. 정부정책과규제 (1) 지원정책및사업 n 흩어진헬스케어데이터의물리적통합을추구하는보건복지부, 이와달리데이터저장 소는그대로두고데이터연계를목표로삼은산업통상자원부 n 보건복지부 (2016), 바이오정보기반정밀의료기술개발. l 2016 년 8 월제 2 차과학기술전략회의에서 바이오정보기반정밀의료기술개발 이 9 개 국가전략프로젝트의하나로선정됨 ( 미래창조과학부, 2016.8.10.) - 미국정밀의료계획 (PMI) 의한국판버전이라할수있으며핵심목표는파편화된보건의료 빅데이터의통합과인공지능기술을적용한시스템구축 미국 PMI 는암유전체분석에서시작해서인구집단의유전체정보, 의료정보, 생활습관정보를모은대규모코호트를구축하는것을장기목표로삼고있으며, 한국도이두가지를기본골격으로삼음 표 7 보건복지부정밀의료사업의주요내용 세부항목달성연도내용 한국인정밀의료코호트 ( 총 10 만명 ) 구축 정밀의료정보통합시스템구축 인공지능기반정밀의료시스템 (CDSS) 개발 3 대암대상으로정밀의료시범서비스추진 2021 2018 2021 2021~ 자료 : 미래창조과학부 (2016.8.10.), p.14 를표로정리 해외정밀의료코호트 ( 연령별, 질환별 ) 정보와연계 활용이가능한수준의국제표준에따라 한국인 의정밀의료코호트구축 개별기관이기보유한유전체, 의료, 건강데이터를병원과신약개발자들이공동활용할수있도록정보통합시스템구축 국내연구중심병원을중심으로개인맞춤형진단 처방을지원하는임상의사결정지원시스템개발및유효성검증 폐암, 위암, 대장암등 3 대암환자약 1 만명의유전체분석, 정밀암진단법을확립하여맞춤형항암치료제신약개발에활용 21
n 산업통상자원부 (2017), 바이오빅데이터기반바이오헬스산업발전전략. l 보건복지부의접근과달리, 흩어진데이터의통합보다데이터간 연계 가목표 - 제약회사등수요기업이병원내바이오빅데이터센터에분석을의뢰하면, 센터에서 IT 기업에분석 SW를발주해서납품을받고, 이 SW를관련데이터를가진병원에보내결과만을받는방식그림 5 분산형바이오빅데이터모델 자료 : 산업통상자원부 (2017.4.17.), p.12. n 헬스케어데이터및모바일기술활용촉진을위한여러시범사업을운영중 l 만성질환관리수가시범사업, 보건소모바일헬스케어시범사업, 의료기관간진료정보 교류시범사업 등정부에서는디지털헬스케어확산을위한여러시범사업을운영중 표 8 디지털헬스케어관련주요정부시범사업 시기시범사업명내용 2016.6~ 2016.9~ 2016.12~ 만성질환관리수가시범사업 보건소모바일헬스케어시범사업 의료기관간진료정보교류시범사업 만성질환자들이모바일앱이나건강 in 앱을통해혈압, 혈당측정정보를전송하고, 필요시전화상담을제공하는사업 디지털기술을활용하여병원방문을줄이면서, 만성질환을관리하는방법을구현하는것이목적 고혈압, 고혈당, 비만등만성질환위험요인보유자천명을대상으로휴대폰에연동되는웨어러블활동계, 혈압계, 혈당계등을제공하여보건소담당자에게건강정보를전송, 상담을받는방식 2017 년 2 월까지전국 10 개보건소를중심으로시범사업을운영했음 사업착수당시 4 개상급종합병원과 155 개협력병의원이참여 2017 년에는 2 개거점병원 ( 전남대, 충남대병원 ) 을추가하여총 6 개거점의료기관으로확대지정, 2020 년에는 19 개까지거점의료기관확대예정 전국적인보건의료정보교류인프라를확산함으로써, 의료비절감과환자중심의료서비스제공을기대하고있음 자료 : 보건복지부 (2016.5.17.; 2016.6.7.; 2017.5.4.) 를표로저자정리 22
(2) 규제제도개선 n 개인정보보호문제를해결하기위한비식별화조치 l 헬스케어빅데이터활용에서가장중요한규제이슈는개인정보보호문제 - 2016년 7월정부는비식별화를위한사전검토, 비식별조치, 적정성평가, 사후관리방법을공시한 개인정보비식별조치가이드라인 을발표 - 비식별화는다른정보와결합되면쉽게재식별이가능하여개인정보보호목적을달성하기어려운방편에불과하고, 가이드라인은현행법체계를근본적으로개선할수없다는한계점이지적됨 ( 한겨레, 2016.8.1.; 시사저널 e, 2017.5.24.) n 식약처는새롭게출시되는헬스케어제품과서비스의의료기기여부판단기준을고시 l 웨어러블시장의성장과인공지능의헬스케어적용이활발해짐에따라, 식약처는디지털헬스케어제품과서비스의의료기기여부판단기준을고시 - 주요골자는사용목적에따라개인용건강관리제품을 1) 일상적건강관리용과 2) 만성질환자자가관리용으로나누고, 원칙적으로 비의료기기 로분류한다는것 - 빅데이터와인공지능이적용된의료기기는사용목적에따라 1) 의료정보검색, 2) 분석, 3) 진단및예측세가지로구분 * 단순정보검색목적 ( 왓슨 ) 은비의료기기로분류하되, 진단의경우의료기기로분류됨 - 가상 / 증강현실과같은새로운기술의의료기기적용이예상됨에따라, 2017년 4월전문가협의체가출범하여, 해당의료기기의허가대상범위및기준을마련하는중 표 9 디지털헬스케어제품 / 서비스관련식약처움직임 날짜문건명주요내용 2015.07. 2016.12. 2017.04. 의료기기와개인용건강관리 ( 웰니스 ) 제품판단기준 빅데이터및인공지능기술이적용된의료기기의허가 심사가이드라인 ( 안 ) 가상 증강현실 (VR AR) 적용의료기기허가심사기본방안마련을위한전문가협의체출범 개인용건강관리제품을크게두가지로분류 -1) 개인건강관리용, 2) 만성질환자용 원칙적으로웰니스제품들은 비의료기기 로분류 사용목적에따라의료기기여부및등급구분 - 의료정보검색, 분석, 진단및예측세가지로구분 - 의료정보검색 ( 예 : 왓슨 ) 은비의료기기로구분 산업계, 학계, 의료계등 20 여명의전문가로구성 가상 증강현실이적용된의료기기의허가대상범위및기준에대한논의예정 자료 : 식품의약품안전처 (2015.7.10.; 2016.12; 2017.4.18.) 를표로정리 23
4. 문제점 n 파편화된헬스케어데이터 l 장점은헬스케어데이터의 양 이엄청나다는것 - 전세계어디에도없는공공부문유전체데이터, 보험청구데이터가축적되어있음 - 특히, 보험청구데이터는데이터의양과다양성측면에서세계최고수준 l 문제는엄청난양의데이터가파편화되어부가가치창출로이어지지못하고있다는것 - 해외는 EMR 등디지털화가 80% 에불과하지만, 의료기관간교류율은 40% 에육박하는데반해, 우리나라는의료기관 90% 이상이 EMR을도입하여디지털화수준은높지만, 정작의료기관간진료정보교류는 1% 미만에불과 ( 표 10) - 유전체데이터, 청구 / 행정데이터, 임상데이터각각은풍부하게축적되어있으나이들간의연계는이루어지지않고있으며, 일부연계를시도하고있으나제한적이며, 이마저도사용이쉽지않다는지적이나옴 ( 청년의사, 2017.8.2.) 그림 6 공공과민간부문의헬스케어데이터보유현황과분절 자료 : 강희정외 (2015), p.356. 24
표 10 국내외진료정보교류 ( 병원내임상데이터 ) 교류현황 구분 국내 해외 구축률 ( 전자의무기록등 ) 92% 81% 의료기관간 1% 미만 39% 자료 : European Commission(2013); 건강보험심사평가원 (2014); 이명수 (2015), p.2에서재인용. n 개인정보수집, 처리, 보호를둘러싼복잡한법체계 l 헬스케어빅데이터에관련된여러국내법이상충하고있어교통정리가필요 - 헬스케어분야의개인정보를둘러싸고여러가지법이상충하고있음 * 보건의료기본법, 의료법, 국민건강보험법, 개인정보보호법, 정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률, 전자정부법, 빅데이터개인정보보호가이드라인, 의료기관개인정보보호가이드라인등 l 이밖에도보건의료정보의활용에관한세부규정미비, 엄격한개인정보보호법으로인한데이터활용에대한제약등여러문제가상존 표 11 국내외진료정보교류 ( 병원내임상데이터 ) 교류현황 no 주요쟁점상세내용 1 보건의료정보의활용에관한세부규정미비 데이터전송, 연계관련지침이명확치않아, 환자진료정보전송및공공데이터와의연계가어려움 2 개별법간의상충성의료법과개인정보보호법, 정보공개법과개인정보보호법이서로충돌 3 개인정보수집및처리시사전동의의한계 정보의디지털화로개인정보강화가필요한반면, 빅데이터활용가능성은높아져서기수집된개인정보를다른목적으로사용할경우사전동의문제발생 4 5 정보연계및활용시비식별화에따른제약 진료정보교류시스템및데이터표준화필요 비식별화, 재식별화의과정을거쳐도엄격한개인정보보호법때문에의미있는데이터활용에제약이따름 국내진료정보는표준화된시스템기반으로디지털화되어있지않아, 공유가불가 주 : 최근법이개정되어, 진료기록의클라우드저장이가능해졌기때문에, 표에서해당부분은삭제함자료 : 강희정외 (2015), p.767~781 내용을표로정리 n 활발한서비스출시를가로막는 선규제, 후허용 의포지티브규제 l 우리나라는규제당국이일일이서비스가능여부를열거해야하는포지티브규제시스템 - 포지티브시스템의원활한작동은규제당국의선제적대응과전문성확보가필수임에도불구하고, 급변하는대내외환경과기술발전을따라가지못하는규제지체와담당자의잦은교체및과도한업무로인한전문성강화의어려움이문제로지적됨 ( 이명화외, 2016) 25
n 질병예방과건강관리를위한디지털헬스케어가수익을얻기어려운치료중심의의료지불제도 l 우리나라는환자의적극적건강관리보다아파야의료서비스공급자가돈을벌수있는치료중심의의료지불제도를채택 ( 조희숙, 2017.3.24.) - 행위별수가제 (fee-for-service) 는의료서비스가환자의건강개선에실질적영향을미쳤는지여부와무관하게, 의료진의의료행위공급에따라의료비가지급되는방식 - 기존의치료중심의료지불제도에서는질병관리와예방을목표로하고있는디지털헬스케어제품과서비스가의료수가를인정받기어려움 l 치료에서예방으로헬스케어패러다임을변화시키고, 의료소비자의실질적건강개선을위해서는의료지불제도의변화도필요 26
V 정책적시사점 1. 개인정보보호법내에서헬스케어데이터활용도를높일수있는정책적 방안으로세가지고려가능 n 첫째, 비식별화기준의법제화및정부인증 l 개인을알수있는몇가지데이터를삭제하는등성공적인비식별화조치의기준을정부가법으로규정하고이를정부산하기관에서인증하는방법 l 그러나비식별화기술이발전하는만큼재식별화기술도발달하고있어서비식별화는근본적인해결책이되지않는다는견해가많음 n 둘째, 블록체인등새로운기술적해법 l 블록체인등신기술을활용해서각기관이보유한데이터는그대로둔채데이터의통합을가능하게하는기술적해결방법을상상할수있음 l 그러나기술의가능성이불확실하고, 개발에오랜시간과많은비용이소요될수있는문제가있음 n 셋째, 모든데이터를개인에게돌려주는 My Data 접근법 l 모든헬스케어데이터를개인이소유하게한후필요할때마다동의를받아모으는방법 l 헬스케어데이터중외생데이터가가장크고 (60%), 유전체데이터 (30%), 임상데이터 (10%) 순이므로, 임상데이터를제외한 90% 의데이터는개인소유로출발가능 l 임상데이터의경우소유권문제가나올수있는데, 현재도의무기록사본을환자가요청할수있고, 미국에서는블루버튼이니셔티브등을통해의무기록을환자에게제공 l 가장큰문제는병원과개인모두환자중심으로데이터를모을유인이없다는것이므로, 개인과병원모두가가치를얻을수있는인센티브구조를만드는것이중요 27
2. 열거주의식포지티브진입규제의개선필요 n 디지털전환의큰장애물중하나는산업외부에서 ICT 기업이나신생스타트업이새로운비즈니스모델을가지고업계에진입하려할때이를막는진입규제인데, 이는헬스케어분야에도동일하게적용 l 우리나라는다른분야와마찬가지로헬스케어분야도열거주의적포지티브시스템이규제의근간을이루고있어서기존에허용된비즈니스범위밖에서새로운시도를하기가어려운제도적환경 * 유전자분석에관한생명윤리법상의규제가대표적 n 헬스케어분야는디지털전환을통해방대한보완적가치사슬이형성될것으로전망되고, 그보완적가치사슬의많은부분을이전에없던새로운비즈니스가채울것으로예상됨 l 기존에없던새로운제품이나서비스를개발할때마다규제당국과그허용여부를두고씨름을해야하기때문에, 기존의알려진비즈니스만을허용하는포지티브규제시스템은보완적가치사슬의등장과시장진입을막거나지체시킬가능성이높음 l 규제당국의재량범위에있는아이템이라면심사를거쳐사업허가를받을수있겠지만, 법을제정하거나개정해야하는이슈라면정부가허용하려하더라도 1~2년이상시간이걸릴수있고, 그사이외국의경쟁기업에게주도권을내줄수밖에없음 l 더근본적으로는이런정황을익히아는민간부문에서현재의테두리를벗어나는혁신적시도자체를안하게되는문제가가장심각한문제 n 현재의포지티브규제체계를유지하면서도새로운비즈니스모델이등장하는것을장려할수있는행정적, 제도적노력이필요 l 포지티브규제체계는전체법체계와연결된것이라서단시일에바뀌기어려움 l 규제당국의허가심사를단축하고가속화한다든가, 신규입법이나법률개정을빨리진행하는것이그러한예에해당 l 또는규제프리존이나규제샌드박스와같이지역이나업종을선정해서한시적으로 선허용, 후규제 의네거티브규제를적용하는것을시험적으로운영하는것도좋은대안 * 규제프리존과규제샌드박스는규제체계에영향을주는어려운문제이기때문에해외의사례를참고해서상당히세밀한기획과설계가필요 28
3. 예방목적의서비스에대한건강보험수가예외적용검토 n 현재와같이의료진의의료행위에따라의료비가지급되는행위별수가제하에서는환자가아파야의료서비스공급자가돈을버는구조 l 디지털헬스케어제품들은대부분질병예방과관리에사용되기때문에보험수가를받기어려운상황 l 현재우리나라의의료시스템에서는헬스케어제품이건강보험수가를받지못하면시장에서확산하기어려운구조 n 정부가디지털헬스케어분야의진흥을위해서는예방과관리목적의디지털헬스케어제품중 일정기준을충족하는제품에대해건강보험수가를인정해주는예외의적용을검토할필요가 있음 필자 이다은 과학기술정책연구원연구원 T. 044-287-2285 I E. lde8892@stepi.re.kr 김석관 과학기술정책연구원연구위원 T. 044-287-2136 I E. kskwan@stepi.re.kr 29
참고문헌 건강보험심사평가원 (2014), 국내의료기관의료정보화현황조사. 김치원 (2016), 의료, 4차산업혁명을만나다 : 디지털헬스케어비즈니스의모든것, 클라우드나인. 강희정외 (2015), 보건의료빅데이터활용을위한기본계획수립, 한국보건사회연구원. 도염임외 (2014), 건강관리를위한웨어러블디바이스의사용성과지속성에영향을미치는요인에대한탐색연구 : 기술, 심리, 인터렉션융합관점의사용자경험고찰, 정보과학회지, 32(11): 37-45. 보건복지부 (2016), 바이오정보기반정밀의료기술개발. (2016.5.17.), 이제 내손안의보건소 로건강관리받으세요 : 보건소모바일헬스케어시범사업설명회개최, 보건복지부보도자료. (2016.6.7.), 동네의원중심의만성질환관리강화 : 제8차건정심에통합적만성질환관리수가시범사업계획보고, 보건복지부보도참고자료. (2017.5.4.), 의료기관간진료정보교류사업본격확산추진, 보건복지부보도자료. 메디컬타임즈 (2017.10.31.), 왓슨도입병원들한목소리 수가반영요구하겠다, https://goo.gl/rcenon(2017.11.1.) 미래창조과학부 (2016.8.10.), 대한민국미래책임질 9대국가전략프로젝트선정, 미래창조과학부보도자료. 산업통상자원부 (2017.4.17.), 4차산업혁명주도를위한바이오헬스산업발전전략. 송성수 (2017), 역사에서배우는산업혁명론 : 제4차산업혁명과관련하여, STEPI Insight 제207 호, 과학기술정책연구원. 시사저널 e(2017.5.24.), 개인정보비식별화, 가이드라인보다입법대응을, https://goo.gl/7mzyzs. 2017.8.8. 접속식품의약품안전처 (2015.7.10), 의료기기와개인용건강관리 ( 웰니스 ) 제품판단기준, 식품의약품안전처고시. (2016.12), 빅데이터및인공지능기술이적용된의료기기의허가 심사가이드라인 ( 안 ). (2017.4.18.), 식약처, 가상 증강현실 (VR AR) 적용의료기기허가 심사기본방안마련을위한전문가협의체출범!, 식품의약품안전처보도참고자료. 이경진 (2010), 의료분야의전자의무기록과기록용단말기응용, 공업화학전망 제13권제3 호, 14-22 쪽. 30
이명수 (2015), 진료정보교류시스템구축 을통한효과적인의료서비스적시제공필요, 국회의원이명수 2015 국정감사종합감사보도자료, 2015.10.8., www.mslee.co.kr, 201 7.5.7. 접속. 이명화외 (2016), 바이오경제시대과학기술정책의제연구사업 (6차년도 ): 바이오헬스혁신시스템진단및정부의역할, 과학기술정책연구원. 이진수 (2014), 디지털헬스케어플랫폼과주요기업동향, 한국보건산업진흥원 (KHIDI) 보건산업브리프 Vol.140. 조희숙 (2017.3.24.), 토론요지, 환자중심 근거기반보건의료의미래전략, 2017 NECA Annual Conference. 청년의사 (2017.8.2.), 보험청구용 인헬스케어빅데이터, 연구활용한계, https://goo.gl/gfxxyt, 2017.8.4. 접속최병삼 양희태 이제영 (2017), 제4차산업혁명의도전과국가전략의주요의제, STEPI Insight 제215 호, 과학기술정책연구원. 최윤섭 (2017.4.27.), 웨어러블의시대는정말끝났는가?, 최윤섭의 Healthcare Innovatio n 블로그, https://goo.gl/8lqqe6, 2017.7.20. 접속한겨레 (2016.8.1.), 개인정보비식별정부가이드라인따랐다간큰코다친다, http://www.h ani.co.kr/arti/economy/it/754640.html, 2017.8.8. 접속 CB Insights(2017.2.3.), From Virtual Nurses to Drug Discovery: 106 Artificial Intelli gence Startups in Healthcare, https://goo.gl/mwn3g5(2017.5.10.) CNN(2017.3.14.), Nobody wears wearables? GoPro, Fitbit at all-time lows, CNN M oney, https://goo.gl/krgrd3, 2017.4.25. 접속 European Commission(2013), European Hospital Survey: Benchmarking Deploymen t of ehealth Services(2012-2013), https://goo.gl/w2jyby, 2017.5.7. 접속. IBM(2014.11.6.), "IBM Health and Social Programs Summit: IBM Commitment & inv estment in health and social programs", https://goo.gl/hgxsgm, 2017.10.10 접속 IBM 홈페이지, https://www.ibm.com/us-en/, 2017.5.8. 접속 ipnomics(2017.4.3.), 침체빠진웨어러블시장, https://goo.gl/wbfe66(2017.8.3.) The Economist(2017.8.3.), Genetic testing threatens the insurance industry, https: //goo.gl/t63afd, 2017.8.9. 접속 31