2017. 1. 19. 헬스케어애널리틱스의부상과시사점 The Emergence of Healthcare Analytics 김태호선임연구원 서영희연구원 임영모책임연구원
본보고서는 미래창조과학부정보통신진흥기금 을지원받아제작한것으로미래창조과학부의공식의견과다를수있습니다. 본보고서의내용은연구진의개인견해이며, 본보고서와관련한의문사항또는수정 보완할필요가있는경우에는아래연락처로연락해주시기바랍니다. 소프트웨어정책연구소산업SW팀김태호선임연구원 (teokim@spri.kr)
제4차산업혁명의키워드는네트워크를통해수집된빅데이터를분석하여새로운가치를발견하는것이라고볼수있다. 헬스케어산업역시폭발적으로늘어나는데이터에서의미를찾아내는노력이활발히진행되고있다. 특히헬스케어빅데이터에서체계적이고자동적으로통계적규칙이나패턴을찾아내는헬스케어애널리틱스는정밀의학 (Precision Medicine) 중심으로이루어지는헬스케어산업개편에중요한역할을수행할것이다. 이미헬스케어의패러다임은질병치료중심에서예방및관리중심의맞춤형치료로변화하고있으며이에대응하는헬스케어산업혁신이요구되고있다. 따라서국내헬스케어시장에새로운활력을불어넣을수있는전략도구로서헬스케어애널리틱스분야에대한분석이필요한시점이다. 이러한헬스케어애널리틱스성장은인공지능기술과융합하여더욱가속화될전망이다. 헬스케어 + 인공지능스타트업중환자의건강에대한예측을기반으로인사이트를제공하는분야가최근가장많은투자를받고있다. 특히 2015년기준으로기존의헬스케어 IT에비해헬스케어애널리틱스는 3배가량높은성장률을보이고있다. 헬스케어애널리틱스의산업적특성을살펴보면, 제공하는서비스와형태에따라데이터공급자, 애널리틱스컨설팅서비스제공자, 애널리틱스플랫폼서비스제공자의 3가지로유형을구분할수있다. 전통적인헬스케어기업은구축된데이터를기반으로데이터를공급하거나분석서비스를제공하고있으며헬스케어영역에서활약하고있는기업들은전문적인분석인프라와역량을활용하여플랫폼사업을수행하는경향을보이고있다. 기업별제공서비스의형태나방식은유동적이며데이터수집 공유 분석중어떤단계에초점을두는가에따라기업의유형이결정된다. 보안이중요한의료데이터의특수성때문에현재는데이터공급자중심의생태계가구성되어있으나데이터확보이후에는서비스 / 플랫폼제공자의역할이보다확대될가능성이있다. 현재헬스케어애널리틱스분야는미국을중심으로활성화되어있으며국내는아직미흡한수준이다. 시작단계에있는국내헬스케어애널리틱스산업이글로벌경쟁력을갖추기위해서는데이터표준화이슈와개인정보보호규제문제뿐만아니라애널리틱스도입에따른재정적문제와의료인과환자의인식개선이슈등을해결해야한다. 헬스케어애널리틱스를통한기술혁신은헬스케어산업의고비용구조를완화시키고새로운비즈니스기회를창출할것으로예상된다. 또한더많은사람에게맞춤형헬스케어서비스를보다보편적으로제공해줄수있게할것이며향후생산인구감소와고령인구증가에따른의료비용등의사회적비용문제를해결할수있는대안이될것이다. 글로벌헬스케어산업경쟁에서우위를차지하기위해서는기구축된방대한데이터를바탕으로표준화된데이터플랫폼및인프라에대한투자와기업간의협력강화, 분석전문가양성등의제도적지원이적극적으로필요한때이다.
1. 헬스케어애널리틱스의부상 1 2. 발전방향과기대효과 4 (1) 성장과정과발전방향 4 (2) 기대효과 9 3. 산업적특성 11 4. 국내현황분석 15 5. 시사점 19
It can be said that the key concept of the fourth industrial revolution is the analysis of big data collected over the network and the search for new value. As such, efforts are being made in the healthcare industry to find meanings in data whose volume is increasing exponentially. In particular, healthcare analytics, which can be used to systematically and automatically identify statistical rules or patterns in healthcare big data, will play a key role in reform of the healthcare industry with the emphasis on precision medicine. The healthcare paradigm is shifting from the treatment of diseases to personalized treatment with a focus on prevention and management, which requires innovation in the healthcare industry. Therefore, it is time to analyze the field of healthcare analytics in light of its potential as a strategic tool that could provide a new impetus to the domestic healthcare market. The growth of healthcare analytics is being accelerated by convergence with artificial intelligence technology. Nowadays, the largest investments are being made in healthcare + artificial intelligence start-ups which provide insights based on forecasts about a patient s health. In particular, the field of healthcare analytics grew three times faster than the existing healthcare IT sector in 2015. There are three key players in the healthcare analytics industry depending on the providing service and type - data providers, analytics consulting service providers, and analytics platform service providers. Traditional healthcare companies provide data or analysis services based on accumulated data, and companies doing business in the healthcare area tend to run a platform business using their specialized analysis infrastructure and capability. The providing service type and method of each company varies, and the type of company is determined by the phase on which they focus, i.e. data collection, sharing, or analysis. Due to the special characteristics of medical data (security is important), an ecosystem is formed mainly around the data provider. However, there is a possibility that the role of the service/platform provider will become more significant once the data are secured. Currently, the healthcare analytics area is being promoted mainly in the U.S. and is not yet developed enough in the domestic market. For Korea s budding analytics industry to remain competitive globally, many issues will need to be resolved, including data standardization, personal information protection regulations, and financial issues, and awareness of medical personnel and patients in connection with the introduction of analytics will also need to be raised.
Technical innovation through healthcare analytics is expected to ease the high-cost system of the healthcare industry and generate new business opportunities. In addition, it will universally provide a personalized healthcare service to more people and provide an alternative solution to social cost issues such as rising medical expenses caused by a decrease in the productive population and the increasingly aging population. To occupy a dominant position in the global healthcare industry, active systematic support is essential, including investment in the standardized data platform and infrastructure based on the vast quantity of data that has already been accumulated, strengthened cooperation among service providers, and the nurturing of analysis experts.
1. The Emergence of Healthcare Analytics 1 2. Direction of Development and Expected Effect 4 (1) growth process and direction of development 4 (2) expected effect 9 3. Industrial Characteristics 11 4. Analysis of Domestic Situation 15 5. Analysis of Problems and Improvement Plan 19
1. 헬스케어애널리틱스의부상 의료빅데이터를분석하여인사이트를찾아내는헬스케어애널리틱스 (Healthcare Analytics) 시장이고속성장중 헬스케어애널리틱스는 IT기술확산에따라대규모로저장된의료데이터안에서체계적이고자동적으로통계적규칙이나패턴을찾아내는분야 1) * 의료데이터 : 청구 비용데이터, 임상데이터 ( 전자의무기록등에서수집 ), 환자의라이프로그, 제약 R&D 데이터등 최근헬스케어빅데이터활용에대한관심이높아지면서데이터를수집, 분석하고이를위한 IT플랫폼을제공하는애널리틱스산업이빠르게성장 - 글로벌시장은연평균 23.8% 성장하여 2020년최대 238억달러 ( 약 29조 3 천억원 ) 규모에이를것으로전망 * 2015년기준글로벌헬스케어애널리틱스시장의규모는약 64억달러규모로추정되며이는헬스케어 IT 시장규모의약 13% 수준 2) 1) Fan, Jianqing; Han, Fang; Liu, Han (2014-06-01). "Challenges of Big Data analysis". National Science 2) 주요시장조사기관발표자료를취합하여추정한평균값으로, 최소 55 억달러에서최대 84 억달러규모임 1
지난 5년간헬스케어관련인공지능영역중애널리틱스분야 (Insights & Risk Analytics) 의스타트업기업이가장많은투자를받음 (CB Insights) - `12 `16년기간동안 90여개의헬스케어관련인공지능스타트업에약 $15억 (1조 6천억원 ) 가투자됨 - 세부분야중애널리틱스 개인생활모니터링및관리 의료영상처리및진단순서로투자가많이이루어짐 데이터중심의미래헬스케어패러다임변화에대응하고국내병원정보시스템기업의도약을위해헬스케어애널리틱스산업의육성필요 헬스케어애널리틱스는급증하는의료빅데이터의활용도를높이고, 정밀의료시대로넘어가기위한마중물역할을수행 - 최근국내병원과기업들의의료빅데이터에대한관심이높아지고있으나분석역량과인력의부족으로가시적인성과창출에어려움을겪고있음 - 미국정부는개인별진료기록, 유전체, 라이프로그데이터를종합적으로분석하여개인맞춤형치료를위한정밀의료에연간 2억달러이상을투자 2
2000년대빠르게성장하던국내병원정보시스템기업들의매출이최근정체되고있어새로운돌파구가필요한상황 - 상장기업중대표적인 EMR 3) 업체인비트컴퓨터와유비케어의최근 3년간매출액이정체혹은감소하는추세를보이며 PACS 4) 대표기업인인피니트헬스케어역시매출감소추세 * ( 매출액, 억원 ) 비트컴퓨터 : 354(`13) 347(`14) 373(`15), 유비케어 : 655(`13) 558(`14) 594(`15), 인피니트헬스케어 : 646(`13) 628(`14) 618(`15) - 애널리틱스의활용분야는병원, 보험사, 제약등다양한분야가있으나본리포트에서는의료생태계의주요구성요소중하나인병원을중심으로분석하고자함 3) EMR(Electronic Medical Record, 전자의무기록 ) 은보통하나의병원혹은의사와관련된진료정보로진단과처방결과, 약제처방, 인사과자료, 비용등원무자료, 외래자료등총체적자료 4) PACS(Picture archiving and communication system, 의료영상저장전송시스템 ) 는의료기관에서영상진단장치를통해얻은영상을디지털로저장하고단말기로전송및검색할수있는디지털의료영상시스템 3
2. 발전방향과기대효과 (1) 성장과정과발전방향 1980~1990 년대는병원관리목적으로의료전산화가주를이루면서경영이나보험청구를위한정보가데이터베이스에저장됨 대형병원중심으로관리지원시스템이보급되면서의료정보가수집되기시작하여헬스케어애널리틱스의발판을마련 - 재정경영, 자원관리, 보험청구등효율적관리를지원하기위해헬스케어 IT가보급되면서종이문서들이전자화되고수집됨 - 애널리틱스는엑셀과같은스프레드시트형태로저장된데이터를단순하고간단한통계적방법을통해분석하는형태에서태동 80~ 90 년대 2000 년대 2010 년대 2020 년대 헬스케어 IT 5) 애널리틱스활용분야 Ÿ 관리지원시스템 ( 재정경영, 보험청구정보관리 ) Ÿ 진료지원시스템 ( 전자의무기록 (EMR 6) ), 영상정보관리, 컴퓨터정보시스템 ) Ÿ 병원경영효율화, 환자에대한서비스질개선 Ÿ 통합관리시스템 (EMR EHR 7) ) Ÿ 임상결정지원시스템, 선제적위험군관리등 Ÿ 지능정보시스템 ( 병원정보, 유전체, 라이프로그등개인정보의통합관리 ) Ÿ 개인맞춤형치료 주요 IT 기술 Ÿ 데이터베이스 Ÿ 통계분석 Ÿ 데이터웨어하우스 Ÿ 다차원분석 Ÿ 빅데이터분석, 웨어러블 Ÿ 사물인터넷, 공지능 인 2000 년대는병원관리효율화나서비스개선등에애널리틱스가점차활용 되기시작하고진료를지원하기위한정보들이수집됨 5) 의료정보시스템의시장기회탐색, 이종택, 한국과학기술정보연구원, 2013. 6) EMR(Electronic Medical Record) 은보통하나의병원혹은의사와관련된진료정보로진단과처방결과, 약제처방, 인사과자료, 비용등원무자료, 외래자료등총체적자료 7) EHR(Electronic Health Record) 은여러기관과의사가표준화된정보포맷을이용하여진료정보를관리하는것으로기관대기관으로정보를통합하고전달하여공유하는내용이포함 4
8~90년대에축적된경영관리데이터를통해업무프로세스효율화와병원서비스개선영역에애널리틱스가활용되기시작 - 종이차트를각진료과에전달하여처리하던불필요한업무들이사라지고경영데이터를활용하여환자대기시간감소등의료서비스개선이이루어짐 - 대형병원위주로데이터웨어하우스를구축하여업무프로세스가효율화되고환자에대한정보접근성이높아짐 * 국민건강보험일산병원은데이터웨어하우스구축으로진료실의통계처리업무는 6일 8시간, 경영관리통계처리및취합업무는각각 7일 /5일 1시간 /10분으로줄어드는정량적효과를보임 전자의무기록보급률이증가되면서진료뿐만아니라환자세부정보와영상정보등진료지원정보가체계적으로수집됨 - 국내는 90년대말부터대형병원을중심으로 OCS 8) 로대표되는정보시스템을구축하기시작하여, 2000년대에는 EMR, PACS 등진료지원시스템이대부분도입됨 병원경영정보 진료정보 분류 MIS (Management Information System) EIS (Executive Information System) EDI (Electronic Data Interchange) PM/PA (Patient Management/ Patient Account) RIS (Radiology Information System) LIS (Laboratory Information System) EMR/EHR (Electronic Medical/Health Record) PACS (Picture Archiving Communication System) Ÿ 관리정보시스템 Ÿ 경영정보시스템 Ÿ 전자문서교환시스템 Ÿ 원무관리시스템 Ÿ 방사선정보시스템 Ÿ 임상정보시스템 Ÿ 전자의무기록시스템 Ÿ 의료영상저장전송시스템 설명 Ÿ 인사, 급여, 물류, 회계, 자산관리등 Ÿ 경영통계, 원가분석등 Ÿ 보험청구, 원외처방등 Ÿ 환자등록, 접수관리, 진료비수납관리, 미수금관리등 Ÿ 판독결과분석등 Ÿ Interface, 결제검색, 정도관리등 Ÿ 차트관리, OCS, 처방전접수등 Ÿ 서버, DICOM 9), Viewer 등 8) Order Communication System : 처방전달시스템 9) Digital Imaging and Communication in Medicine : 의료용디지털영상및통신표준 5
현재는의료빅데이터가개인을중심으로통합관리되는추세이고, 방대한데이터분석을통한임상결정지원등애널리틱스의응용영역이확대되고있는단계 의료기관마다개별관리되고있는개인의료정보를의료기관간정보교류가가능한 EHR 시스템으로전환되고있으며, 데이터연계 공유를위한표준화논의도활발함 - EHR은의료기관간에정보공유가가능하여중장기적으로한환자의의료기록이통합되고추적가능해져, 임상결정지원을위한기술적토대를마련 * ( 미국 ) `11년부터표준 EHR시스템의활용을촉진하도록인센티브제도를시행하여총 482,000개의료기관이지원받음 (2015.12.) - 데이터표준화를통해정보의활용및분석이편리해지고정보공유비용도절감되어, 향후폭발적으로늘어날것이라예측되는의료데이터에대해체계적이고유연하게대처가능 * ( 국내 ) 보건복지부는의료기관간환자의진료기록을안전하게교환할수있도록 진료정보교류표준 고시제정안마련 (2016.10.) 헬스케어데이터가빠른속도로늘어나고데이터분석방법이고도화됨에 따라임상결정지원이나선제적위험관리등분석적용분야가넓어지고있음 6
- 웨어러블기기와같은다양한정보수집장치가등장하여헬스케어데이터의규모및복잡성이증가 - 다양한데이터를분석한결과를바탕으로선제적위험을예측하여환자를관리하고오진을예방하거나부작용을줄이는목적으로임상결정지원시스템에활용 * 미국의 Sequoia 병원은환자데이터, 인구통계, 수술종류등빅데이터분석하고수술합병증발생가능성을선제적으로예측하고환자를관리하여사망률을 50% 감소 * 분당서울대병원은 65세이상노인환자의일상생활능력, 정신기능, 영양상태등 9개항목의데이터를다면적으로분석하여, 수술후사망및합병증발병위험도를예측하고적정조치시행 미래에는애널리틱스가인공지능기술과융합되어개인라이프로그등새롭게생겨나는다양한데이터를분석하여개인맞춤치료나새로운치료법개발등에활용되어시너지창출 기존에활용되지못했던개인의유전체정보, 환경및습관등의개인정보를의료정보와연계 분석하여보다정밀한개인별맞춤의료서비스제공 - 개인별신체 질환특성및차이를분석한최적의치료를행하고, 유전체정보를반영한환자특이적맞춤약물선별가능 건강정보를수집하거나진료정보를분석 활용하는등기존헬스케어애널리틱스가활용되고있는분야에인공지능이촉매역할을수행 - IoT기기에서수집되는라이프로그를활용하여만성질환환자의상태를실시간으로분석하여정확하고빠른대처가능 - 학습-가설-검증과정의기계학습알고리즘으로의료데이터를분석하여새로운치료법개발을촉진하고환자진료및수술, 영상분석등에서의사결정을지원 * 실제의료현장에서활용가능하다고평가를받고있는 IBM Watson은인공지능기술을활용하여최적의치료법을제공하는임상결정지원시스템 7
데이터애널리틱스의역사 데이터애널리틱스는대규모데이터에서체계적이고자동적으로통계적규칙이나패턴을찾아내는도구로서예전부터다양한산업에서활용 제약적인상황에서최적화 (Optimization) 를달성하기위한목적으로 1940년대를기점으로연구가시작됨 - 제2차세계대전중한정된자원 ( 병력, 전쟁물자등 ) 을최적으로활용하여목표 ( 승리 ) 를달성하기위한목적으로연구되었으며제약최적화문제를해결하기위한운용과학 (Operation Research) 10) 분야가태동하면서전문가의존적의사결정방식이변화하기시작 - 정보기술의발전과산업구조의복잡성증가로인해다양한산업분야에서애널리틱스를활용하기시작하였고지능적인의사결정지원및일관된데이터관리가가능해지면서점자데이터의중요성에대해인식하게됨 - 기업 / 경영자정보시스템, 비즈니스인텔리전스, 데이터과학 애널리틱스형태로진화 10) 제 2 차세계대전당시레이더망및부대배치, 물자수송편성등의군사적의사결정을위해개발된수리모형이경영분야에서활용되면서 OR 이라는용어가사용되기시작하였으며, 후에경영과학, 선형계획법, 시뮬레이션, 게임이론등으로응용되어사용중임 8
(2) 기대효과 헬스케어애널리틱스의발전은변화하는헬스케어패러다임에맞추어질병치료에서예방및개인맞춤관리중심의정밀의학으로빠른전환을촉진 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터기술등첨단 ICT기술을바탕으로헬스케어애널리틱스의확산은헬스케어산업혁신에중요한역할 - 인공지능, 각종센서, 유전정보분석기술등과학기술이의료와결합해개인맞춤의료시대가도래 - 다양한정밀의학분야 ( 약물유전체맞춤치료, 동반진단, 표적치료, 유전체분석을통한질병위험도예측등 ) 에서애널리틱스기술이사용 헬스케어 1.0( 공중보건 ) 헬스케어 2.0( 질병치료 ) 헬스케어 3.0( 건강수명 ) 시대 18~20 세기초 20 세기초 ~ 말 21C 이후 목적 전염병예방과 확산방지 질병의치료및치유 질병예방및개인맞춤 관리로건강한삶영위 수요전국민환자환자 + 정상인 지표전염병사망률기대수명, 질병사망률건강수명, 의료비절감 공급 국가 제약 / 의료기기업체, 병원 기존헬스케어서비스 사업자 + ICT 기업 또한급속한고령화, 만성질환증가에따라늘어나는개인의료비와낮은이익률등문제를겪고있는의료생태계에새로운해결책을제시 개인이부담하는헬스케어비용은매년증가하나공공보건산업의이익률은낮아과거와동일한재정적분석및전략수행이아닌새로운접근이필요함 - 미국의공공의료보장제도인 Medicare 11) 는 2002년이후적자전환 11) 미국에서시행되고있는노인의료보험제도로, 사회보장세를 20 년이상납부한 65 세이상노인과장애인에게연방정부가의료비의 50% 를지원함 9
헬스케어애널리틱스는고비용의의료환경문제를해결할수있는새로운전략적도구역할을수행 - McKinsey는미국에서 2020년까지애널리틱스에의해임상, R&D, 공공보건부분에서매년최대 $1,900억의료비용절감효과가있을것이라고전망 12) * ( 임상 ) 특정증상의여러치료법을비교분석하여치료효과와비용효율이가장높은것을찾아냄 * (R&D) 통계분석도구와고도화된알고리즘을활용해의약품의부작용등을미리예측하여의학연구활동연구비절감 * ( 공공보건, Population Health) 의료빅데이터를분석하여국민의건강을기민하게모니터링하고이에대응하여필요이상으로지출되는의료비용절감가능 12) McKinsey Global Institute, Game changers: Five opporturities for US growth and renewal, July 2013 10
3. 산업적특성 ( 데이터중심의산업구조 ) 현재헬스케어애널리틱스는데이터수집, 분석 서비스, IT 플랫폼제공의 3 가지비지니스유형으로산업구조가형성 ( 데이터공급자 ) 헬스케어데이터를수집하고목적에따라사용할수있게공급하며주요기업으로 IMS Health, Kantar Health, Patientslikeme 등이있음 - 데이터공급자는다수의병원, 보험사, 공공기관등과협력관계를맺고진료기록, 의약품사용현황, 환자라이프로그등다양한데이터를수집 - 수집된정보를의약품및치료재료의제품별이력정보, 병의원개 / 폐원정보등다양한형태의포맷으로가공하여재판매 * 데이터만전문적으로수집하여재판매하는정보재판매업자 (information reseller, 데이터브로커 (broker)) 와유사한개념 - 헬스케어애널리틱스에서데이터공급자는타산업의데이터에비해상대적으로복잡하고표준화가미흡한헬스케어데이터를활용할수있게가공하는역할을중점적으로수행함 ( 애널리틱스서비스제공자 ) 헬스케어데이터를분석하여정보지표를생산하고전문적인분석서비스를제공 11
- Optum, HealthCatalyst, MedeAnalytics 등서비스제공자는이용자들의데이터와자체적으로수집한데이터를분석하여컨설팅서비스를제공 - 자체적인데이터분석역량이부족한병원, 보험사등이애널리틱스서비스의주이용고객 ( 애널리틱스플랫폼제공자 ) 헬스케어데이터를저장하고관리및분석할수있는전문 IT시스템을제공 - 웹혹은클라우드기반서비스로제공되는애널리틱스플랫폼을구축하여이용자들이데이터를분석할수있는환경을제공 - IBM, Oracle, SAS 등대형 IT기업과 Medidata( 임상시험 ) 와같은특정영역에전문화된기업이시장을주도 * Medidata의클리니컬클라우드는많은시간과비용이필요한임상시험의계획과설계부터수행관리, 분석과보고까지의학치료에대한임상시험전과정에서비용절감과데이터품질개선을지원하는플랫폼 ( 양질의데이터확보가성공요인 ) 보안이중요한의료데이터의특수성으로인해양질의데이터를많이확보한기업이시장을주도 환자의개인적인신상정보와진료정보등보안이필수적인데이터를다루기때문에데이터확보에어려움이존재 - 해당데이터를다루기위해서는데이터비식별화및강화된보안솔루션을도입하여데이터통합관리측면에서기준을충족시키기위한노력이필요 IMS Health, Optum, HealthCatalyst 등기존헬스케어관련데이터를수집, 관리하던기업들이애널리틱스시장에서빠르게성장 - HealthCatalyst는미국내 2,200여개의병원의 5천만명이상의환자정보를바탕으로 EHR, 임상, 사업정보등다양한데이터결합서비스를제공하여지난 3년간매출이 998% 급성장 - IMS Health는 29,000개이상의데이터공급자로부터데이터를수집하고, 3,000개이상의제약업체에서생산된 100만개이상의약품의공급, 판매추이분석 12
( 기존기업 vs. SW기업경쟁심화 ) 병원 헬스케어기업등전통적의료서비스제공자와 SW 기업들은주도권을잡기위한경쟁이심화되고있음 기존에의료서비스를제공하던병원 헬스케어기업들은부족한데이터분석능력과 SW기술을갖추기위해 ICT 기업들과협력및 M&A 진행 - 메이요클리닉, 존스홉킨스등최상위권병원과 OhioHealth와같은병원연합은 ICT 기업들과협력하여애널리틱스를접목한다양한서비스제공 * 메이요클리닉은의료데이터를통합하여임상뿐만아니라운영 재무분야에실시간통찰력을제공하는애널리틱스플랫폼기업인 VIewics와제휴 (2015.10.) * OhioHealth 13) 는전문애널리틱스플랫폼기업인 Explorys와전략적파트너쉽을맺고특정환자군을식별하고예측분석프로그램을통해위험군을계층화하여고위험환자군을대상으로치료결과에대한 GAP분석진행 - 기존의료정보서비스를제공하던헬스케어기업도데이터분석능력을강화하여개인맞춤서비스등을제공하기위해 ICT전문기업들과제휴하거나 M&A를추진 * Optum은방대한모회사 (Unitedhealth Group) 의고객정보를바탕으로데이터분석 SW회사 SAS와협력하여헬스케어애널리틱스서비스를제공 (2012.12.) * IMS Health는자사솔루션의데이터보안과분석성능을위해캐나다기반애널리틱스기업 Privacy Analytics를인수 (2016.05.) IBM, 구글같은 SW 기업들은최신 IT기술과플랫폼을기반으로의료데이터공급자와서비스제공자의인프라를확보하려는노력을기울이고있음 - SW기업들은의료데이터기업을 M&A하거나병의원에무료, 저비용으로플랫폼을제공하여시장을확보하고있음 * IBM은의료데이터분석기업파이텔 트루벤헬스애널리틱스와의료이미지 SW기업인머지헬스케어를인수하며약 3억명의의료데이터를확보 (`15, `16) * 구글딥마인드는영국로열프리런던 NHS 재단신탁 (Royal Free London NHS Foundation Trust) 과업무협약을맺고환자데이터를확보 (2016.02.) 13) OhioHealth : 미국오하이오지역의비영리건강관리기관으로 12 개의병원, 25 개이상의건강및수술센터, 호스피스, 28,000 명의동료, 의사, 자원봉사자로구성됨 13
( 클라우드방식이빠르게성장 ) 헬스케어애널리틱스를제품제공방식으로분류하면클라우드기반방식이현재가장큰성장추세를보임 서비스제공방식은웹기반, 직접설치, 클라우드기반으로구분가능 - ( 웹기반 ) 서비스를제공하는업체가모든리소스및데이터관리에대한책임을갖고네트워크를통해웹브라우저로접속가능한서비스를제공 - ( 직접설치 ) 전통적인소프트웨어라이센싱방식으로이용자가패키지형태의소프트웨어를구매하여직접내부서버에설치하여사용 - ( 클라우드기반 ) 서비스제공에필요한모든물리적인서버를클라우드플랫폼을활용하여제공 현재 3가지방식중웹기반비중이가장높으나클라우드방식의성장속도가가장높음 - BCC Research 는 2015년기준으로웹기반방식이 60% 이상을차지하고있으나향후 5년간클라우드방식이가장높은성장률을기록할것으로전망 - 클라우드방식은유지보수가용이하고사용량에따라리소스조정이쉬운장점이있으나, 데이터소유권, 규정준수, 퍼블릭클라우드보안문제등의해결여부에따라성장률이변동 CAGR 전달방식 2014 2015 2020 (2015~2020) 웹기반 2,966 3,542 10,065 23.2% (Web-Hosted) (61.8%) (61.5%) (59.7%) 직접설치 1,714 2,062 6,154 24.4% (On Premise) (35.7%) (35.8%) (36.5%) 클라우드기반 120 156 641 32.7% (Cloud-based) (2.5%) (2.7%) (3.8%) 4,800 5,760 16,859 전체 24.0% (100%) (100%) (100%) 14
4. 국내현황분석 HealthCatalyst 가제시한헬스케어애널리틱스의 8단계중국내일부상급기관은높은수준이지만그이외병의원들은낮은수준 국내는국가기관 ( 건강보험공단, 건강보험심사평가원등 ), 제약업체내연구조직, 상급종합병원등에서개별적으로 5~6단계수준의헬스케어애널리틱스분석모델을개발하거나도입하여사용중 - 국내최고수준의병원정보시스템을갖춘분당서울대병원은보유한진료데이터를중심으로새로운치료법개발을위해 Rule-based 분석이가능 * 분당서울대병원은미국외지역최초로북미의료정보학회로부터최고정보화등급획득 (2010) * 가천대학교길병원은국내최초로 IBM Watson 도입 (2016.09.) 국내대부분의병의원은전자의무기록을포함한의료정보시스템을구축하였으나, 보험청구 처방전발행등기본적인기능외에는국제표준을준수하지못해병원간진료정보교류는어려움 - 국내 EMR 도입율은 92.1% 지만이중실제데이터공유 호환이가능한것은 4% 에불과 (2016) 14) 미국은정부지원으로 4단계수준의병의원들이늘어나고있고, 7~8단계수준의분석능력을가지는최고수준의의료기관도다수존재 - 미국은오바마정부의 EHR 도입인센티브정책에의해, 자동화된데이터분석 (3단계 ), 타기관과의협력 (4단계 ) 을위해필수적인표준화된 EHR의도입율이 78.4%(2013년기준 ) 에이름 - IBM Watson을도입 15) 한세계최고수준의연구중심병원들은 7~8단계수준의애널리틱스분석을수행 14) 첨단 ICT 한국대형병원결실맺을려면... Dailymedi, 2016.11.18 15) 주로암진단및치료에주로활용되고있음 15
단계 16) (0 단계 ) 파편화된제한적솔루션도입 (Fragmented Point Solutions) (1 단계 ) 기업용데이터웨어하우스도입 (Enterprise Data Warehouse) (2 단계 ) 표준용어및환자등록 (Standardize d Vocabulary & Patient Registries) (3 단계 ) 내부보고자동화 (Automated Internal Reporting) (4 단계 ) 외부보고자동화 (Automated External Reporting) (5 단계 ) 비효율성 / 위험요소제거 (Waste & Care Variability Reduction) (6 단계 ) 인구보건관리및제안분석 (Population Health Management & Suggestive Analytics) (7 단계 ) 임상위험관리및예측분석 (Clinical Risk Intervention & Predictive Analytics) (8 단계 ) 맞춤의료및처방적분석 (Personalized Medicine & Prescriptive Analytics) 상세설명 - 회계, 의약품관리, 진료스케줄링등한정된업무에사용되는분석솔루션으로, 제공업체별로데이터포맷이상이하고기관별로연동되지않기때문에독립된기관에서만사용가능 - 진료정보, 재정 / 비용정보, 환자정보, 의약품 / 치료재료정보등을하나의시스템에서통합관리가능하며보험청구업무와의연계도가능 - 데이터웨어하우스를통해핵심데이터를 CCM 17) 으로통합관리되고데이터거버넌스 18) 가가능해지며기본적인분석기능이제공 - 기관경영및주요핵심지표모니터링을위한자동화된분석체계구축가능하며데이터품질관리및실무진의데이터활용성제고를위한교육까지확대 - 정책수립, 타기관과의협력, 외부투자및경영보고, 연구용데이터생성등을위한기능을제공하여기본적인애널리틱스기능대부분이제공되며, 외부데이터와의연계를위해다양한 CCM 을연계하여데이터를재가공하여사용가능 - 데이터분석을통해비용측면에서효율성이낮은진료프로세스를도출하고변동성을줄이는것을목적으로하며집단분석 (Population-based Analytics) 을통해진료과정에서의위험요소를줄이고내부프로세스개선을통해환자만족도개선에활용 - 개별환자관리, 집단관리, 진료비용관리등다양한목적을동시에충족할수있는애널리틱스서비스제공 - 데이터웨어하우스는환자의건강기록을포함한다양한외부데이터를포함하며의료인과경영진에게의사결정에참고할수있는정교한데이터분석결과를제공 - 예측분석모델이도입되어진단정보를통해환자의상태를실시간으로효율적관리가가능하고, 비용측면에서최적화된경영전략을제공함 - 유전자정보분석등개인화된정보분석을통해특정한개인및환경에적합한정보를제공하며인공지능기술이적용되며, 인간이예측하지못한다양한경우까지분석할수있는수준까지고도화됨 16
국내헬스케어애널리틱스시장규모는아직미흡한수준이나빠른시장성장이전망됨 글로벌헬스케어전체시장에서애널리틱스시장비율로국내시장을추정해보면국내헬스케어애널리틱스시장은연평균 21.5% 수준으로성장하여 2020년 2,911억원으로 3배가까이성장할것으로전망 자료 : 라인웍스, 2016 국내헬스케어애널리틱스기업은주로 EMR 업체가통계분석서비스를 제공하고있는수준이며, 대형병원중심으로애널리틱스전문업체와협 력하여자체적으로진행하고있음 EMR 업체인유비케어, 비트컴퓨터는헬스케어 IT 솔루션사업을통해축적된 노하우와국내시장인지도를기반으로 유비스트 19), 드러그인포 20) 등의 통계분석서비스를제공 16) HealthCatalyst(2016), The Healthcare Analytics Adoption Model: A Framework and Roadmap 17) Clinical Contents Model : 임상콘텐츠모델, 환자의임상정보를기록하고재활용가능한정보단위로구조화하는기술및인프라 18) 기업에서사용하는데이터의가용성, 통합성, 보안성을관리하기위한정책과프로세스 19) 약국관리용시스템으로약국에서발생하는데이터를분석하여, 약국경영에관련된보험 / 비보험매출, 약품사용량등중요지표들에대한통계제공, 의료보험청구등의업무를지원 20) 성분, 효능, 용량, 복약방법, 주의사항등의모든의약품데이터를웹서비스로제공. 진료및처방시점에서실시간정보활용이가능해져처방된약품의성분정보를기준으로중복처방여부를점검하는등의약품처방의사결정을지원 17
자료 : 구글스토어검색 CT 사진과진단데이터를분석해폐암을진단하는서비스를제공중인뷰노와 건강보험심사평가원의환자데이터셋을분석하여의약품매출분석및 시각화서비스를제공하는라인웍스등의전문기업이등장하고있음 의료영상분석기업인뷰노를포함하여다양한인공지능헬스케어애널리틱스 기업들이사업을진행하고있음 - ( 루닛, Lunit) 영상인식및딥러닝알고리즘기반의료영상임상진단분석 서비스제공 - ( 스탠다임, Standigm) 머신러닝기술을활용한신약개발지원시스템 - ( 디오텍, Diotek) 음성인식및딥러닝기술을이용한의사 - 환자음성대화를 데이터화하는지능형의료녹취시스템개발 국내헬스케어애널리틱스전문기업사례 Ÿ 한국전자통신연구원 (ETRI) 의기술사업화프로그램 (ETRI Plus) 으로설립된라인웍스는헬스케어데이터분석기술개발및데이터분석서비스를제공 대용량데이터를수집및분석, 정제하는데이터레이크 (Data Lake) 기술과시각화기술을통합한빅데이터플랫폼을기반으로애널리틱스를수행함 건강보험심사평가원의환자데이터셋, 한국보건사회연구원과국민건강보험공단의한국의료패널데이터, 질병관리본부의지역사회건강조사데이터등수억건의데이터를수집및정제처리, 시각화, 비식별화하여애널리틱스서비스를제공 18
5. 시사점 헬스케어산업성장의촉매제로서헬스케어애널리틱스산업에대한정책지원과적극적인투자가시급 헬스케어애널리틱스는고비용의의료환경문제를해결하고, 개인맞춤관리중심정밀의학으로의패러다임변화에대응하는전략적도구역할을수행 - 맞춤형헬스케어, 질병예측및건강모니터링서비스등헬스케어애널리틱스기반의기술혁신을통해보다많은사람에게보편적인보건의료서비스를제공 - 인공지능기술과융합하여개인유전체특성을반영한새로운치료법 신약개발등시너지효과창출 국내애널리틱스산업은선진국에비해시작단계이지만, 전국민건강보험제도로인한방대한보험청구데이터등긍정적인측면을활용하여빠른경쟁력제고를위한전략이필요 - 국내는높은수준의 IT기술과전국민의보험청구데이터를축적하고있어헬스케어애널리틱스산업이발전할수있는기반을보유 - 하지만데이터분석과활용측면에서는선진국에비해열세에있기때문에헬스케어애널리틱스생태계를구성하는병원, 기업, 공공기관, 정부가역할에맞는대응전략을갖추고협력을하는것이필요 ( 병원 ) 맞춤형치료등미래의료환경변화에대응하기위해서는데이터분석및활용이용이하도록병원정보시스템을고도화필요 병원에축적된데이터의활용도를높이고진료서비스를고도화하기위해서는진료와연구가융합된시스템과 EMR, PACS, OCS 등개별시스템의연계성강화가필요 - 최근삼성서울병원, 서울아산병원등은각종의료정보활용을위한임상데이터웨어하우스 (CDW), 진료와연구통합시스템등을구축중 개인맞춤형치료를위해서는단일병원을넘어다른병원과의정보교류가필수적이며이를위해 HL7 등의료정보전송표준에맞춰시스템을구축 19
- 병원간의료정보공유 활용이되면환자의치료이력등의관리가가능해져의료서비스의품질향상을촉진 * 국내의료기관의 92% 이상이전자의무기록시스템을사용중이나비표준화문제로병원간의료정보교류에어려움이있음 ( 기업 ) 기존사업기반에클라우드, 인공지능, 빅데이터등신기술을적극적으로도입하고다른기업과의협력을확대하여부족한역량을확보해야함 기존의료정보시스템기업들은패러다임변화에맞추어데이터분석능력을강화하고클라우드전환에대비하는등의전략마련 - 기존의 EMR제공기업은클라우드서비스와보안솔루션도입을통해병의원급의료정보를한곳에모아활용할수있는기반을확보 * 의료정보에포함된환자들의개인정보는중요한보안이슈로, 데이터비식별화및강화된보안솔루션도입등을통한기술적대응이필요 - PACS시스템기반의기업은영상데이터분석능력을결합한신규서비스를제공하여정체기를극복할수있는대응방안마련 병원정보시스템개발기업, 데이터분석기업, 의료기기기업등애널리틱스생태계기업은서로적극적협력을통해시장확보전략추진 - 상호보완적관계에있는기업들의협력은개인맞춤서비스등의새로운의료서비스를제공하기위한시너지효과창출가능 * 미국의애널리틱스서비스기업인 Optum은데이터분석 SW기업인 SAS와협력하여클라우드기반헬스케어애널리틱스플랫폼을구축 ( 공공기관 ) 데이터공급자및시장조성자의역할을보다강화하고분석역량제고를통해국가차원의의료시스템개선방안을마련 건강보험공단, 건강보험심사평가원은데이터공급자로서기존에제공하던청구데이터이외에의료정보나라이프로그등데이터의수집및공개범위를확장하고품질관리를위한노력강화필요 - 건보와심평원은국민건강보험제도를통해전국민의표준화된의료데이터를보유하여의료데이터활용을위한정책을꾸준히실행중 20
* 보건복지부, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원이참여하는건강보험빅데이터활용협의체출범 (2016.08.) - 건보와심평원이보유한데이터는주로보험청구명세서자료로임상적의미를갖는의료데이터나영상데이터는포함되어있지않으므로표준화된데이터를중심으로보다의미있는데이터를연계하는것이필요 병원이애널리틱스를활용하여기존의치료방식이아닌질병예방과관리등을통해의료비를절감하는것을수가에반영 - 병원이기존의행위별수가제도에서는예방이나관리차원의새로운치료방식을도입하여의료비를절감해야할동인이없음 * 국내는지불에사용되는보험코드가대부분질병에대한치료, 시술, 처방된약에대한것으로의료기관은관리와예방보다는치료에집중할수밖에없음 * 미국보험사인 CMS(Centers for Medicare and Medicaid Services) 는일반환자에비해의료비지출이 4배가량높은정신질환환자의관리와합병증예방에높은수준의수가를인정하여전체의료비를절감 축적된데이터에대한분석역량을강화하여위험군을예측하고선제적으로건강관리를함으로써국가전체의의료비부담을경감 * 미국의보험사인 Aetna는 37,000명의고객정보를수집 분석하여대사증후군발병위험예측모델과개인별관리프로그램을개발하여의료비용을절감 ( 정부 ) 헬스케어애널리틱스의확산을위해기본적으로표준데이터플랫폼을구축하고헬스케어와 IT 지식을겸비한전문인력을양성 병원, 전문기업등이공동으로헬스케어데이터를수집, 활용할수있도록표준화된데이터플랫폼을구축하고개인정보활용등에대한명확한기준제시 - 세계각국은의료데이터활용기반구축을위해표준 EHR 확산, 의료정보공유를위한플랫폼구축등을적극적으로지원하고있음 * ( 미국 ) 정밀의료추진계획 (Precision Medicine Initiative) 은대규모코호트 21) 구축, 21) 코호트 (Cohort) 는조사연구와인구학적연구에서, 특별한기간내에출생하거나조사하는주제와관련된특성을공유하는대상의집단 21
데이터공유를위한표준제정및플랫폼구축을진행중 - 민감한개인정보를다루어야하므로개인의료정보의정의및범위정립과 가공 활용을위한명확한기준수립 * ( 미국 ) Health IT Policy Committee, 빅데이터권장사항초안발표 (2015.08.) * ( 미국 ) 개인의료정보는 HIPPA Safe Harbor Method 에의해 18 개의항목을비식별화 처리하는경우활용가능 해외정책사례 Ÿ ( 미국 ) 2009 년건강정보기술법 (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, 이하 HITECH 법 ) 을제정하고오바마케어를통해 EHR 기술을채택한의료기관에게인센티브를제공하여의료데이터분석기반확보 Ÿ ( 미국 ) 2014 년캘리포니아비영리단체 Cal INDEX 는캘리포니아주의료정보교환시스템을구축하여 30 여개대형의료기관의의료정보를통합하기시작 Ÿ ( 미국 ) 비영리기구인 OSEHRA(Open Source Electronic Health Record Alliance) 는공개 SW 기반으로환자정보공유프로젝트추진 Ÿ (EU) 표준화된 ehealth 시스템을구축하여헬스케어의접근성과효율성을향상시키는목적으로 ehealth Action Plan 2012-2020 진행중 Ÿ ( 싱가포르 ) 통합의료실현을위해약 12 년에걸친작업끝에 NEHR(National EHR) 시스템을구축하여 2012 년 7 월에전격도입 Ÿ ( 홍콩 ) 5 년간 1 조 480 억원규모의예산을투입하여 2016 년초 EHR 시스템을구축하였으며, 향후질관리를위한프로젝트에약 6,300 억원을투입할예정 애널리틱스산업육성에필요한의료데이터분석전문가의현재공급상황과 시장수요를파악하여, 인재육성을위한정책마련 - 병원내 IT 인력보유현황과의료데이터분석전문가의수요와공급을파악하 여격차를해소하기위한방안마련 * ( 참고 ) 영국의 IT 협회인 e-skills UK 는 2018 년까지데이터과학자의수요가 6 만 9 천명에이를것이나공급은절반에불과할것으로예측함 22
[ 참고문헌 ] 1. 국내문헌 IMPACT, 의료IT융합, 의료기기및 U헬스케어기술, 시장전망과참여업체동향, 2015 김용택, 일본의노인복지정책방향, 노인복지정책연구, 14, 90~130, 1999 라인웍스, 국내헬스케어애널리틱스시장 : 2015-2020, 2016 신재국, 정밀의학최신동향, BioInpro, 2016 이종택, 의료정보시스템의시장기회탐색, 한국과학기술정보연구원, 2013 장영재, 빅데이터, 비즈니스애널리틱스, IoT: 경영의새로운도전과기회, 정보시스템연구, 24(4), 139~152, 2015 정보통신정책연구원, 빅데이터산업촉진전략연구 : 해외주요국정부사례를중심으로, 2014 클레이튼 M. 크리스텐스외, 파괴적의료혁신, 2011 하나금융경영연구소, 국내외헬스케어산업현황과전망, 2016 한국과학기술정보연구원, 의료정보시스템의시장기회탐색, 2013 한국과학기술정보연구원, KISTI MARKET REPORT: 인공지능헬스케어, 2016 한국전자정보통신산업진흥회, 보건의료정보국내외분류체계간의비교분석, 2013 한국정보화진흥원, 국가정보화백서, 2012 2. 국외문헌 BCC Research, Healthcare Analytics: Technologies and Global Markets, 2015 Dursun Delen, Real-World Data Mining, 2014 DAMO Consulting, The State of Healthcare Analytics: Opportunities and Headwinds, 2015 HealthCatalyst, The Healthcare Analytics Adoption Model: A Framework and Roadmap, 2016 Frost&Sullivan, Healthcare Outlook, 2015 KLAS, Healthcare Analytics Performance, 2014 Medicare Payment Advisory Commission, A Data Book: Healthcare Spending and The Medicare Program, 2016 McKinsey Global Institute, Game changers: Five opporturities for US growth and renewal, July 2013 23
3. 기타 인공지능, 빅데이터의미래인가, http://www.bloter.net/archives/117151 The End of Science', http://archive.wired.com/wired/issue/16-07 Three graphs that show the impact of HITECH on Electronic Health Record Adoption', https://www.brookings.edu/blog/techtank/2015/06/04/ AI, 빅데이터가바꿀미래의료, 최우선과제는 EHR', http://www.medicaltimes.com/news/1106450 길병원, IBM 인공지능 ` 왓슨 ` 내달부터암치료에활용한다. http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?code=11151100&arcid=0923616408 경영과진료, 의사결정분석정보통합한의료 DW http://www.bikorea.net/news/quickviewarticleview.html?idxno=165 `From Virtual Nurses to Drug Discovery: 90+ Artificial Intelligence Startups In Healthcare', https://www.cbinsights.com/blog/artificial-intelligence-startups-healthcare/ FICO(Http://www.fico.com) IBM(http://www.ibm.com/) Oracle(https://www.oracle.com) Medidata(https://www.mdsol.com/) Inovalon(http://www.inovalon.com/) Pathway Genomics(https://www.pathway.com/) Optum(https://www.optum.com/) HealthCatalyst(https://www.healthcatalyst.com/) IMS Health(http://www.imshealth.com/) Patientslikeme(https://www.patientslikeme.com/) Lexisnexis(http://www.lexisnexis.com/) Automated integration of continuous glucose monitor data in the electronic health record using consumer technology, http://jamia.oxfordjournals.org/content/early/2016/03/26/jamia.ocv206 24
주의 1. 이보고서는소프트웨어정책연구소에서수행한연구보고서입니다. 2. 이보고서의내용을발표할때에는반드시소프트웨어정책연구소에서수행한 연구결과임을밝혀야합니다. [ 소프트웨어정책연구소 ] 에의해작성된 [SPRI 보고서 ] 는공공저작물자유이용허락표시기준제 4 유형 ( 출처표시 - 상업적이용금지 - 변경금지 ) 에따라이용할수있습니다. ( 출처를밝히면자유로운이용이가능하지만, 영리목적으로이용할수없고, 변경없이그대로이용해야합니다.)