IT & Future Strategy 보고서 는 21세기 한국사회의 주요 패러다임 변화를 분석하고 이를 토대로 미래 초연결 사회의 주요 이슈를 전망, IT를 통한 해결 방안을 모색하기 위해 한국정보화진흥원(NIA)에서 기획, 발간하는 보고서입니다. NIA의 승인 없이

IT & Future Strategy ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 제11호(2015. 12. 1) 목 차 Ⅰ. 의료서비스 패러다임 변화와 가능성 / 1 Ⅱ. ICT 기반 헬스케어 서비스 / 3 Ⅲ. 사회적 영향과 변화방향 / 10 Ⅳ. 주요 이슈 및 대응방향 / 15

IT & Future Strategy 보고서 는 21세기 한국사회의 주요 패러다임 변화를 분석하고 이를 토대로 미래 초연결 사회의 주요 이슈를 전망, IT를 통한 해결 방안을 모색하기 위해 한국정보화진흥원(NIA)에서 기획, 발간하는 보고서입니다. NIA의 승인 없이 본 보고서의 무단전재나 복제를 금하며, 인용하실 때는 반드시 NIA, IT & Future Strategy 보고서 라고 밝혀주시기 바랍니다. 보고서 내용에 대한 문의나 제안은 아래 연락처로 해 주시기 바랍니다. 발행인 : 서 병 조 작 성 - 한국전자통신연구원 창의미래연구소 산업전략연구부 연승준 선임연구원 (042-860-6437, sjyeon@etri.re.kr) - 넥스텔리전스 동향분석팀 수석 김정미 (02-783-3081, ellie@nextelli.com) - 한국정보화진흥원 정책본부 ICT미래전략팀 주윤경 책임연구원 (053-230-1215, juyunkyung@nia.or.kr) 보고서 온라인 서비스 - www.nia.or.kr 모두를 위한 미래, 인간중심의 초연결 창조사회

요약 의료서비스의 사회적 환경변화 - 고령화 시대의 진입과 유병기간 증가로 의료비 부담이 증대됨에 따라 질병 진단 치료와 함께 예측 예방 관리의 중요성 확대 - 사전관리, 진단과 치료, 사후관리를 포괄하는 '헬스케어(Healthcare)'에 대한 관심과 활용 증대 사전관리 질병예측 사전조치 예방적 건강관리 진단-치료 조기진단 정밀처방 치료효과 극대화 사후관리 조기회복 재발방지 지속적인 건강관리 의료서비스의 기술적 환경변화 - ICBM(IoT-Cloud-Big data-mobile)의 진화는 실시간 지능형 맞춤 서비스를 가능하게 하면서, 의료서비스 분야의 혁신을 주도 - 특히, 최근에는 ICBM 뿐만 아니라 인공지능, 웨어러블, 로봇 등 초연결 기술을 기반으로 의료 부문의 다양한 시도가 추진 수집 저장 공유 분석 활용 사물인터넷 클라우드 빅데이터 모바일, 웨어러블 인공지능 로봇 건강 의료정보실 시간 수집 안전하고 효율적인 의료정보 저장 공유 질병예측, 맞춤형 서비스 제공 언제 어디서나 편리한 서비스 제공 글로벌 기업의 헬스케어 서비스 경쟁 심화 - ICT 기업의 헬스케어 플랫폼 확보 경쟁이 치열해 지고 있으며, 많은 기업들이 헬스케어 관련 제품 및 서비스를 개발 제공 구분 건강관리를 위한 모니터링 서비스 활용 확산 의료진단을 보조하는 헬스케어 서비스 개발 <ICT 기반 헬스케어 서비스 사례> 내용 [Nike+ Fuelband] 운동거리, 소모 칼로리, 이동거리 등 측정 [Fitbit] 생체 정보뿐만 아니라 밤 시간에는 이용자의 수면 주기를 측정 [Polo Tech] 심박수, 호흡수, 스트레스 수준, 이동 거리 등 생체정보 측정 [Lively] 출입문, 약통 등에 부착되어 이상 현상을 감지하는 센서 [24eight] 노인의 발 움직임을 감지하는 스마트 슬리퍼 [NUVANT] 심전도, 심박동수를 수집하여 모니터링 센터로 전송 [AliveCor Heart Monitor] 개인용 심전도 측정기로 의사와 공유 가능 [Triggerfish] 안압을 24시간 측정하는 콘텐츠렌즈형 안압측정기 [AUM] 동맥질환의 징후 포착을 위한 관상동맥 진단기

4 사회적 영향과 변화방향 의료서비스 제공의 혁신적 변화 - 치료중심의 의료서비스가 예방 사후 서비스까지 확대 - 데이터 분석기반의 최적화된 맞춤형 의료서비스가 실현 - 머신러닝 시스템의 첨단 분석으로 의료서비스의 질적 수준 제고 의료비용 체계에 대한 효율적 변화 - 의료 보험료 체계의 변화를 유도 - 비용산정이 투입중심에서 효과중심으로 전이될 가능성이 대두 - 신약개발을 위한 시간과 비용 절감의 효과 의료서비스 제공자와 이용자에 대한 변화 - 의료 전문성이 머신러닝 등 신기술에 의존하는 방향으로 변화 - 소비자의 의료기관 및 의료서비스 선택권이 강화될 전망 주요이슈 및 대응방향 데이터 공유와 활용 vs. 데이터에 대한 권리와 보안 - 의료 데이터를 기반으로 새로운 서비스를 제공하려는 시도가 활발 해지면서 의료 데이터의 활용 관련 기술적 제도적 완충 노력 필요 의료 인력의 감축 vs. 새로운 고용 창출 - 기술발전에 따라 단위 노동력의 생산성 향상과 속도 증가에 의해 발생하는 기술적 실업에 대한 대처가 중요 머신러닝 시스템의 의료행위 인정 vs. 책임성 범위 한계 - 데이터 분석 및 예측 기능을 바탕으로 의료 행위가 이뤄지는 경우 행위 책임의 주체와 범위에 대한 재정의가 필요 폭발적 성장 전망 vs 장애물 극복이 선제 - 해당시장에 대한 철저한 분석과 균형 잡힌 시각에서 문제해결 중심 으로 접근하는 것이 바람직 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 1 Ⅰ 의료서비스 패러다임 변화와 가능성 의료서비스의 사회적 환경변화 고령화 시대의 진입과 유병기간 증가로 의료비 부담이 증대됨에 따라 질병 진단 치료와 함께 예측 예방 관리의 중요성 확대 - 또한, 국가 의료비 부담 완화, 국민 건강수명 연장 등을 위해 예방과 모니터링을 통한 발병 이전 건강관리 중요성 대두 <의료서비스의 패러다임 변화> 자료: 박찬호, Health 2.0 Service, 2010 의료서비스의 패러다임 변화로 사전관리, 진단과 치료, 사후관리를 포괄 하는 '헬스케어(Healthcare)'에 대한 관심과 활용 증대 사전관리 진단-치료 사후관리 질병예측 사전조치 예방적 건강관리 조기진단 정밀처방 치료효과 극대화 조기회복 재발방지 지속적인 건강관리

2 의료서비스의 기술적 환경변화 ICBM(IoT-Cloud-Big data-mobile)의 진화는 실시간 지능형 맞춤 서비스를 가능하게 하면서, 의료서비스 분야의 혁신을 주도 - 특히, 최근에는 ICBM 뿐만 아니라 인공지능, 웨어러블, 로봇 등 초연결 기술을 기반으로 의료 부문의 다양한 시도가 추진 수집 저장 공유 분석 활용 사물인터넷 클라우드 빅데이터 모바일, 웨어러블 인공지능 로봇 건강 의료정보 실시간 수집 안전하고 효율적인 의료정보 저장 공유 질병예측, 맞춤형 서비스 제공 언제 어디서나 편리한 서비스 제공 헬스케어 기반 기술 관련 시장전망 글로벌 조사기관은 ICT 기술 중 헬스케어 분야에서 가장 도입이 활발한 IoT 기술을 중심으로 헬스케어 시장 효과에 대한 전망을 발표 - Gartner는 2020년 세계 IoT 시장이 약 3,090억 달러의 규모에 이르고, IoT 부가가치 비중은 헬스케어와 제조업이 각 15%로 가장 높을 것으로 전망 - Cisco는 2020년 헬스케어 산업의 IoT 적용으로 1조 달러(7%), 특히, 환자관리 부문에서 1,060억 달러의 가치 창출을 예측 - Mackinsey는 헬스케어에서의 IoT 도입 경제적 효과를 2025년 최소 1,710억 달러에서 최대 1조 6,000억 달러로 추산 Gartner Cisco Mckinsey 자료 : Gartner(2013), 한국보건산업진흥원(2014.10) 자료 : Cicso, 2013.02 자료 : McKinsey, 2015.06 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 3 Ⅱ ICT 기반 헬스케어 서비스 1. 글로벌 ICT 기업의 헬스케어 플랫폼 확보 경쟁 치열 Apple Apple은 '14년 6월 개발자 대회를 통해 건강 데이터 공유 플랫폼 'HealthKit'을 공개 - 'HealthKit'은 안전하게 개인의 건강정보를 저장하고 이를 다른 앱들이 자유롭게 활용할 수 있는 데이터 허브로서의 역할을 수행 - 'Healthkit' 생태계를 확대하기 위한 방안으로 스마트 헬스케어 단말 및 애플리케이션 사업자들과 제휴 체결 활발 Nike+, Fitbit, Wahoo Fitness(부착형 센서 형태의 자전거 속도계 개발), ihealth(스마트폰 액세서리 형태의 혈당 측정기 제공), Withings(스마트 체중계 개발) 등 직접적인 의료서비스를 제공하기 위해 연 평균 116만 5,000명의 환자 들이 방문하는 대형 병원 사업자 Mayo Clinic과의 협력 관계 구축 - Apple은 Mayo Clinic과 'Health' 앱을 공동 개발하였을 뿐만 아니라, 병원 등 기존의 의료 시스템과의 통합까지 모색 중 다양한 병원의 의료 서비스와 결합하기 위해서 Apple은 전자의무 기록 관리 사업자인 Epic과도 제휴 - Epic의 시스템을 채택하고 있는 22개의 대형 병원의 환자 기록을 'HealthKit'과 통합 가능성을 발표 - 개발자들은 병원과 직접 접촉해야하는 번거로움 없이 전자의무기록을 토대로 보다 정교한 헬스케어 서비스를 개발할 수 있을 전망 미국 대형 보험회사 UnitedHealth 및 Humana는 'Healkit'의 정보를 이용해 의료보험 가입자들의 건강을 향상시키는 프로그램을 개발할 예정

4 Google Google은 '14년 6월 각종 헬스케어 앱에서 생성된 건강 정보를 한 곳에서 공유할 수 있도록 해주는 'GoogleFit'을 공개 Google은 피트니스 단말 및 애플리케이션 개발사 중심의 협력 구도를 형성하여 일반 대중을 대상으로 한 피트니스 서비스에 초점 - 주요 파트너사로는 스포츠용품 업체 Adidas와 Nike, 단말 업체 ASUS, HTC, 피트니스 트래킹 사업자 Runtastic, Noom 등이 참여 IBM IBM은 왓슨 시스템의 적용 영역을 넓히고 왓슨을 중심으로 관련 생태계를 구축하는 한편 데이터 보안 강화에 중점 - 클라우드 기반 대규모 헬스케어 데이터 분석 시스템 구축을 위해 의료영상 분석 플랫폼 머지 헬스케어(Merge Healthcare)를 7억 달러에 인수 - 클라우드 관리 플랫폼 'Bluemix'에 왓슨존(Watson Zone)을 개설 하고 API 기술업체 AlchemyAPI를 인수 - 데이터 분석 결과를 바탕으로 개인화된 치료 방식을 제안하는 왓슨 헬스 서비스를 위해 의사, 연구원, 보험업체 등과 협력체계를 구축 헬스케어 관련 데이터의 보안과 안전한 사용을 위해 왓슨 시스템을 통한 솔루션을 제시 - 제약부문의 임상실험 효율화를 위해 의료혁신과 관련한 각종 규제 준수 프로세스를 자동화하고 임상 데이터의 신속처리를 지원 - 의료 전문가들이 모든 정보를 활용해 환자의 참여를 극대화한 개인화 프로그램을 수행할 수 있도록 지원 - 만성질환을 관리하고 특정 질환 발병 가능성이 높은 인구집단의 건강상태를 모니터링 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 5 2. 건강관리를 위한 모니터링 서비스 활용 확산 [Nike+ Fuelband] 초창기 피트니스 웨어러블 단말시장을 선도 '12년 2월 149달러로 판매가 시작된 Nike+ Fuelband는 운동거리 및 소모 칼로리 측정, 만보계 기능, 시계 역할을 겸비한 손목 밴드 형태의 단말 Nike+ Fuelband는 모든 기록된 움직임을 NikeFuel 포인트로 전환 하는 방식의 게임화 기법을 접목해 주목 - 해당 포인트를 비롯해 기록된 데이터는 블루투스 접속을 통해 Nike+ 온라인 커뮤니티나 iphone 앱과 간편하게 통합 - 이용자는 자신만의 운동 목표를 설정해 성과를 모니터하고 커뮤니티 구성원들과 성과를 비교하는 방식으로 운동에 대한 동기를 고취 [Fitbit] 가장 인기가 높은 피트니스 웨어러블 단말 Fitbit은 클립 형태의 착용형 단말 Fitbit One과 손목 밴드 Fitbit Flex를 각각 '12년 9월과 '13년 5월 연이어 출시 - Fitbit 단말은 이용자의 보행 횟수, 이동 거리, 소모 칼로리, 수면 주기 측정, 기상알람 등 다양한 서비스를 제공 - 기록된 데이터를 PC 및 모바일 단말에 동기화함으로써 이용자가 보다 편리하게 데이터 분석 결과를 살펴볼 수 있도록 지원 Fitbit은 '14년 2월 기준 전체 미국 피트니스 트래커 앱 시장의 72%를 차지하며 자가 관리 단말 및 애플리케이션 시장을 주도 중(Distimo, '14년 5월 발표, ios 앱 기준) Nike+ Fuelband Fitbit Flex & Fitbit One 자료 : Nike 자료 : Fitbit

6 [Polo Tech] 의류업체 Ralph Lauren의 스마트 셔츠 '14년 8월 미국의 주요 테니스 대회 중 하나인 US Open 개막에 맞춰 스마트 셔츠 Polo Tech를 공개 - Polo Tech는 셔츠 중간에 특수 섬유 소재로 제작된 생체 측정 밴드가 위치해 있으며, 밴드에 각종 센서 등 부품이 탑재 - 심박 수, 호흡수, 스트레스 수준, 이동 거리, 칼로리 소모량, 운동 강도 등 사용자의 생체정보를 측정 신경과학, 스포츠 의학, 엔지니어 분야의 전문가들로 구성된 캐나다의 센서 기술 기업 OMsignal과의 협력으로 탄생 - 밴드에 모인 정보는 블루투스를 통해 클라우드로 전송되며, 모바일 단말에 설치된 Ralph Lauren의 전용 앱과 동기화 - 밴드의 블랙박스에는 가속도계와 움직임을 감지하는 자이로스코프가 포함되어 있으며 탈부착이 용이해 타스마트 의류에서도 사용 가능 Polo Tech 착용 예시 및 전용 앱 구동 화면 자료 : Ralph Lauran IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 7 [Lively] 노인케어 서비스를 제공하는 부착형 센서 Lively가 제공하는 센서는 출입문, 냉장고, 정기적으로 복용해야 하는 약품 케이스 등에 부착되어 동작을 감지하고, 데이터를 통신 허브로 전송 - 통신 허브는 정기적으로 복용해야 하는 약을 먹지 않거나, 냉장고 문이 열려 있는 등 이상 현상이 감지될 경우 모바일 앱, 전화, 이메일로 알림 '14년 5월 USA Today가 주목할 만한 노인 보조 기술 사업자로 선정, 6월 에는 Forbes가 5대 시니어 테크 사업자 중 하나로 지목 Lively의 제품 패키지는 현재 149달러에 판매가 되고 있으며, 패키지 구매 이후 매달 19.95달러의 서비스 이용료를 지불 Lively의 센싱 단말 및 데이터 분석 서비스 자료 : Lively [24eight] 노인을 위한 스마트 슬리퍼 미국 벤처기업 24eight가 AT&T와 협력하여 노인의 발 움직임을 감지하는 압력센서가 부착된 스마트 슬리퍼를 개발 - 슬리퍼 바닥의 센서가 압력과 보폭 데이터를 수집하고 평소의 걸음과 비교하여 이상이 감지되면 가족이나 의사에게 알려 노인 사고방지 smart slippers 자료 : http://mobihealthnews.com/

8 3. 의료진단을 보조하는 헬스케어 서비스 개발 [NUVANT] 심장 만성질환자를 위한 심박동 측정기 심박동 측정기 개발 사업자인 Conventis는 무선센서가 내장된 밴드 형태 NUVANT를 개발하여 2010년 FDA의 승인을 획득 - NUVANT를 심장 부위에 부착하면 실시간으로 심전도, 심박동수를 수집하여 모니터링 센터로 전송 가능 - 전송된 데이터는 전문가에 의해 검토되고 이상발견 시 전문 의료진 에게 보고되어 적절한 진단과 조치가 가능하도록 고안 [AliveCor Heart Monitor] 개인용 심전도 측정기 AliveCor Heart Monitor는 이용자가 자신의 심전도 데이터를 전문의와 공유함으로써 만성 심장질환의 지속 관리 가능 - 휴대폰 케이스 형태로 사용자가 부착된 전극을 양손으로 붙잡거나 가슴에 접촉해 심전도를 측정할 수 있으며 해당 데이터의 저장도 가능 - 의사 처방 없이 일반인의 구매를 허가하는 OTC(Over-The-Counter) 인증과 부정맥 질환 진단 알고리즘에 대한 FDA 승인 획득 NUVANT AliveCor Heart Monitor 자료 : Conventis 자료 : AliveCor IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 9 [Triggerfish] 콘텐츠렌즈형 안압측정기 안압모니터링 기기 전문 사업자 Sensimed는 녹내장 환자의 안압을 24시간 측정하는 콘택트렌즈 Triggerfish를 출시 - 콘택트 렌즈 내부에 장착된 센서와 안테나를 통해 안압을 측정하고 데이터를 블루투스를 통해 의사의 컴퓨터로 전달 [AUM] 동맥질환의 징후 포착을 위한 관상동맥 진단기 헬스케어 스타트업 AUM Cardiovascular의 AUM은 심장 박동 소리의 변화를 통해 동맥 질환의 징후를 진단하는 서비스를 제공 - AUM은 관상 동맥이 폐색될 경우 발생하는 독특한 소리를 판별하여 관련 질환을 사전에 진단 및 예방 - 정확히 어떤 혈관이 폐색되었는지는 확인할 수 없지만 저렴한 가격 으로 정밀 검사 유무를 사전에 결정할 수 있는 효과적인 수단 Triggerfish AUM 자료 : sensimed 자료 : AUM Cardiovascular

10 Ⅲ 사회적 영향과 변화방향 1. 의료서비스 제공의 혁신적 변화 개인 의료데이터를 기반으로 의료서비스 제공방식 변화 데이터 분석 기반의 최적화된 맞춤의료(personalized healthcare) 서비스 제공 가능 - 센서를 통해 수집된 개인의 환경, 행동데이터 DB와 전자의료기록 (EHR)이 연계되어 개인건강기록(PHR) DB 구축이 가능 - 분산되어 있던 개인 생체정보가 전자건강기록과의 통합되어 적시에, 최적화된 치료(the right care for the right person at the right time) 가능 데이터에 기반을 둔 일명 '환자발견기술(patient finder technology)'의 적용범위가 확대되어 사전예측 의료서비스 제공 가능 - 건강보험기록부터 라이프스타일 데이터에 이르기까지 다양한 데이터 분석을 통해 예비 환자들에 대해 발병 가능성을 사전에 예측 - 제약업체, 의료서비스 기업의 경우 의료 데이터 정보를 토대로 연계 서비스 제공 및 마케팅 활동 등이 가능 웨어러블 단말의 센서와 앱을 통해 대량의 데이터를 모아 질환발생 가능성을 사전에 추적하고 예방 조치를 취함으로써 유행병을 조기에 진화하는 것도 가능 개인 의료데이터의 수집 분석 진단 예측으로, 능동적인 예방 조치, 맞춤형 질병치료, 감염 재발 방지 등이 가능 - 의료서비스의 비효율성(잦은 병원 방문, 매뉴얼화된 검사 등)을 제거하여, 예방형 맞춤형 질병치료로 의료비 절감 및 환자 만족도 제고에 기여 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 11 머신러닝 시스템의 첨단 분석으로 의료서비스의 질적 수준 제고 머싱러닝 시스템의 첨단 데이터 분석은 최적의 치료법을 선택하는 근거가 되고 환자별 치료 결과 예측에도 활용 - 환자의 개인 의료 기록과 유전 정보는 물론 스마트 단말, 의료기기, 각종 센서에서 얻은 실시간 데이터를 활용해 진단의 정확성을 제고 1인당 100만 기가바이트 이상의 헬스케어 데이터가 생성될 것으로 예상되며, 의료 데이터 양은 2~5년마다 두 배씩 증가할 것으로 전망 1) 국내외 기존 의료기관들과 관련 기술 업체들은 머신러닝 기능을 활용한 진단 시스템을 도입하거나 솔루션을 개발 - 미국의 메모리얼 슬론 케터링 암센터, MD 앤더슨 암센터, 클리블 랜드 클리닉 등 대형 병원은 IBM의 왓슨(Watson) 솔루션을 도입 태국의 붐룬그라드 국제 병원이 메모리얼 슬론 케터링에서 개발한 암 치료용 왓슨 솔루션을 5년간 도입하기로 결정하는 등 미국 외 지역으로 확산 중 - 국내에서는 서울아산병원이 한국형 헬스케어 빅데이터 분석 플랫폼의 초안을 2015년 10월 공개 이 플랫폼은 IBM 왓슨 처럼 빅데이터 분석 결과를 토대로 의료진의 임상진료 결정을 지원하는 방향으로 발전될 전망 - 의료기관에 진단 솔루션을 제공하는 기술기업들도 머신러닝 기능을 통해 성능 향상과 의료진의 편의를 증진 앳포인트(@Point of Care Technologies)는 다발성 경화증 진단용 툴에 머신러닝 기능을 도입해 환자 데이터를 효과적으로 처리함으로써 의료진들에게 우수한 레퍼런스 툴 제공 인리틱(Enlitic)은 진단영상 이미지 데이터 분석에 머신러닝 기술을 적용해 악성종양 등 질병 여부를 신속하게 판정하는 솔루션을 개발 1) Tech Republic, "IBM Watson Health computes a pair of new solutions to improve healthcare data and security" 2015.9.10.

12 2. 의료비용 체계에 대한 효율적 변화 의료 보험료 체계의 변화를 유도 웨어러블 헬스케어 사용자들이 건강증진 사실을 직접 증명함으로써 건강보험료 인하를 도모 - Humana, Oscar 등 미국의 보험사들은 웨어러블 단말을 사용하는 조건으로 건강 보험료를 할인하는 새로운 방식을 도입 헬스케어 서비스를 통해 가입자의 건강상태를 측정하고 축적된 정보를 활용해 적정보험료를 산정하고 손해율 관리에 나설 것으로 전망 알리안츠생명은 15.7월 출시한 올라잇앱 을 통해 웨어러블 기기를 활용한 DB 집적과 보험료 할인 혜택 서비스 등을 준비 중 의료비용 산정이 투입비용에서 효과중심으로 전이될 가능성이 대두 환자 데이터 분석을 통해 정교한 맞춤형 치료와 관리가 이뤄지면서, 의료행위나 의약품의 가치도 환자별 치료효과에 연동되어 평가 - 동일 질환에 동일 치료가 진행되는 대신 환자별로 맞춤화된 치료 방식을 적용하게 되면서, 비용 산출의 근거도 개인별로 변화 의료보험회사 웰포인트(Wellpoint)는 왓슨을 활용한 데이터분석 시스템을 통해 환자별로 최적의 치료효과와 의료비용을 산출하여 의료 시술을 사전 승인하는 과정에 적용 신약개발을 위한 시간과 비용 절감의 효과 머신러닝 알고리즘을 통해 컴퓨터가 수많은 약물 분자식 중 최적의 조합을 찾아내도록 함으로써 의약품 개발의 속도와 효율성이 향상 - 다양한 기능을 최적화 할 수 있는 기계학습법을 통해 약물 구조를 새로운 기능이나 목적에 따라 자유롭게 재구성 - 신약개발을 위한 시간과 비용이 절감되면서, 그동안 수익성이 낮아 외면 받았던 희귀난치병 치료제의 개발도 용이해질 전망 제약업체 인실리코 메디신(Insilico Medicine)은 딥러닝 기반의 딥파르마(DeepPharma) 플랫폼을 활용해 사용자 신체 조직에 특화된 약물 정보를 분석해 연구개발에 활용 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 13 3. 의료서비스 제공자와 이용자에 대한 변화 의료 전문성이 머신러닝 등 신기술에 의존하는 방향으로 변화 의료 전문가들의 '독립적 전문 서비스'가 머신러닝의 자동화에 연계 되는 '의존적 전문성'으로 변화 - 의료 현장에서 신약 및 새로운 치료법의 발전이 빠르게 진행되고 치료 및 투약의 조합이 복잡해져 IBM 왓슨과 같은 보조 시스템의 의존도 심화 - 의사의 처방 및 치료를 위해 방대한 의료정보와 임상사례, 기존 학습 내용을 토대로 다각적인 정보 파악이 가능한 머신러닝 시스템이 유용 인력이 보유한 '전문성'에 대해 분화가 이뤄지면서, 머신러닝 기술과의 관계 양상에 따라 의료 전문성의 양극화가 진행될 가능성도 제기 - 머신러닝의 결과를 토대로 최종 의사결정을 내리는 고급 의료진의 입지는 유지되지만 머신러닝으로 대체 가능한 의료인력 입지는 약화 - 반면, 의학지식과 데이터활용 능력을 갖추고 머신러닝 시스템을 보조 하거나 협업하는 의료 인력의 진입은 확대될 수 있음 소비자의 의료기관 및 의료서비스 선택권이 강화될 전망 머신러닝 기술을 통해 진단기술 부문의 기계화가 진행되면서 공급자 (병원)의 차별화 요소가 약화되고 소비자의 선택권이 강화 - 첨단 데이터 분석 결과를 통해 최적의 치료법 선택 근거 제공, 환자별 치료 결과 예측이 가능해져 이를 바탕으로 치료기관 선택 가능 미국은 보건의료 데이터 이니셔티브(Health Data Initiative) 를 통해 의료 서비스 관련 데이터 공개를 확대하고 있는 추세이며, 의료 처방 패턴 데이터를 환자의 의료 데이터와 연계 분석함으로써 소비자들이 의사와 의료기관을 비교 선택할 수 있는 여지가 확대 - 개인이 생체정보를 직접 관리하면서 의료정보 비대칭성이 해소되고, 다양한 의료 서비스를 선택할 수 있게 되면서 일반환자에서 의료소비자로 전환

14 참 고 Deloitte의 머신러닝을 활용한 자동화 업무의 4가지 접근 방식과 의료분야 적용 사례 유형 내용 사례 Replace Atomize/ Automate Relieve Empower 인간의 주요 활동 대상이었던 업무를 기술을 이용해 수행 한 업무를 여러 조각으로 분할한 후 가능한 많은 부분을 자동화함으로써 자동화되지 않은 부분이나 관리감독 업무만을 인간이 수행하도록 구성 인간이 하고 싶어 하지 않거나 인간의 역량이 업무수준에 비해 높은 경우 기계에게 해당 업무를 맡기고 인간은 더 흥미로운 업무를 수행 기술을 이용해 인간이 좀 더 효과적으로 업무를 처리할 수 있도록 하며, 기계의 지원을 받아 재량권과 역량을 크게 발휘 - 병원에 내원해 수행하던 기초생체 신호 검사를 평상시 IoT 기기를 통한 생체 데이터 수집으로 대체 - 의사의 문진 과정을 통해 신체 증상을 파악하는 대신 웨어러블 기기를 통한 환자의 건강상태 모니터링 데이터를 활용 - 의사가 진단 과정에서 수행해온 기존 임상 데이터에 대한 검색 및 참조 업무를 머신러닝을 통해 자동화 - 의사 처방에 의한 약사 조제 과정을 온라인 처방전 처리 로봇을 통한 약품배합 및 조제 약사의 면대면 복약 지시 등의 과정으로 분할하여 일부 자동화 - 병원 내에서 환자의 이동 및 기초 생활을 지원하는 업무를 로봇에 의한 자동 시스템으로 대체 - 간호사가 담당하던 병원생활 안내, 복약지시, 환자 상태 체크를 위한 야간근무 등 반복적이거나 신체적 부담이 큰 업무를 자동화 - 머신러닝 기술을 통해 의사들에게 최적의 암 치료방법 등을 추천함으로써 의사들은 전례 없이 풍부한 정보를 토대로 환자를 치료 - 로봇 기술을 활용한 수술 시스템과 데이터 분석을 통한 정밀진단을 통해 환자의 신체에 대한 부담을 최소화하는 치료와 진단 과정을 실현 자료 : Deloitte, 2015 일부 수정 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 15 Ⅳ 주요이슈 및 대응방향 데이터 공유와 활용 vs. 데이터에 대한 권리와 보안 광범위한 데이터 분석을 위해 개인 의료정보에 대한 접근이 불가피해 지면서 이와 관련된 프라이버시 및 보안 문제 등을 둘러싼 이견 발생 - 진료 받은 병원에 보관된 개인 의료정보에 의료기관 보험사 제약사 의료장비업체 솔루션 업체 등이 접속 사용하면서 보안문제 제기 BitSight Technologies가 S&P 500 기업들의 보안 실태를 조사한 결과, 산업분야 중 의료 및 제약업계의 정보보안 관행이나 대응속도가 가장 열악한 것으로 파악 '10년부터 '15년까지 의료 부문을 겨냥한 범죄형 해킹 활동은 125% 증가(Ponemon Institute, The Fifth Annual Benchmark Study on Privacy & Security of Healthcare Data) - 익명화를 통한 개인정보 보호는 가능하지만 자신의 데이터가 누구에 의해 어떻게 사용되는가에 대한 알권리 혹은 거부권에 대한 방안은 모호 한편, 환자 의료 데이터를 기반으로 새로운 서비스를 제공하려는 시도가 활발해지면서 의료 데이터의 활용 관련 기술적 제도적 완충 노력 필요 - 웨어러블 기기에서 얻어진 개인의 의료정보와 환자가 자발적으로 공개 하는 정보 등을 비즈니스에 적극 활용하는 추세 - 개인의 익명 의료데이터를 비즈니스로 활용하거나, 제3자에게 정보를 제공하게 될 경우 수익 권리 및 정보 활용 책임에 대한 쟁점이 있음 미국 PatientsLikeMe는 환자가 자발적으로 약투여량, 복용기간, 증세 등의 정보를 올리고 익명화된 정보를 연구목적으로 활용할 수 있도록 제3자에게 판매 허용

16 의료 인력의 감축 vs. 새로운 고용 창출 머신러닝 시스템을 포함한 지능형 기계들의 등장으로 의료계에서도 인력 감축으로 이어지는 것에 대한 염려와 논란이 제기 - Gartner는 지능형 기계들의 기능이 다양해지고 비용이 저렴해지면서 인력 대체 현상과 함께 새로운 산업 및 일자리가 나타날 것이라고 전망 - 낙관론자들은 인공지능의 인력 대체 현상이 자연스러운 조정 과정이며 궁극적으로 고용시장에 큰 충격을 미치지 않을 것으로 전망 미국 MIT의 로드니 브룩스 교수는 40년 후 전 세계 노동인구 감소와 생산성 저하 전망에 비춰볼 때 고용시장에 미치는 영향력은 미미하다고 주장 인공지능 기술 개발업체 내러티브 사이언스(Narrative Science)는 인공지능 시스템은 앞으로도 전체 일이 아닌 특정 임무를 수행할 것이라고 강조 - 반면, 비관론자들은 기술로 인한 고용감소 속도가 새로운 고용출현 속도를 능가할 것이라 우려 영국 옥스퍼드대 마틴 스쿨(Martin School)은 2013년 미래 기술의 영향력에 대해 연구한 결과 보고서에서 전체 고용의 47% 정도가 위험하다고 분석 IT전문지 인포메이션위크는 일자리 창출 효과가 감소효과를 능가할 것인지, 실직한 사람들이 새로운 일에 적응할 수 있을지 여부는 불확실하다는 점을 지적 의료 분야는 진료 전문성과 환자 치료에 필요한 휴먼 인터페이스가 중요하기 때문에 기술이 필요한 영역(데이터 분석 등)과 상호보완 될 것임 - 의료진의 머신러닝 기반 의료데이터 분석 인력을 위한 교육 등 의료 인력 양성 체계에도 변화가 필요 - 한편, 기술발전에 따라 단위 노동력의 생산성 향상과 속도 증가에 의해 발생하는 기술적 실업에 대한 대처가 중요 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 17 머신러닝 시스템의 의료행위 인정 vs. 책임성 범위 한계 머신러닝의 데이터 분석 및 예측 기능을 바탕으로 의료 행위가 이뤄 지는 경우 행위 책임의 주체와 범위에 대한 재정의가 필요 - 인간의 생명을 다루는 의료 행위는 매우 엄격한 규제가 이뤄지는 영역이며 고도의 전문성이 요구되는 영역 - 머신러닝 시스템이 고도의 의료 업무를 수행하거나 보조하기 위해서는 의료 인력과 마찬가지로 이에 상응하는 면허가 필요하다는 주장이 제기 머신러닝 시스템의 책임성 문제는 의료행위에서 자동화의 범위와 역량에 대한 의료적 판단 및 사회적 합의가 매우 중요 - 머신러닝 시스템의 분석 결과에 따른 치료방법과 예후가 만족스럽지 못하거나 의료사고 발생시 책임 소재에 대해 분쟁 가능 머신러닝 기반의 의료가 확산될 경우를 대비 데이터 오류 잘못된 알고리즘 분석가의 실수 등 다양한 귀책요인과 그에 따른 책임범위를 명확화 하기 위한 매커니즘 필요 폭발적 성장 전망 vs. 장애물 극복이 선제 Healthcare 시장의 폭발적 성장을 기대하는 긍정적 전망과 법제도적 문제 등 걸림돌로 인한 비활성화 우려가 공존 - 전반적인 치료 결과의 향상, 의료비 지출 감소, 환자의 능동적 참여 증대와 같은 긍정적인 결과를 가져올 것이라고 전망 - 한편, 개인정보 보호 및 관련 규제의 모호함, 이해관계 상충 등 극복 해야할 문제 또한 산재 의료분야는 사람의 생명과 밀접하게 관련이 있기 때문에 타산업에 비해 상대적으로 보수적인 성향을 보유하고 있어 혁신적 ICT의 수용이 더딤 - 해당시장에 대한 철저한 분석과 균형 잡힌 시각에서 문제해결 중심 으로 접근하는 것이 바람직

18 참고 자료 [1] BI Intelligence, The IoT Networks Report: How different networks will play a role in connecting the IoT, 2015.11.10 [2] CIO.com, How the Internet of Things is changing healthcare and transportation, 2015.09.08 [3] Cisco, Embracing the Internet of Everything To Capture Your Share of $14.4 Trillion, 2013.02.12 [4] Deloitte Touchu Tohmatsu, Cognitive technologies all set to transform business processes, 2015.10.13 [5] Deloitte Touchu Tohmatsu, Redesigning work in an era of cognitive technologies, 2015.07.27 [6] Forbes, How Big Data Is Changing Healthcare, 2015.4.21 [7] Havard Business Review, Why Health Care May Finally Be Ready for Big Data, 2014.12.03 [8] Mckinsey and Company, The Internet of Things: Mapping the Value Beyond the Hype, 2015.06 [9] RBC Capital Markets, The RBC Capital Markets Consumer Health & Information Technology Survey_The 'Wearable' Issue, 2015.07.13 [10] Seeking Alpha, The Implications Of The Internet Of Things For Healthcare, 2015.04.29 [11] Tech Republic, IBM Watson Health computes a pair of new solutions to improve healthcare data and security, 2015.09.10 [12] 대한무역투자진흥공사, globalwindow, 실리콘밸리에 부는 제5의 물결 인공지능, 2015.03.27. [13] 대한병원정보협회, 헬스케어 웨어러블 디바이스 적용기술 서비스 사례와 주요과제, 2015.07.16 [14] 정보통신기술진흥센터, 전문직 화이트칼라 일자리까지 위협하는 인공지능 로봇, 2015.04.08 [15] 정보통신정책연구원, 인공지능: 파괴적 혁신과 인터넷 플랫폼의 진화, 2015.06.15 [16] 한국보건산업진흥원, 글로벌 보건산업 동향, 헬스케어 산업과 사물인터넷(IoT)의 융합, 2015.05.22 [17] 한국보건산업진흥원, 보건산업브리프(Vol.145), 헬스케어 산업의 사물인터넷 적용 동향과 전망, 2014.10.10 [18] 한국통신학회, 사물인터넷 기반 헬스케어 서비스 및 플랫폼 동향, 2014.12 IT & Future Strategy(11호) 2015. 12

ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 19 IT & Future Strategy 보고서 제1호(2015. 3. 20), 초연결 사회를 견인할 IoT 데이터화(Datafication) 전략 제2호(2015. 4. 29), 초연결 지능형 공장(CSF)을 통한 제조업 혁신 방안 제3호(2015. 5. 29), IoT 융합 신산업 발전방향 및 정책 대응 방향 제4호(2015. 6. 30), IoT 공통플랫폼 구축 및 활용 전략 제5호(2015. 7. 15), 新 융합의 가능성과 저력, 인터넷 융합 경제(IConomy) 제6호(2015. 9. 15), 데이터 증거기반(Evidence-Based)의 과학적 정책 수립 방안 제7호(2015. 10. 15), 사이버물리시스템(CPS) 기반의 사회시스템 최적화 전략 제8호(2015. 10. 23), 디지털 시대의 글로벌 키워드 : 사람 혁신 공존 제9호(2015. 10. 26), 시니어 경제활동 참여 확대를 위한 사회적 지식공유 모델 수립 제10호(2015. 11. 20), 초연결 기술, 날개를 달다 : 드론의 성장과 대응방향 제11호(2015. 12. 1), ICT 기반 헬스케어 서비스의 사회적 영향과 대응방향 1. 본 보고서는 방송통신발전기금으로 수행한 정보통신 방송 연구지원 사업의 결과물이므로, 보고서의 내용을 발표할 때는 반드시 미래창조과학부 정보통신 방송 연구지원 사업의 연구결과임을 밝혀야 합니다. 2. 본 보고서 내용의 무단전재를 금하며, 가공 인용할 때는 반드시 출처를 한국정보화진흥원(NIA) 이라고 밝혀 주시기 바랍니다. 3. 본 보고서의 내용은 한국정보화진흥원(NIA)의 공식 견해와 다를 수 있습니다. ISBN 978-89-8483-218-3