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포스트 코로나 시대, 혁신적인 디지털 헬스케어 기업의 조건

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포스트 코로나 시대, 혁신적인 디지털 헬스케어 기업의 조건

2020년 5월 20일 대구국가혁신융복합단지 온라인 강의 자료입니다.

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포스트 코로나 시대, 혁신적인 디지털 헬스케어 기업의 조건

  1. 1. 포스트 코로나 시대, 혁신적인 디지털 헬스케어 기업의 조건 디지털 헬스케어 파트너스 최윤섭, PhD
  2. 2. “It's in Apple's DNA that technology alone is not enough. 
 It's technology married with liberal arts.”
  3. 3. The Convergence of IT, BT and Medicine
  4. 4. 최윤섭 지음 의료인공지능 표지디자인•최승협 컴퓨터공학, 생명과학, 의학의 융합을 통해 디지 털 헬스케어 분야의 혁신을 창출하고 사회적 가 치를 만드는 것을 화두로 삼고 있는 융합생명과학자, 미래의료학자, 기업가, 엔젤투자가, 에반젤리스트이다. 국내 디지털 헬스케어 분야 의 대표적인 전문가로, 활발한 연구, 저술 및 강연 등을 통해 국내에 이 분야를 처음 소개한 장본인이다. 포항공과대학교에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수전공하였으며 동 대학원 시스템생명공학부에서 전산생물학으로 이학박사 학위를 취득하였다. 스탠퍼드대학교 방문연구원, 서울의대 암연구소 연구 조교수, KT 종합기술원 컨버전스연구소 팀장, 서울대병원 의생명연 구원 연구조교수 등을 거쳤다. 『사이언스』를 비롯한 세계적인 과학 저널에 10여 편의 논문을 발표했다. 국내 최초로 디지털 헬스케어를 본격적으로 연구하는 연구소인 ‘최 윤섭 디지털 헬스케어 연구소’를 설립하여 소장을 맡고 있다. 또한 국내 유일의 헬스케어 스타트업 전문 엑셀러레이터 ‘디지털 헬스케 어 파트너스’의 공동 창업자 및 대표 파트너로 혁신적인 헬스케어 스타트업을 의료 전문가들과 함께 발굴, 투자, 육성하고 있다. 성균 관대학교 디지털헬스학과 초빙교수로도 재직 중이다. 뷰노, 직토, 3billion, 서지컬마인드, 닥터다이어리, VRAD, 메디히어, 소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고 자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하 고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스 케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼 을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』 와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다. •블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/ •페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi •이메일_ yoonsup.choi@gmail.com 최윤섭 의료 인공지능은 보수적인 의료 시스템을 재편할 혁신을 일으키고 있다. 의료 인공지능의 빠른 발전과 광범위한 영향은 전문화, 세분화되며 발전해 온 현대 의료 전문가들이 이해하기가 어려우며, 어디서부 터 공부해야 할지도 막연하다. 이런 상황에서 의료 인공지능의 개념과 적용, 그리고 의사와의 관계를 쉽 게 풀어내는 이 책은 좋은 길라잡이가 될 것이다. 특히 미래의 주역이 될 의학도와 젊은 의료인에게 유용 한 소개서이다. ━ 서준범, 서울아산병원 영상의학과 교수, 의료영상인공지능사업단장 인공지능이 의료의 패러다임을 크게 바꿀 것이라는 것에 동의하지 않는 사람은 거의 없다. 하지만 인공 지능이 처리해야 할 의료의 난제는 많으며 그 해결 방안도 천차만별이다. 흔히 생각하는 만병통치약 같 은 의료 인공지능은 존재하지 않는다. 이 책은 다양한 의료 인공지능의 개발, 활용 및 가능성을 균형 있 게 분석하고 있다. 인공지능을 도입하려는 의료인, 생소한 의료 영역에 도전할 인공지능 연구자 모두에 게 일독을 권한다. ━ 정지훈, 경희사이버대 미디어커뮤니케이션학과 선임강의교수, 의사 서울의대 기초의학교육을 책임지고 있는 교수의 입장에서, 산업화 이후 변하지 않은 현재의 의학 교육 으로는 격변하는 인공지능 시대에 의대생을 대비시키지 못한다는 한계를 절실히 느낀다. 저와 함께 의 대 인공지능 교육을 개척하고 있는 최윤섭 소장의 전문적 분석과 미래 지향적 안목이 담긴 책이다. 인공 지능이라는 미래를 대비할 의대생과 교수, 그리고 의대 진학을 고민하는 학생과 학부모에게 추천한다. ━ 최형진, 서울대학교 의과대학 해부학교실 교수, 내과 전문의 최근 의료 인공지능의 도입에 대해서 극단적인 시각과 태도가 공존하고 있다. 이 책은 다양한 사례와 깊 은 통찰을 통해 의료 인공지능의 현황과 미래에 대해 균형적인 시각을 제공하여, 인공지능이 의료에 본 격적으로 도입되기 위한 토론의 장을 마련한다. 의료 인공지능이 일상화된 10년 후 돌아보았을 때, 이 책 이 그런 시대를 이끄는 길라잡이 역할을 하였음을 확인할 수 있기를 기대한다. ━ 정규환, 뷰노 CTO 의료 인공지능은 다른 분야 인공지능보다 더 본질적인 이해가 필요하다. 단순히 인간의 일을 대신하는 수준을 넘어 의학의 패러다임을 데이터 기반으로 변화시키기 때문이다. 따라서 인공지능을 균형있게 이 해하고, 어떻게 의사와 환자에게 도움을 줄 수 있을지 깊은 고민이 필요하다. 세계적으로 일어나고 있는 이러한 노력의 결과물을 집대성한 이 책이 반가운 이유다. ━ 백승욱, 루닛 대표 의료 인공지능의 최신 동향뿐만 아니라, 의의와 한계, 전망, 그리고 다양한 생각거리까지 주는 책이다. 논쟁이 되는 여러 이슈에 대해서도 저자는 자신의 시각을 명확한 근거에 기반하여 설득력 있게 제시하 고 있다. 개인적으로는 이 책을 대학원 수업 교재로 활용하려 한다. ━ 신수용, 성균관대학교 디지털헬스학과 교수 최윤섭지음 의료인공지능 값 20,000원 ISBN 979-11-86269-99-2 미래의료학자 최윤섭 박사가 제시하는 의료 인공지능의 현재와 미래 의료 딥러닝과 IBM 왓슨의 현주소 인공지능은 의사를 대체하는가 값 20,000원 ISBN 979-11-86269-99-2 소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고 자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하 고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스 케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼 을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』 와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다. •블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/ •페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi •이메일_ yoonsup.choi@gmail.com (2014) (2018) (2020)
  5. 5. Digital Healthcare Partners (DHP) 는 국내 유일의 디지털 헬스케어 전문 스타트업 엑셀러레이터입니다. 글로벌 한국 일반 의료/ 헬스케어
  6. 6. DHP는 디지털 헬스케어 전문 엑셀러레이터로서, 
 디지털 헬스케어/의료 스타트업을 발굴, 육성, 연결하고 투자합니다. 발굴 • 세상을 바꿀 수 있는 혁신적인 헬스케어 스타트업 및 예비 창업팀을 발굴합니다. • 발굴을 위해 DHP Office Hour, 해커톤, 자체 행사 개최 등의 다방면의 채널을 활용합니다. 육성 • 의료/헬스케어 전문가들로 이루어진 파트너 및 자문가들이 초기 스타트업을 멘토링합니다. • 사업 개발, 아이템 검증, 임상 연구, 인허가 관련 자문 등 전방위적으로 지원합니다.  투자 • 초기 스타트업 및 예비 창업팀에게 정해진 원칙에 따라 지분 투자를 집행합니다. • 스타트업을 성장시켜 지분 가치의 상승에 따라서 재무적 수익을 추구합니다.   연결 • 초기 스타트업을 병원, 규제기관, 보험사, VC, 대학 등 다양한 이해관계자들과 연결합니다. • 파트너와 자문가들의 네트워크를 적극 활용하여 스타트업을 의료계 이너서클로 끌어들입니다.
  7. 7. 초기 스타트업에 의학 자문, 의료 기관 연계, 임상 검증, 투자 등 지원을 위해 DHP는 최고의 디지털 헬스케어 전문가들이 공동설립하였습니다. 최윤섭 대표파트너 정지훈 파트너 김치원 파트너 • 성균관대학교 디지털헬스학과 교수 • 최윤섭 디지털 헬스케어 연구소 소장 • VUNO, Zikto, 녹십자홀딩스 등 자문 • 저서: ‘헬스케어 이노베이션’, ‘의료 인공지능’ • 전) 서울대학교 의과대학 암연구소 교수 • 전) 서울대학교병원 의생명연구원 교수 • 포항공대 전산생물학 이학박사 • 포항공대 컴퓨터공학/생명과학 학사 • 경희사이버대학 미디어커뮤니케이션학과 교수 • 빅뱅엔젤스 파트너 • Lunit, 매직에코, 휴레이포지티브 등 자문 • 저서: ‘제 4의 불', ‘거의 모든 IT의 역사’ 등 • 전) 명지병원 IT융합연구소장 • 한양대학교 의과대학 의학사 • 서울대학교 보건정책관리학 석사 • USC 의공학박사 • 내과전문의, 서울와이즈요양병원 원장 • 성균관대학교 디지털 헬스학과 교수 • Noom, Zikto, Future Play 등 자문 • 저서: ‘의료, 미래를 만나다’ 등 • 전) 맥킨지 서울사무소 경영컨설턴트 • 전) 삼성서울병원 의료관리학과 교수 • 서울대학교 의과대학 졸업 • 연세대학교 보건대학원 석사
  8. 8. 윤상철 MD 안과전문의 연세의료원 안과 교수 전) 에티오피아 국제협력의사 김우성 MD, MBA 소아청소년과 전문의 방배GF소아과 원장 카톨릭대학교 의료경영학 겸임교수 김현정 MD, PhD 피부과 전문의 차의과대학 피부과 교수 전)서울의료원 피부과 과장 김태호 MD 내분비내과 전문의 서울의료원 내분비내과 과장 전)명지병원 IT융합연구소 부소장 유규하 PhD 규제/인허가 전문가 성균관대 의료기기산업학과 교수 전)식약처 의료기기심사부장 신수용 PhD 의료-IT / 기계학습 전문가 성균관대학교 디지털헬스학과 교수 전)서울아산병원 의생명정보학과 교수 장진규 PhD HCI / UX 아키텍처 전문가 연세대학교 인지과학연구소 교수 전) 융합기술원 컴패노이드랩스 허정윤 UX 전문가 국민대 자동차운송디자인학과 교수 국민대 디자인융합창조센터 소장 구태언 변호사 테크앤로 법률사무소 대표파트너 전)김앤장법률사무소 김신호 회계사 정현회계법인 이사 전)삼일회계법인 백승재 MD,PhD 이비인후과 전문의 전) 다국적제약사 의학부 상무 전)연세대학교 의과대학 교수 정지훈 MD, MPH, PhD IT융합전문가/미래학자/의사 빅뱅엔젤스 파트너 전) 명지병원 IT융합연구소장 김치원 MD, MPH 디지털 헬스케어 전문가/내과전문의 서울와이즈요양병원장 전) 맥킨지 서울사무소 컨설턴트 DHP는 초기 헬스케어 스타트업에 직접적으로 도움을 드릴 수 있는 의료, 규제, 디자인 전문가들이 파트너로 참여하고 있습니다. 신재원 MD 가정의학과 전문의 에임메드 대표이사 전)모바일닥터 대표이사 명유진 MD 성형외과 전문의 아주대병원 성형외과 교수 전)분당서울대병원 성형외과 교수 주세경, PhD 의공학 전문가 서울아산병원 의공학과 부교수 울산의대 의공학교실 주임교수 정재호 임팩트 투자자 전) 카이스트청년창투 이사 전) SK텔레콤 신사업추진단 김준환 MD 내과 전문의 입원의학전문가 서울아산병원 내과 교수
  9. 9. 의료 헬스케어 및 스타트업 DHP 는 다양한 의료/헬스케어 분야 및 스타트업 전문가들이 초기 헬스케어 스타트업에 직접적으로 도움을 드립니다. DHP 파트너 기준
  10. 10. 의료 헬스케어 및 스타트업 •내분비내과 •신장내과 •종양내과 •소아청소년과 •안과 •피부과 •가정의학과 •성형외과 •이비인후과 DHP 는 다양한 의료/헬스케어 분야 및 스타트업 전문가들이 초기 헬스케어 스타트업에 직접적으로 도움을 드립니다. DHP 파트너 기준
  11. 11. 의료 헬스케어 및 스타트업 •내분비내과 •신장내과 •종양내과 •소아청소년과 •안과 •피부과 •가정의학과 •성형외과 •이비인후과 •규제/인허가 •의료정보학 •의공학 •인공지능 •UI/UX •HCI •법률/지재권 •회계/재무 •국제보건 •벤처캐피털 DHP 는 다양한 의료/헬스케어 분야 및 스타트업 전문가들이 초기 헬스케어 스타트업에 직접적으로 도움을 드립니다. DHP 파트너 기준
  12. 12. DHP 는 다양한 의료/헬스케어 분야 및 스타트업 전문가들이 초기 헬스케어 스타트업에 직접적으로 도움을 드립니다. 의료 헬스케어 및 스타트업 •내분비내과 •신장내과 •종양내과 •소아청소년과 •안과 •피부과 •가정의학과 •성형외과 •이비인후과 •규제/인허가 •의료정보학 •의공학 •인공지능 •UI/UX •HCI •법률/지재권 •회계/재무 •국제보건 •벤처캐피털 •병원 경영 •소화기 내과 •순환기내과 •정신건강의학과 •진단검사의학과 •응급의학과 •마취통증의학과 •비뇨기과 •산부인과 •외과 •치의학과 DHP 파트너+자문가 기준
  13. 13. 유전체/진단 당뇨/커머스 VR/수술 블록체인/데이터 VR/교육 의사추천/O2O 웰니스/챗봇 감염관리/HW 병원/챗봇 탈모/O2O TBA TBA 간병인/O2O정신건강/명상 모바일/여행 반려동물/O2O
  14. 14. 유전체/진단 당뇨/커머스 VR/수술 블록체인/데이터 VR/교육 의사추천/O2O 웰니스/챗봇 감염관리/HW 병원/챗봇 탈모/O2O TBA TBA 간병인/O2O정신건강/명상 모바일/여행 반려동물/O2O Zero to one Zero to one Zero to one Zero to one Zero to one Zero to oneZero to one Zero to one Zero to one
  15. 15. 유전체/진단 당뇨/커머스 VR/수술 블록체인/데이터 VR/교육 의사추천/O2O 웰니스/챗봇 감염관리/HW 병원/챗봇 탈모/O2O TBA TBA 간병인/O2O정신건강/명상 모바일/여행 반려동물/O2O 희귀질환 유전체 데이터 보유 1위 당뇨병 앱 중 다운로드 1위 병원용 챗봇 시장 점유율 1위 탈모 전문 앱 중 다운로드 1위 명상 앱 중 다운로드 1위 상급종합병원 의사 DB 보유 1위
  16. 16. 총 투자 건수 연도별 투자 14 0 1 2 3 4 5 6 2016 2017 2018 2019 2016 2017 2018 DHP 는 2019년 11월까지 총 14건의 투자를 집행하였습니다. DHP 의 연도별 투자 건수는 지속적으로 증가하고 있습니다. DHP 의 투자 현황 2019 (~Nov)
  17. 17. 후속 투자 유치 총 건수 총액 10 253억 DHP 포트폴리오 현황 및 실적
  18. 18. Inevitable Tsunami of Change
  19. 19. https://rockhealth.com/reports/amidst-a-record-3-1b-funding-in-q1-2020-digital-health-braces-for-covid-19-impa
  20. 20. 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Q1 Q2 Q3 Q4 153 283 476 647 608 568 684 851 765 FUNDING SNAPSHOT: YEAR OVER YEAR 5 Deal Count $1.4B $1.7B $1.7B $627M $603M$459M $8.2B $6.2B $7.1B $2.9B $2.3B$2.0B $1.2B $11.7B $2.3B Funding surpassed 2017 numbers by almost $3B, making 2018 the fourth consecutive increase in capital investment and largest since we began tracking digital health funding in 2010. Deal volume decreased from Q3 to Q4, but deal sizes spiked, with $3B invested in Q4 alone. Average deal size in 2018 was $21M, a $6M increase from 2017. $3.0B $14.6B DEALS & FUNDING INVESTORS SEGMENT DETAIL Source: StartUp Health Insights | startuphealth.com/insights Note: Report based on public data through 12/31/18 on seed (incl. accelerator), venture, corporate venture, and private equity funding only. © 2019 StartUp Health LLC •글로벌 투자 추이를 보더라도, 2018년 역대 최대 규모: $14.6B •2015년 이후 4년 연속 증가 중 https://hq.startuphealth.com/posts/startup-healths-2018-insights-funding-report-a-record-year-for-digital-health
  21. 21. 27 Switzerland EUROPE $3.2B $1.96B $1B $3.5B NORTH AMERICA $12B Valuation $1.8B $3.1B$3.2B $1B $1B 38 healthcare unicorns valued at $90.7B Global VC-backed digital health companies with a private market valuation of $1B+ (7/26/19) UNITED KINGDOM $1.5B MIDDLE EAST $1B Valuation ISRAEL $7B $1B$1.2B $1B $1.65B $1.8B $1.25B $2.8B $1B $1B $2B Valuation $1.5B UNITED STATES GERMANY $1.7B $2.5B CHINA ASIA $3B $5.5B Valuation $5B $2.4B $2.4B France $1.1B $3.5B $1.6B $1B $1B $1B $1B CB Insights, Global Healthcare Reports 2019 2Q •전 세계적으로 38개의 디지털 헬스케어 유니콘 스타트업 (=기업가치 $1B 이상) 이 있으나, •국내에는 하나도 없음
  22. 22. https://rockhealth.com/reports/digital-health-funding-2015-year-in-review/
  23. 23. 5% 8% 24% 27% 36% Life Science & Health Mobile Enterprise & Data Consumer Commerce 9% 13% 23% 24% 31% Life Science & Health Consumer Enterprise Data & AI Others 2014 2015 Investment of GoogleVentures in 2014-2015
  24. 24. startuphealth.com/reports Firm 2017 YTD Deals Stage Early Mid Late 1 7 1 7 2 6 2 6 3 5 3 5 3 5 3 5 THE TOP INVESTORS OF 2017 YTD We are seeing huge strides in new investors pouring money into the digital health market, however all the top 10 investors of 2017 year to date are either maintaining or increasing their investment activity. Source: StartUp Health Insights | startuphealth.com/insights Note: Report based on public data on seed, venture, corporate venture and private equity funding only. © 2017 StartUp Health LLC DEALS & FUNDING GEOGRAPHY INVESTORSMOONSHOTS 20 •Google Ventures와 Khosla Ventures가 각각 7개로 공동 1위, •GE Ventures와 Accel Partners가 6건으로 공동 2위를 기록
 •GV 가 투자한 기업 •virtual fitness membership network를 만드는 뉴욕의 ClassPass •Remote clinical trial 회사인 Science 37 •Digital specialty prescribing platform ZappRx 등에 투자.
 •Khosla Ventures 가 투자한 기업 •single-molecule 검사 장비를 만드는 TwoPoreGuys •Mabu라는 AI-powered patient engagement robot 을 만드는 Catalia Health에 투자.
  25. 25. •최근 3년 동안 Merck, J&J, GSK 등의 제약사들의 디지털 헬스케어 분야 투자 급증 •2015-2016년 총 22건의 deal (=2010-2014년의 5년간 투자 건수와 동일) •Merck 가 가장 활발: 2009년부터 Global Health Innovation Fund 를 통해 24건 투자 ($5-7M) •GSK 의 경우 2014년부터 6건 (via VC arm, SR One): including Propeller Health
  26. 26. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 헬스케어 관련 분야 구성도
  27. 27. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 헬스케어 관련 분야 구성도
  28. 28. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 헬스케어 관련 분야 구성도
  29. 29. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 개인 유전정보분석 암유전체, 질병위험도, 보인자, 약물 민감도 웰니스, 조상 분석 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 헬스케어 관련 분야 구성도
  30. 30. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 모바일 헬스케어 디지털 헬스케어 중 모바일 기술이 사용되는 것 예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS 개인 유전정보분석 암유전체, 질병위험도, 보인자, 약물 민감도 웰니스, 조상 분석 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 헬스케어 관련 분야 구성도
  31. 31. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 모바일 헬스케어 디지털 헬스케어 중 모바일 기술이 사용되는 것 예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS 개인 유전정보분석 암유전체, 질병위험도, 보인자, 약물 민감도 웰니스, 조상 분석 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 원격의료 원격 환자 모니터링 헬스케어 관련 분야 구성도
  32. 32. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 모바일 헬스케어 디지털 헬스케어 중 모바일 기술이 사용되는 것 예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS 개인 유전정보분석 암유전체, 질병위험도, 보인자, 약물 민감도 웰니스, 조상 분석 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 원격의료 원격 환자 모니터링 원격진료 전화, 화상, 판독 헬스케어 관련 분야 구성도
  33. 33. 헬스케어 넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만, 디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것 예) 운동, 영양, 수면 디지털 헬스케어 건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것 예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터, VR/AR 모바일 헬스케어 디지털 헬스케어 중 모바일 기술이 사용되는 것 예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS 개인 유전정보분석 암유전체, 질병위험도, 보인자, 약물 민감도 웰니스, 조상 분석 의료 질병 예방, 치료, 처방, 관리 등 전문 의료 영역 원격의료 원격 환자 모니터링 원격진료 전화, 화상, 판독 명상 앱 ADHD 치료 게임 PTSD 치료 VR 디지털 치료제 중독 치료 앱 헬스케어 관련 분야 구성도
  34. 34. EDITORIAL OPEN Digital medicine, on its way to being just plain medicine npj Digital Medicine (2018)1:20175 ; doi:10.1038/ s41746-017-0005-1 There are already nearly 30,000 peer-reviewed English-language scientific journals, producing an estimated 2.5 million articles a year.1 So why another, and why one focused specifically on digital medicine? To answer that question, we need to begin by defining what “digital medicine” means: using digital tools to upgrade the practice of medicine to one that is high-definition and far more individualized. It encompasses our ability to digitize human beings using biosensors that track our complex physiologic systems, but also the means to process the vast data generated via algorithms, cloud computing, and artificial intelligence. It has the potential to democratize medicine, with smartphones as the hub, enabling each individual to generate their own real world data and being far more engaged with their health. Add to this new imaging tools, mobile device laboratory capabilities, end-to-end digital clinical trials, telemedicine, and one can see there is a remarkable array of transformative technology which lays the groundwork for a new form of healthcare. As is obvious by its definition, the far-reaching scope of digital medicine straddles many and widely varied expertise. Computer scientists, healthcare providers, engineers, behavioral scientists, ethicists, clinical researchers, and epidemiologists are just some of the backgrounds necessary to move the field forward. But to truly accelerate the development of digital medicine solutions in health requires the collaborative and thoughtful interaction between individuals from several, if not most of these specialties. That is the primary goal of npj Digital Medicine: to serve as a cross-cutting resource for everyone interested in this area, fostering collabora- tions and accelerating its advancement. Current systems of healthcare face multiple insurmountable challenges. Patients are not receiving the kind of care they want and need, caregivers are dissatisfied with their role, and in most countries, especially the United States, the cost of care is unsustainable. We are confident that the development of new systems of care that take full advantage of the many capabilities that digital innovations bring can address all of these major issues. Researchers too, can take advantage of these leading-edge technologies as they enable clinical research to break free of the confines of the academic medical center and be brought into the real world of participants’ lives. The continuous capture of multiple interconnected streams of data will allow for a much deeper refinement of our understanding and definition of most pheno- types, with the discovery of novel signals in these enormous data sets made possible only through the use of machine learning. Our enthusiasm for the future of digital medicine is tempered by the recognition that presently too much of the publicized work in this field is characterized by irrational exuberance and excessive hype. Many technologies have yet to be formally studied in a clinical setting, and for those that have, too many began and ended with an under-powered pilot program. In addition, there are more than a few examples of digital “snake oil” with substantial uptake prior to their eventual discrediting.2 Both of these practices are barriers to advancing the field of digital medicine. Our vision for npj Digital Medicine is to provide a reliable, evidence-based forum for all clinicians, researchers, and even patients, curious about how digital technologies can transform every aspect of health management and care. Being open source, as all medical research should be, allows for the broadest possible dissemination, which we will strongly encourage, including through advocating for the publication of preprints And finally, quite paradoxically, we hope that npj Digital Medicine is so successful that in the coming years there will no longer be a need for this journal, or any journal specifically focused on digital medicine. Because if we are able to meet our primary goal of accelerating the advancement of digital medicine, then soon, we will just be calling it medicine. And there are already several excellent journals for that. ACKNOWLEDGEMENTS Supported by the National Institutes of Health (NIH)/National Center for Advancing Translational Sciences grant UL1TR001114 and a grant from the Qualcomm Foundation. ADDITIONAL INFORMATION Competing interests:The authors declare no competing financial interests. Publisher's note:Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations. Change history:The original version of this Article had an incorrect Article number of 5 and an incorrect Publication year of 2017. These errors have now been corrected in the PDF and HTML versions of the Article. Steven R. Steinhubl1 and Eric J. Topol1 1 Scripps Translational Science Institute, 3344 North Torrey Pines Court, Suite 300, La Jolla, CA 92037, USA Correspondence: Steven R. Steinhubl (steinhub@scripps.edu) or Eric J. Topol (etopol@scripps.edu) REFERENCES 1. Ware, M. & Mabe, M. The STM report: an overview of scientific and scholarly journal publishing 2015 [updated March]. http://digitalcommons.unl.edu/scholcom/92017 (2015). 2. Plante, T. B., Urrea, B. & MacFarlane, Z. T. et al. Validation of the instant blood pressure smartphone App. JAMA Intern. Med. 176, 700–702 (2016). Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons license, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons license and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this license, visit http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/. © The Author(s) 2018 Received: 19 October 2017 Accepted: 25 October 2017 www.nature.com/npjdigitalmed Published in partnership with the Scripps Translational Science Institute 디지털 의료의 미래는? 일상적인 의료가 되는 것
  35. 35. What is most important factor in digital medicine?
  36. 36. “Data! Data! Data!” he cried.“I can’t make bricks without clay!” - Sherlock Holmes,“The Adventure of the Copper Beeches”
  37. 37. 새로운 데이터가 새로운 방식으로 새로운 주체에 의해 측정, 저장, 통합, 분석된다.
  38. 38. 새로운 데이터가 새로운 방식으로 새로운 주체에 의해 측정, 저장, 통합, 분석된다. 데이터의 종류 데이터의 질적/양적 측면
  39. 39. 새로운 데이터가 새로운 방식으로 새로운 주체에 의해 측정, 저장, 통합, 분석된다. 데이터의 종류 데이터의 질적/양적 측면 웨어러블 기기 스마트폰 유전 정보 분석 인공지능 SNS
  40. 40. 새로운 데이터가 새로운 방식으로 새로운 주체에 의해 측정, 저장, 통합, 분석된다. 데이터의 종류 데이터의 질적/양적 측면 웨어러블 기기 스마트폰 유전 정보 분석 인공지능 SNS 사용자/환자 대중
  41. 41. 디지털 헬스케어의 3단계 •Step 1. 데이터의 측정 •Step 2. 데이터의 통합 •Step 3. 데이터의 분석
  42. 42. Digital Healthcare Industry Landscape Data Measurement Data Integration Data Interpretation Treatment Smartphone Gadget/Apps DNA Artificial Intelligence 2nd Opinion Wearables / IoT (ver. 3) EMR/EHR 3D Printer Counseling Data Platform Accelerator/early-VC Telemedicine Device On Demand (O2O) VR Digital Healthcare Institute Diretor, Yoon Sup Choi, Ph.D. yoonsup.choi@gmail.com
  43. 43. Data Measurement Data Integration Data Interpretation Treatment Smartphone Gadget/Apps DNA Artificial Intelligence 2nd Opinion Device On Demand (O2O) Wearables / IoT Digital Healthcare Institute Diretor, Yoon Sup Choi, Ph.D. yoonsup.choi@gmail.com EMR/EHR 3D Printer Counseling Data Platform Accelerator/early-VC VR Telemedicine Digital Healthcare Industry Landscape (ver. 3)
  44. 44. 의료 시장/산업의 특성 왜 그렇게 어려운가?
  45. 45. 글로벌 헬스케어 시장은 큰 시장인가?
  46. 46. 글로벌 헬스케어 시장은 큰 시장인가? YES and NO.
  47. 47. 글로벌 헬스케어 시장은 큰 시장인가? YES and NO.
  48. 48. 글로벌 헬스케어 시장의 총 합은 크다. 12조 달러. (1경 3046조원)
  49. 49. 하지만, 헬스케어 시장은 극도로 세분화된 작은 시장의 총합으로 구성되어 있다.
  50. 50. 모든 세부 시장의 니즈를 충족시키는 것은 불가능하다.
  51. 51. 헬스케어 시장의 니즈는 고객마다 매우 세분화되어 있다. • 건강인 / 환자 • 20대 / 30대 / 40대 / 50대 / 60대 / 70대 / 80대 • 남성 / 여성 • 저체중 / 정상/ 과체중 • 가족력 • 건강에 대한 관심 • 지불 능력 • 디지털 리터러시
 • B2C / B2B
  52. 52. •Divide and Conquer: 한 번에 하나씩 공략 하는 수밖에. •그렇다면 어떤 고객을 골라야하나? •가장 절박한 니즈를 가진 고객 세그먼트 •우리가 실제로 해결책을 제시할 수 있는 고객 세그먼트 •돈을 낼 수 있는 고객 세그먼트 그러면 어떻게 해야 하는가?
  53. 53. 얼마나 필요해야 할까?
  54. 54. 비타민, 진통제, 그리고…
  55. 55. 헬스케어 마켓 패러독스 건강인 중증질환 급성질환 지불의사 높음 지불의사 낮음 대상 고객 많음 대상 고객 적음 중증도
  56. 56. 예시?
  57. 57. 의사, “EMR을 좀 더 간편하게 입력하고 싶다”
  58. 58. Fig. 3 The patient record shows a woman with metastatic breast cancer with malignant pleural effusions and empyema. The patient timeline at the top of the figure contains circles for every time-step for which at least a single token exists for the patient, and the horizontal lines show the data type. There is a close-up view of the most recent data points immediately preceding a prediction made 24 h after admission. We trained models for each data type and highlighted in red the tokens which the models attended to—the non-highlighted text was not attended to but is shown for context. The models pick up features in the medications, nursing flowsheets, and clinical notes relevant to the prediction Scalable and accurate deep learning with electronic health A Rajkomar et al. 6 미국 병원, “환자의 재입원율을 예측해서 패널티를 줄이고 싶다”
  59. 59. 환자, “3주를 기다리는 대신, 의사를 바로 만나고 싶다”
  60. 60. • NewYork • First-time home visit $50; regular visits $200; physical $100 환자, “의사가 집으로 오면 좋겠다” 주정부, “응급실 방문 비용 줄이고 싶다”
  61. 61. 간호사, “입원 환자의 욕창을 쉽게 방지하고 싶다”
  62. 62. 부모, “아이가 발작을 일으키는 즉시 알고 싶다”
  63. 63. 발기부전제 집에서 처방받고, 받아보고 싶다.
  64. 64. 환자, “내가 앓는 희귀질환이 뭔지 병명이라도 알고 싶다”
  65. 65. 안과의사, “전공의 때 못다한 백내장 수술 연습을 하고 싶다”
  66. 66. 부모, “새벽 3시 아기가 열날 때 조언을 받고 싶다”
  67. 67. 환자, “가슴 확대 수술 잘하는 성형외과 의사를 찾고 싶다” 성형외과 개원의, “내 전문 시술 분야를 환자에게 알리고 싶다”
  68. 68. 간호사, “사용한 주사기를 안전하게 폐기하고 싶다”
  69. 69. 환자/보호자, “믿을만한 실력 있는 간병인을 구하고 싶다”
  70. 70. 누가 돈을 내는가? 사용자, 결정자, 지불자
  71. 71. 기업 고객 구매 지불 고객은 누구인가?
  72. 72. 환자 의사 보험료 청구 보험 지불 진료 지불 보험금 고객은 누구인가?
  73. 73. 환자 의사 기업 보험 고객은 누구인가? 돈은 누가 내지? 누가 결정하지? 누가 사용하지?
  74. 74. 환자 의사 기업 보험 Payer는 누구인가 돈은 누가 내지? 누가 결정하지? 누가 사용하지?
  75. 75. (수가, 구매팀, 부모) 돈을 낼 것인가? 니즈가 얼마나 큰가 지불구조+
  76. 76. 이해관계자
  77. 77. 기업 고객 타기업 정부 일반적인 산업 생태계와는 달리, 헬스케어 산업의 생태계는 수많은 이해관계자들이 존재합니다
  78. 78. 헬스케어 기업 시민단체 보험사 타기업 정부 규제기관 환자 병원 심평원 일반 스타트업 생태계와는 달리, 헬스케어 스타트업의 생태계는 수많은 이해관계자들이 존재합니다
  79. 79. 신생 헬스케어 기업은 이러한 이해관계자들과의 괴리가 존재할 수밖에 없습니다 신생기업 정부 시민단체 규제기관 보험사 병원
  80. 80. 근거가 필요하다. 데이터, 데이터, 데이터!
  81. 81. https://www.theranos.com/content/images/news/we-publish-prices.jpg 240 lab tests, less than $15 each
  82. 82. http://graphics.wsj.com/billion-dollar-club/ •기업 가치 $9b (June 2014) •총 투자유치 규모: $400m •엘리자베스 홈즈 본인이 과반 이상 지분 보유
  83. 83. The Journal of Clinical Investigation C L I N I C A L M E D I C I N E Introduction Clinical laboratory testing plays a critical role in health care and evidence-based medicine (1). Lab tests provide essential data that support clinical decisions to screen, diagnose, and treat health conditions (2). Most individuals encounter clinical testing through their health care provider during a routine health assess- ment or as a patient in a health care facility. However, individu- als are increasingly playing more active roles in managing their health, and some now seek direct access to laboratory testing for self-guided assessment or monitoring (3–5). IntheUSA,allclinicallaboratorytestingconductedonhumans is regulated by Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) based on guidelines outlined in Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA) (6). To ensure analytical quality of labora- tory methods, certified laboratories are required to participate in periodic proficiency testing using a homogeneous batch of sam- ples that are distributed to each laboratory from a CMS-approved proficiency testing program. These programs assess the total allowable error (TEa) that combines method bias and total impre- cision for each analyte. Acceptability criteria are determined by CLIA and/or the appropriate accrediting agency (7). Direct-to-consumer service models now provide means for individuals to obtain laboratory testing outside traditional health care settings (4, 5). One company implementing this new model is Theranos, which offers a blood testing service that uses capillary tube collection and promises several advantages over traditional venipuncture: lower collection volumes (typically ≤150 μl versus ≥1.5 ml), convenience, and reduced cost — on average about 5-fold less than the 2 largest testing laboratories in the USA (Quest and LabCorp) (8). However, availability of these services varies by state, where access to offerings may be more or less restrictive BACKGROUND. Clinical laboratory tests are now being prescribed and made directly available to consumers through retail outlets in the USA. Concerns with these test have been raised regarding the uncertainty of testing methods used in these venues and a lack of open, scientific validation of the technical accuracy and clinical equivalency of results obtained through these services. METHODS. We conducted a cohort study of 60 healthy adults to compare the uncertainty and accuracy in 22 common clinical lab tests between one company offering blood tests obtained from finger prick (Theranos) and 2 major clinical testing services that require standard venipuncture draws (Quest and LabCorp). Samples were collected in Phoenix, Arizona, at an ambulatory clinic and at retail outlets with point-of-care services. RESULTS. Theranos flagged tests outside their normal range 1.6× more often than other testing services (P < 0.0001). Of the 22 lab measurements evaluated, 15 (68%) showed significant interservice variability (P < 0.002). We found nonequivalent lipid panel test results between Theranos and other clinical services. Variability in testing services, sample collection times, and subjects markedly influenced lab results. CONCLUSION. While laboratory practice standards exist to control this variability, the disparities between testing services we observed could potentially alter clinical interpretation and health care utilization. Greater transparency and evaluation of testing technologies would increase their utility in personalized health management. FUNDING. This work was supported by the Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology, a gift from the Harris Family Charitable Foundation (to J.T. Dudley), and grants from the NIH (R01 DK098242 and U54 CA189201, to J.T. Dudley, and R01 AG046170 and U01 AI111598, to E.E. Schadt). Evaluation of direct-to-consumer low-volume lab tests in healthy adults Brian A. Kidd,1,2,3 Gabriel Hoffman,1,2 Noah Zimmerman,3 Li Li,1,2,3 Joseph W. Morgan,3 Patricia K. Glowe,1,2,3 Gregory J. Botwin,3 Samir Parekh,4 Nikolina Babic,5 Matthew W. Doust,6 Gregory B. Stock,1,2,3 Eric E. Schadt,1,2 and Joel T. Dudley1,2,3 1 Department of Genetics and Genomic Sciences, 2 Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology, 3 Harris Center for Precision Wellness, 4 Department of Hematology and Medical Oncology, and 5 Department of Pathology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, NewYork, NewYork, USA. 6 Hope Research Institute (HRI), Phoenix, Arizona, USA. Conflict of interest: J.T. Dudley owns equity in NuMedii Inc. and has received consulting fees or honoraria from Janssen Pharmaceuticals, GlaxoSmithKline, AstraZeneca, and LAM Therapeutics. Role of funding source: Study funding provided by the Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology and the Harris Center for Precision Wellness at the Icahn School of Medicine at Mount Sinai. Salaries of B.A. Kidd, J.T. Dudley, and E.E. Schadt Downloaded from http://www.jci.org on March 28, 2016. http://dx.doi.org/10.1172/JCI86318 •Mt Sinai 에서 내어놓은 Theranos 의 정확도에 대한 논문 •2015년 7월 경에 60명의 건강한 환자들을 대상으로 5일 간에 걸쳐서 •22가지의 검사 항목을 테라노스와 또 다른 두 군데의 검사 기관에 맡겨서 결과를 비교 •결론적으로 Theranos의 결과가 많이 부정확 •콜레스테롤 등의 경우는 의사의 진단이 바뀔 정도로 크게 부정확 •전반적인 테스트들 결과 정상 범위가 아니라고 판단하는 경우가 테라노스가 1.6배 많음 •22개의 검사 항목 중에서 15개에서 유의미하게 결과의 차이가 있었습니다. •논문에서는 알 수 없는 또 다른 문제 •Theranos가 자체적으로 개발했다고 '주장' 했던 에디슨 기기를 정말로 썼느냐...하는 것 •WSJ 에 나온 과거 직원의 증언에 따르면, 이미 2015년 7월경이라면, •에디슨 기기를 쓰지 않고 지멘스 등 기존 다른 기기에 혈액을 희석해서 쓰고 있을 때 •역시나(?) 이번에도 테라노스는 conflict-of-interest 가 있는 잘못된 논문이라는 반응
  84. 84. $4.5b 에서 $0 으로.
  85. 85. 새로운 것을 주장하려면 근거가 있어야 한다. 논문, 임상연구…
  86. 86. IMM인베스트먼트 문여정 이사 (산부인과 전문의) “어떤 헬스케어 스타트업에 투자해야 하는가?”
  87. 87. “어떤 헬스케어 스타트업에 투자해야 하는가?” IMM인베스트먼트 문여정 이사 (산부인과 전문의) “한국의 헬스케어에는 답이 없다는 것을 아는 스타트업에 투자해야 한다.”
  88. 88. 신의료기술평가 문재인케어 의료전달체계 3분 진료전공의특별법 단일 건강 보험당연지정제 심평의학 저수가
  89. 89. 신의료기술평가 문재인케어 의료전달체계 3분 진료전공의특별법 단일 건강 보험당연지정제 심평의학 저수가 당신의 사업에 어떤 영향을 미치나요? 이를 명확히 알지 못하면, 준비가 덜 되어도 한참 덜 된 것.
  90. 90. 한국 의료 시장의 특성 한국에서 의료 산업이 가능한가?
  91. 91. 시장의 문제
  92. 92. 시장의 문제 •“한국이 왜 매력적인 시장인가?”에 대한 설득력 있는 답 없음.
  93. 93. 시장의 문제 •“한국이 왜 매력적인 시장인가?”에 대한 설득력 있는 답 없음. •너무 작은 국내 시장 (+ 헬스케어는 파편화된 시장) • 혁신의 시도가 어렵고; 지속 가능한 사업모델도 적다 • 결국 해외 진출을 고민해야 함 • 하지만, 실제로는 이도저도 못하는 상황이 많음
  94. 94. 시장의 문제 •정부와 환자는 의료를 산업보다는 ‘복지’로 인식 • 소비자가 의료에 돈을 쓴다는 의식이 적음 • ‘저렴, 혹은 공짜이면서도’, ‘완벽한 의료’를 원함 • 의료로는 돈을 벌어서는 안 된다는 인식
  95. 95. 시장의 문제 •정부와 환자는 의료를 산업보다는 ‘복지’로 인식 • 소비자가 의료에 돈을 쓴다는 의식이 적음 • ‘저렴, 혹은 공짜이면서도’, ‘완벽한 의료’를 원함 • 의료로는 돈을 벌어서는 안 된다는 인식 •한국은 기본적으로 저신뢰 사회 • 정부-환자-의료계-산업계: 서로를 믿지 못함 • 미리 촘촘한 규제를 만들고, 전문성을 서로 인정하지 않는 구조
  96. 96. 시장의 문제
  97. 97. 시장의 문제 •의료의 특수성을 이해하는 창업자 및 투자자가 적음 • 규제, 인허가, 보험수가 + 복잡한 이해관계 구도 • 시장의 특수성을 이해하고, market-product fit 찾아낸 창업자가 적음 • 이러한 창업자를 알아볼 수 있는 투자자도 적음
  98. 98. Quiz: 다음 사례들의 공통점은?
  99. 99. Results within 6-8 weeksA little spit is all it takes! DTC Genetic TestingDirect-To-Consumer 침 뱉아서 택배로 보내면 개인의 유전 정보를 검사해준다
  100. 100. CellScope’s iPhone-enabled otoscope 고막을 스마트폰으로 촬영해서 의사에게 보내면 진단을 내려준다
  101. 101. AliveCor Heart Monitor (Kardia) 스마트폰으로 측정한 심전도를 의사에게 보내 부정맥을 진단 받는다
  102. 102. 애플워치로 측정한 심전도를 의사에게 보내어서 부정맥을 체크한다
  103. 103. Doctor On Demand, B2C 원격 진료 서비스
  104. 104. transfer from Share2 to HealthKit as mandated by Dexcom receiver Food and Drug Administration device classification. Once the glucose values reach HealthKit, they are passively shared with the Epic MyChart app (https://www.epic.com/software-phr.php). The MyChart patient portal is a component of the Epic EHR and uses the same data- base, and the CGM values populate a standard glucose flowsheet in the patient’s chart. This connection is initially established when a pro- vider places an order in a patient’s electronic chart, resulting in a re- quest to the patient within the MyChart app. Once the patient or patient proxy (parent) accepts this connection request on the mobile device, a communication bridge is established between HealthKit and MyChart enabling population of CGM data as frequently as every 5 Participation required confirmation of Bluetooth pairing of the CGM re- ceiver to a mobile device, updating the mobile device with the most recent version of the operating system, Dexcom Share2 app, Epic MyChart app, and confirming or establishing a username and password for all accounts, including a parent’s/adolescent’s Epic MyChart account. Setup time aver- aged 45–60 minutes in addition to the scheduled clinic visit. During this time, there was specific verbal and written notification to the patients/par- ents that the diabetes healthcare team would not be actively monitoring or have real-time access to CGM data, which was out of scope for this pi- lot. The patients/parents were advised that they should continue to contact the diabetes care team by established means for any urgent questions/ concerns. Additionally, patients/parents were advised to maintain updates Figure 1: Overview of the CGM data communication bridge architecture. BRIEFCOMMUNICATION Kumar R B, et al. J Am Med Inform Assoc 2016;0:1–6. doi:10.1093/jamia/ocv206, Brief Communication byguestonApril7,2016http://jamia.oxfordjournals.org/Downloadedfrom JAMIA 2016 Remote Patients Monitoring via Dexcom-HealthKit-Epic-Stanford 제1형 당뇨환자의 혈당을 연속혈당계로 측정하여, 
 아이폰, EMR을 거쳐 
 스탠퍼드 대학병원의 의료진이 모니터링한다.
  105. 105. PillPack, 약을 집으로 배송해준다
  106. 106. Hims, 온라인 문진으로 탈모약, 발기부전 치료제 등을 원격 처방 및 배송
  107. 107. Pager, 우버처럼 의사를 집으로 부른다
  108. 108. Lyft가 환자를 집에서 병원까지, 병원에서 집까지 태워준다
  109. 109. 보험에 가입하면 애플워치를 공짜로 주고, 건강 목표치 달성에 따라 리워드/패널티를 부여
  110. 110. 공통점?
  111. 111. 한국에서는 불법.
  112. 112. 한국에서는 불법. (or, 회색지대, 수가를 받지 못함)
  113. 113. 규제의 문제
  114. 114. 규제의 문제 (1/3) •포지티브 규제 • 법으로 명시적으로 허용한 것 외에는 모두 불법 • 규제 샌드박스, 포괄적 네거티브 규제의 도입 논의 중
  115. 115. 규제의 문제 (1/3) •포지티브 규제 • 법으로 명시적으로 허용한 것 외에는 모두 불법 • 규제 샌드박스, 포괄적 네거티브 규제의 도입 논의 중 •식약처: 의료기기 인허가 • 최근들어 상당히 나아지고 있음 • 인공지능 의료기기 가이드라인 등의 선제적 발표
  116. 116. 규제의 문제 (1/3) •포지티브 규제 • 법으로 명시적으로 허용한 것 외에는 모두 불법 • 규제 샌드박스, 포괄적 네거티브 규제의 도입 논의 중 •식약처: 의료기기 인허가 • 최근들어 상당히 나아지고 있음 • 인공지능 의료기기 가이드라인 등의 선제적 발표 •심평원: 신의료기술평가 • 2중 규제: 식약처의 의료기기 인허가를 받아도 판매할 수 없음 • 국내 시장에 출시하는데 시간이 더 오래 걸리는 이유 • 한국에서는 기존에 없던 새로운 것을 하기가 어려움
  117. 117. 규제의 문제 (2/3) •의료 데이터 관련 규제의 불확실성 • ‘의료 데이터’의 명확한 법적 정의 없음 • 개인식별정보 / 비식별화, 가명화, 재식별화의 법적 정의 없음 (국회 계류 중)
  118. 118. 규제의 문제 (2/3) •의료 데이터 관련 규제의 불확실성 • ‘의료 데이터’의 명확한 법적 정의 없음 • 개인식별정보 / 비식별화, 가명화, 재식별화의 법적 정의 없음 (국회 계류 중) •데이터 비즈니스에 대한 국내 인식 • “대기업이 환자의 데이터를 이용해서 돈을 번다” 는 프레임 • 완벽한 보호 + 데이터의 가치 극대화: 모두 요구
  119. 119. 규제의 문제 (3/3) •기타 주요 규제 • 영리 법인 병원 금지 (vs. 애플의 병원 설립) • 원격 의료 금지 (vs. 텔라닥) • 의약품 배송 금지 (vs. 아마존, 바이두) • 유전정보 DTC 검사 금지 (vs. 23andMe) • 보험사 건강관리서비스 회색지대 (vs. Oscar, Omada/Noom) • 차량 공유 서비스 금지, 환자 유인행위 금지 (vs. Uber Health)
  120. 120. 한국 의료의 특수성
  121. 121. 한국 의료의 특수성 (1/2)
  122. 122. 한국 의료의 특수성 (1/2) •단일 국민 건강보험 & 당연지정제 • 모든 의료 행위의 가격을 정부가 컨트롤

 • 해당 의료 행위의 의학적 필요성을 정부(심평원)가 판단 (not by 의료인) • 의사가 필요해도, 수가 적용이 되지 않아서 사용하지 못하는 경우 발생 • 정부는 기본적으로 의료계를 신뢰하지 않음 (‘저신뢰 사회’)

 • 건강보험 재정을 아끼는 것이 가장 큰 목표 중의 하나 • 새로운 혁신 기술을 과감히 받아들이는 것에 매우 보수적임
  123. 123. 한국 의료의 특수성 (2/3) •문재인케어: 보장성 강화 • ‘의학적으로 필수적인’ 의료 행위는 모두 건강보험 적용 • 보장성 강화 = 국가 컨트롤 강화 = 기업 자율성 약화 = 혁신의 저해 (글로벌과 반대)
  124. 124. 한국 의료의 특수성 (2/3) •문재인케어: 보장성 강화 • ‘의학적으로 필수적인’ 의료 행위는 모두 건강보험 적용 • 보장성 강화 = 국가 컨트롤 강화 = 기업 자율성 약화 = 혁신의 저해 (글로벌과 반대) •저수가 (가장 근본적 문제 중 하나) • 국민건강보험 수가 지정이 매우 보수적임 (ex. 인공지능 의료기기) • 수가를 받아도, 결국 저수가 (원가의 일부 밖에 보전 안됨)
  125. 125. 한국 의료의 특수성 (3/3) •높은 접근성 • 한국은 당일 진료 vs. 미국은 예약 후 2-3주 • 미국의 많은 사업모델이 한국에서는 유효하지 않은 이유.
  126. 126. 한국 의료의 특수성 (3/3) •높은 접근성 • 한국은 당일 진료 vs. 미국은 예약 후 2-3주 • 미국의 많은 사업모델이 한국에서는 유효하지 않은 이유. •붕괴된 의료 전달 체계 • 일반 감기 환자도 서울대병원 응급실 내원 가능 • 1, 2, 3차 병원의 역할 분담 무너짐 (위기이자 기회일 수도)
  127. 127. “한국의 헬스케어에는 답이 없다는 것을 아는 스타트업에 투자해야 한다.” IMM인베스트먼트 문여정 이사 (산부인과 전문의)
 @스타트업 생태계 컨퍼런스 2019
  128. 128. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나?
  129. 129. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나? 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출)
  130. 130. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나? 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출)
  131. 131. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나? 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출)
  132. 132. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나? 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스, 반려동물) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출)
  133. 133. 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나? 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스, 반려동물) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출)
  134. 134. 1. 시스템에 도전하여 변화를 이끈다. (23andMe) 2. 시스템 하에서 최선의 답을 찾는다. (현재 상장사들) 3. 시스템의 틈새를 공략한다. (타다) 4. 시스템을 회피한다. (웰니스, 반려동물) 5. 다른 시스템으로 간다. (해외 진출) 답이 없는 한국의 헬스케어 시스템, 스타트업에게는 어떤 옵션이 있나?
  135. 135. 몇가지 해결책
  136. 136. 몇가지 해결책
  137. 137. 몇가지 해결책 •1. 국민 건강 보험을 이원화/다원화 • 결국 한국 의료 시장의 모든 문제는 국민건강보험으로 귀결 • 혁신 기술을 보다 적극적으로 받아들이는 국민건강보험을 추가로 개설 • 근본적인 해결책이 될 것으로 생각되지만, 현실적으로는 불가능할 것 • 소위 ‘국민 정서법’에 저촉 • ‘기계적 형평성’, ‘정치적 올바름’ 이슈 • 돈 있는 사람이 더 좋은 서비스를 받는 것 인정하지 못함 • 보장성 확대와 반대 방향, ‘의료 영리화’에도 저촉
  138. 138. 몇가지 해결책
  139. 139. 몇가지 해결책 •2. 사보험사 대상의 B2B2C • 최근 사보험사의 디지털 헬스케어 서비스에 대한 관심 높아지고 있음 • 하지만, 국내 보험사의 관련 경험, 전문성, 데이터가 미비 • 건강관리서비스에 대한 가이드라인이 최근에 나옴 • 하지만, 회색 지대는 여전히 있으며, 해석의 여지가 존재 • 2018년 초 복지부의 건강관리서비스 TF 발족하였으나, 아직 활동 전무 • 시민단체 반발도 부담 • ‘보험사가 가입자의 데이터로 돈을 번다’는 프레임

  140. 140. 몇가지 해결책
  141. 141. 몇가지 해결책 •3. 의료기기 외의 웰니스, 의료 관련 서비스에 집중 • 진단, 치료 등의 의학적 행위 외에, 규제를 받지 않는 영역에서 사업 • 의학의 근본적인 문제를 해결하기는 어려우나, 일단 사업은 가능 • 병원 대상의 B2B • 일반 환자 대상의 B2C
 • 한국에서 성공한 대부분의 디지털 헬스케어 기업은 이 영역에 해당 • 케어랩스(2018년 IPO)의 강남언니: 성형외과 O2O 플랫폼 • DHP가 투자한 영역도 대부분 여기에 해당 • 병원용 챗봇, 의대생/의사 대상의 VR 솔루션, (+ 마음챙김 명상) • O2O 플랫폼: 당뇨병, 탈모, 의사 찾기, (+ 간병인)
  142. 142. 몇가지 해결책
  143. 143. 몇가지 해결책 •4. 해외 진출 • 시장 크기 작고, 지불 의사도 없고, 규제도 미비된 한국 시장을 떠나서, • 미국, 유럽, 중국, 일본, 동남아 등의 시장에 먼저 진출하려는 움직임 • 최근 일부 스타트업은 아예 해외에서 시작하거나, • 기술 개발 후 출시를 해외에서 먼저 하는 경우 증가
  144. 144. 뉴 노멀을 준비하라
  145. 145. •코로나 바이러스로 뉴 노멀이 온다. •코로나19는 연내 종식되지 않을 것이며, 내년 이후까지 이어질 수도 •코로나19 이후에도 감염병은 또 다시 창궐할 것 + 주기적 재발 뉴 노멀을 준비하라
  146. 146. •코로나 바이러스로 뉴 노멀이 온다. •코로나19는 연내 종식되지 않을 것이며, 내년 이후까지 이어질 수도 •코로나19 이후에도 감염병은 또 다시 창궐할 것 + 주기적 재발 •규제 및 의료 시스템에 변화의 가능성 •뉴 노멀에서도 원격의료, 의약품 배송 등의 금기가 여전히 금기일까 •의료전달체계, 지불구조, 병원 시스템, 정부 부처, 규제의 변화 가능성 •이런 변곡점은 관련 산업계에 위기이자 기회 뉴 노멀을 준비하라
  147. 147. •코로나 바이러스로 뉴 노멀이 온다. •코로나19는 연내 종식되지 않을 것이며, 내년 이후까지 이어질 수도 •코로나19 이후에도 감염병은 또 다시 창궐할 것 + 주기적 재발 •규제 및 의료 시스템에 변화의 가능성 •뉴 노멀에서도 원격의료, 의약품 배송 등의 금기가 여전히 금기일까 •의료전달체계, 지불구조, 병원 시스템, 정부 부처, 규제의 변화 가능성 •이런 변곡점은 관련 산업계에 위기이자 기회 •어디에 기회가 있는가 •건강/의료에 대한 사회 전반의 인식 증가, 지불의사의 변화 •비대면, 원격, 배송, 정신 건강, 인구 수준의 확장성 •원격진료, 원격 환자 모니터링, 디지털 치료제 + 비대면 서비스 뉴 노멀을 준비하라
  148. 148. 언택트 확장성 비용효과성
  149. 149. Feedback/Questions • Email: yoonsup.choi@gmail.com • Blog: http://www.yoonsupchoi.com • Facebook: Yoon Sup Choi

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