□ 인공지능과 헬스케어 산업혁신

◦ 인공지능과 헬스케어

- 구글과 IBM 모두 인공지능 최우선 활용분야로 헬스케어 지목
- 인공지능 헬스케어 시장은 연평균 40% 이상 고성장 예상 (Frost&Sullivan)
- 헬스케어 데이터 빅뱅, 이 중 80%는 비정형 데이터
- 인공지능 기술 발전은 방대한 데이터의 통합·분석을 통해 헬스케어 분야의 새로운 가치를 창출

◦ 헬스케어 4대영역의 발전 방향

헬스케어 4대영역의 발전 방향

◦ 인공지능 헬스케어 생태계 발전을 위한 제언

- 의료 데이터 환경 마련

· 양질의 빅데이터 확보가 헬스케어 인공지능 성공의 선결 조건
· 국내는 데이터를 기관별로 보유하여 통합·공동 활용 방안 마련 필요
· 빅데이터 의료정보 취급 가이드 마련

- 인공지능 헬스케어 산업 생태계 활성화

· 다양한 분야의 신규 및 기존 기업들의 인공지능 역량확보 필요
· 데이터 확보와 임상시험 등이 용이한 병원 중심의 클러스터 구축

- 인공지능 헬스케어 혁신 동인 마련

· 정부가 적극적으로 이해관계자들의 변화 유도 필요
· 인공지능을 활용한 헬스케어 혁신을 촉진하기 위한 인센티브 제공
· 신기술 발전에 발맞춘 가이드라인 제시 및 규제 합리화

 □ 디지털헬스에서 인공지능의 의미

◦ 데이터에 대한 근거만 있으면 개발은 큰 문제가 아님

· How-Old.net 사람의 사진을 올리면 성별과 나이를 판독 하는 사이트는 3명의 개발자가 1일만에 하루에 개발

◦ 중요한 것은 경험적 방법 과학적 방법, 자연과학의 발전, 데이터과학의 발전

- 그동안 데이터를 쓰지 못했던 것은 평상시의 데이터를 파악하지 못했음
- 의사들의 근거기반, 데이터 검증은 탁월함
- 근거 기반의 의료가 지속적으로 발전한 100년후에는 지금의 의료수준이 비과학적으로 보일 지도 모름

◦ 디지털 헬스케어의 의미

- 의미있는 정보, 비용 효용
- 국가별로 상황이 다르며, 한국의 특수성 존재

◦ 디지털 헬스케어의 미래

- 인공지능의사의 출현도 언젠가는 도달 할 것, 그 판단은 인간이 할 것
- 병원은 19세기에 정부에 의한 대규모 자본 투입으로 발전

◦ 빅데이터 기반 의학

- 임상자료외에 평상시의 데이터와 사회거시적 요인, 유전자의 미시적 정보까지 한번에 렌더링 가능, 어떻게 의미있는 정보를 요약해줄지
- 증상 기반 의학에서 근거 기반 의학으로 변화 중

◦ 인공지능의 의료효과

- 의료의 오류는 감소하는 방향으로 변화
- 80%의 알고리즘 의사는 감소, 그러나 더 일은 증가할 것, 더 복잡한 일은 증가
- 의료기관과 환자는 연결 될 것
- 저비용 구조의 혁신적인 사업모델 등장

◦ 의료서비스의 변화

- 보조인력관리, 의사결정에 주안점
- 잘 교육된 보조 인력 서비스로 변경
- 사회적 합의 필요

◦ AI의 방향

- 정밀한 진단
- 저 비용 구조의 혁신적 사업 모델
- 정보기술은 단순화를 가능하게

  □ Precision Medicine & Artificial Intelligence

◦ 현재 정밀의료의 상황

- 질병에 대한 예측은 아직 어려운 수준
- 분자생물학, 행동 기반 이런 데이터를 그동안 쓸 수는 없었음
- 유전자 학문 발달, 라이프 스타일 수집 가능해짐
- 유전자, emr, 모바일, 소셜미디어, 웨어러블의 발달

◦ 현재는 데이터 수집 단계

- 현재는 인프라는 갖추어졌으나 아직 데이터의 정확성은 보장하지 못하고 있음
- 투자가 필요한 단계
- 국내 기술과 인프라는 부족
- 데이터 과학이 중요하나, 데이터를 만들 수는 없음
- 데이터를 만드는 원천 기술 확보 필요

◦ 미국의 사례

- 95%는 교류가 가능한 수준
- 미국은 2500억불 배정되어있음, 그 중 데이터를 쌓는데 150억불 투자
- 양질의 데이터는 아직 부족하여 코호트 구축 등 다양한 노력 진행중
- 지역별 코호트 통합
- 훌륭한 인프라 스트럭쳐를 통해 자격을 갖춘이들이 누구나 데이터를 사용 가능
- 규제도 존재하며 정리 중
- 하지만 아직도 FDA까지 통과한 사례는 많지 않음

◦ 한국의 사례

- 한국은 병원 별로 데이터를 가지고 있음 심평원은 depth가 낮음
- 복잡한 규제

◦ 인공지능은 데이터와 연결, 훈련이 더 중요

◦ 정밀의료를 위해 데이터를 만드는데 더 많은 투자가 필요하다

- 증거는 제시하지만, 창조는 하지 않는다. 데이터를 만드는데 더 많은 투자가 필요

  □ 패널 토론

◦ (최윤섭 소장) 최근 인공지능에 대한 너무 과대 평가되어있음

◦ (신수용 교수) 한국은 EMR의 활용이 제대로 읽기 어려운 형태로 되어있음

◦ (조미진 매니저) 육안으로 보는 것보다 인공지능이 보는 것이 더 좋을 수 있음. 영상외의 다른 자료로 오타를 보정 가능함, 한국은 데이터가 건강검진센터나 대형병원에 집중화 되있어 수집이 용이함

◦ (정창우 상무 IBM) 데이터 큐레이션이 매우 중요, 전문가가 훈련을 해야 함, 전문가가 선별해야 함, 지도학습은 매우 중요

◦ (신수용 교수) 국내의 경우, 다양한 헬스케어 서비스가 불법으로 간주됨

◦ (신현묵 이사) 기업들은 디지털 헬스케어는 단기적 결과가 나기 어려운 분야로 좀 더 장기적인 관점으로 접근해야 함

 

인공지능과 헬스케어 산업 혁신_김태호(소프트웨어정책연구소 선임연구원)

 

정밀의료와 인공지능_김정훈(분당서울대병원 교수)

http://prezi.com/q6-odmps2-a3/?utm_campaign=share&utm_medium=copy 디지털헬스에서 인공지능의 의미_신현묵(오픈헬스데이타그룹 이사) 발표자료는 프레지입니다.

임춘성(SPRi 실장)
임춘성(SPRi 실장)
김태호(SPRi 선임연구원)
김태호(SPRi 선임연구원)
김태호(SPRi 선임연구원)
김태호(SPRi 선임연구원)
신현묵(오픈헬스데이타그룹 이사)
신현묵(오픈헬스데이타그룹 이사)
김정훈(분당서울대병원 교수)
김정훈(분당서울대병원 교수)
패널_조미진 김태호 신수용 김정훈 신현묵
패널_조미진 김태호 신수용 김정훈 신현묵

- 프로그램 -

프로그램
제목 발표자 시간
인공지능과 헬스케어 산업 혁신 김태호(SPRi 선임연구원) 20분
디지털헬스에서 인공지능의 의미 신현묵(오픈헬스데이타그룹 이사) 20분
정밀의료와 인공지능 김정훈(분당서울대병원 교수) 20분
Q&A 및 패널토론
패널: 신수용(서울아산병원 교수), 조미진(루닛 매니저), 최윤섭(디지털 헬스케어 연구소 소장)
40분

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