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팜플러스
방준석 교수의 약업혁신
<20> 맞춤형 헬스케어 기술이 약업혁신을 주도할 것이다
편집부
입력 2020-09-11 09:15
수정 최종수정 2020-09-11 09:22
인공지능(AI)이 주도할 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 약업이 속한 헬스케어산업도 다양한 가시적 성과가 나타났다. 헬스케어산업은 전통적 의료기관의 진단∙치료 기능을 넘어서 의료소비자의 개인건강기록(Personal Health Record, PHR) 중심의 맞춤형 산업으로 변모하고 있다. PHR은 개인 건강과 관련한 모든 정보, 이를 바탕으로 제공되는 관리서비스와 플랫폼을 모두 포함하는 개념으로서 헬스케어산업의 패러다임 변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 또 하나는 챗봇 상담처럼 AI기술이 개인맞춤형 헬스케어산업에 접목되는 기술개발의 흐름이다. 최근 우리나라에서도 생활습관병 환자를 대상으로 병∙의원을 지정한 뒤 전화나 문자를 통해 상담해 줌으로써 만성질환의 예방∙관리를 도와줘 치료비 감소와 사용자 만족도에서 좋은 평가를 얻었기에 점차 자동상담시스템의 확대 도입이 관심을 모으고 있다.
PHR 활용 기술의 실제
1. 마이데이터
데이터는 4차 산업혁명의 핵심요소이다. 병원의 진료기록을 진료 외 용도로 활용할 때 정보주체의 동의를 얻어야만 한다. 하지만 ‘마이데이터(MyData)’는 정보주체의 자기결정권 행사제도로써 다양한 기관에 산재한 개인정보를 정보주체가 주도적으로 활용하는 체계이며, 본인 소유의 데이터를 내려받아 활용하거나 제3자의 데이터 사용에 동의하는 방식이다. 여기에는 굳이 법 개정이 필요없고 비식별조치로 인한 정보손실도 없으므로 금방이라도 시행할 수 있다.
미국은 의료, 교육, 에너지, 환경 분야에서 블루버튼, 오렌지버튼, 그린버튼 등의 별칭으로 이러한방식을 이미 시행 중이다. 2020년부터 계획인 일본의 ‘정보유통인증제’도 미국과 비슷한데, 개인의 의료, 금융, 통신사용 정보를 인증 받은 정보유통기관이나 업체에 기탁하여 대신 유통하는 제도로서 데이터가 필요한 기업은 정보은행이나 정보신탁을 통해 구매할 수 있다. 우리나라도 ‘마이데이터 서비스 실증시범사업’이 추진 중인데, 2019년에 의료, 금융, 유통, 에너지 분야 등 8개 과제가 선정되었고, 그 중 3개가 의료분야로서, (1)강남세브란스병원이 주관하는 “의료 마이데이터 플랫폼 및 검진 데이터를 활용한 건강관리 서비스”는 건강검진, 처방전 데이터를 이용한 영양건강식단 추천 서비스이고, (2)삼성서울병원과 ㈜브이티더블유가 협업하는 “응급상황을 위한 개인건강지갑 서비스”는 응급환자가 응급진료기록 및 일상생활 속 건강기록을 보관하고, 진료와 처방에 활용할 수 있는 개인건강지갑 서비스이다. (3)서울대병원 주관의 “MyHealthData 플랫폼 및 서비스 실증”은 환자가 동의한 개인의료정보기반 건강정보교류플랫폼과 라이프 로그 데이터를 융합한 개인맞춤코칭 서비스이다.
2. OHDSI와 OMOP CDM
OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics)는 데이터 기반 의학연구 국제협력모임인데, 협업을 통해서 임상증례(Case)를 발견하는 것이 목표다. 참여 의료기관의 데이터를 통합, 관찰하면 증례의 발견이 더 쉬워지는데, OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) CDM (Common Data Model)은 기관별 데이터 구조의 통일에 쓰이는 공통데이터모델(CDM)이다. CDM은 진료기록 중에서 약물의 처방이나 처치가 치료결과에 미치는 영향도 연구할 수 있게 설계되었는데, 표준진료데이터 정보영역에 환자의 특성, 내원, 진단, 투약, 처치, 검사관련 정보가 핵심요소로 포함한다. CDM 변환데이터는 표준화된 구조와 용어에 기반하여 구축된다.
3. 닥터앤서
AI기반 정밀의료서비스 플랫폼으로서 IBM 왓슨에 대응할 목적으로 2018년부터 3년간 350억원을 투입하여 의료데이터(진단, 영상, 유전체, 생활습관)를 연계∙분석하여 개인특성에 맞춰 질병을 예측∙진단∙치료하는 것을 목표로 개발 중이다. 특히 유방암, 대장암, 전립선암, 심뇌혈관질환, 심장질환, 뇌전증, 치매, 소아 희귀난치성 유전질환 등 8대 질환을 대상으로 21개의 소프트웨어를 개발하는데, 이 공통플랫폼은 다기관의 의료데이터가 연계되고 통합되어 지능형 소프트웨어 개발∙학습과 서비스 제공이 가능한 클라우드 환경이고, 질환별, 병원별로 독립적으로 운영되는 데이터뱅크 영역, 질환별 학습데이터 영역, 서비스연계 영역으로 구성된다.
개인 맞춤형 헬스케어 플랫폼 기술의 현황
헬스케어 플랫폼이 처리하는 대상은 병원의 전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)에서 한 개인이 평생 동안 생성하는 PHR로 전환 중이다. 미래에는 개인의 질환 유무와 상관없이 라이프 로그(생활습관, 생활환경, 운동량, 수면패턴 등)같은 개인생성 건강기록, 기존의 병원데이터, 건강검진기록, 유전자정보 등을 활용해 (1)건강한 삶의 유지, (2)질병의 효과적 예방과 예측을 통한 조기대응, (3)유병 시 개인병력, 유전정보 등을 반영한 정밀의료(Precision Medicine)의 실현을 추구할 것이다. 그럼, PHR에 기반한 헬스케어산업 진입을 모색하는 기업의 플랫폼 기술을 예로 들어보자.
1. 애플
2014년에 출시된 애플워치는 산업적 파급이 매우 컸고, 최근에 발매된 애플워치에는 낙상감지 및 FDA가 승인한 심전도(ECG) 측정기능까지 탑재하여 일반인의 헬스케어 플랫폼 진입을 촉진하는 선도적 기기로 인정받았다. 애플워치의 공개에 앞서 애플은 ‘헬스키트(Health Kit)’라는 헬스케어플랫폼을 공개하였는데, 이것은 EMR 전송 표준프로토콜인 Health Level 7의 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)를 기반으로 개발되었다(그림 1). 그리고 헬스케어 앱인 ‘Apple Health Records’를 통해 미국 전역의 200개 제휴병원과 헬스앱 사용자의 데이터 사용이 가능해졌고, 제일 큰 통합의료시스템을 가진 재향군인회(VA)와 협력하여 약 900만명, 1,200여개 의료시설에 산재한 재향군인 의료정보를 연동시킨 헬스케어 플랫폼으로서 입지를 확보하였다. 또한, 의학적 임상실험을 위한 ‘리서치키트(Research Kit)’와 타사나 병원의 환자관리를 돕는 ‘케어키트(Care Kit)’도 개발했는데, 리서치키트는 파킨슨병, 자폐증, 간질∙발작, 뇌진탕, 흑색종 등의 연구에 쓰이며 6개월 만에 10만명의 사용자를 확보하였다. 케어키트는 사용자 본인 스스로 관리하고 증상을 기록하는 Patient Diary 기능을 포함하므로 다양한 타사의 장치들과 연동이 가능하여 확장적인 자가검진이 가능하다.
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2. 구글
2008년 ‘Google Health 프로젝트’를 시작함으로써 헬스케어 플랫폼 시장에 진입했다. 모회사인 Alphabet을 중심으로 자회사(Verily, Calico, DeepMind, Nest 등) 및 60여개 스타트업과 공동연구로써 다양한 의료기술을 직접 확보하는데 주력한다. 구글 헬스케어사업의 핵심은 ‘베릴리(Verily)’로서 질병의 진단, 예방, 관리 등 다양한 프로젝트를 수행 중이고, 웨어러블 디바이스, 센서, 기계학습 기술을 질병치료에 접목하려고 연구개발 역량을 집중하고 있다.
그리고 2104년 첫 헬스케어 플랫폼인 ‘구글핏(Google Fit)’을 선보였다. 애플의 헬스케어 플랫폼은 의료분야의 이해관계자, 의료진, 의료기관, 사용자를 위한 파트를 구분하여 접근하는 것과 달리, 구글은 소프트웨어 개발도구(Software Development Kit, SDK) 공개를 통해 나이키, 샤오미 등 다양한 타사 앱으로부터 사용자의 다양한 건강정보(운동량, 수면, 심박 등)를 수집한다.
3. 아마존
2018년 아마존은 해븐(Heaven)을 설립하여, 자신이 보유한 유통망 사업을 기반으로 헬스케어서비스 모델을 구상했다. 이 것은 사용자 구매편의성을 극대화하도록 스마트 스피커인 알렉사(Alexa), AI기반의 예측 및 배송, 자율주행, 물류창고 관리, 고객 분석∙추천 알고리즘과 약품배송을 결합하였는데, 사용자가 건강이상 징후를 알렉사에게 문의하면, 병원에 내원할지, 모바일 상담이 필요한지 제안하고, 모바일 상담을 통해 간단한 테스트 도구를 고객에게 배송한 뒤 결과에 따라 원격지에서 처방전을 발행하고 아마존이 필요한 약품을 배송하는 구조이다(그림 2).
2019년에는 가족용 건강관리 앱인 ‘아마존 케어’를 출시했고, 원격진료기반으로 처방전을 받는 헬스케어모델을 실행에 옮기는 중이다. 사용자는 앱을 통해 의사 또는 약사와 상담하고 조언을 받을 수 있다. 또한, AWS (Amazon Web Services) 기반의 의료용 빅데이터 플랫폼인 Amazon Comprehend Medical도 공개했는데, 이것은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 기반으로 통합 및 구조화되지 않은 의료기록에서 주요한 정보를 추출, 분석할 수 있다.
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4. 23andMe
23andMe는 고객의 타액 샘플을 우편을 이용하여 저렴한 가격으로 120여개 질병에 대한 위험도를 포함한, 200개가 넘는 유전적 특성을 제공하는 개인 유전체 분석의 선두기업이다. 유전자 분석비용을 낮추는 대신 분석결과를 제약, 바이오, 건강보험 관련 기업에 제공하여 수익을 창출한다. 또한, 유전자 분석결과를 기반으로 음악이나 여행지 추천과 같은 개인화 추천서비스를 제공하려고 Spotify, Airbnb와도 협업하는 등 다양한 분야로 유전자 분석정보의 활용을 시도하고 있다.
5. IBM
IBM Watson의 헬스케어서비스인 ‘Watson for Oncology’는 (1)의학 문헌에 대한 수집기술, (2)자연어처리와 인지알고리즘을 적용한 데이터 이해기술, (3)가용한 치료법에 대한 통찰력을 제공하도록 검색 및 추천기술, (4)적용가능한 치료방법과 임상데이터를 신속히 확인하도록 지원하는 데이터 연계기술 등으로 구성된다. Watson은 빅데이터 분석결과를 이용하여 의료정보를 제공하는 CDSS (Clinic Decision Support System)의 일종으로도 볼 수 있으나, 방대한 의학문헌에 자연어처리와 기계학습 기술을 적용하여 분석하고 이를 임상데이터와 연계하는 방식의 융합데이터를 생성한다는 점에서 기존시스템들과의 차이점을 가진다
최근 AI기반의 의료데이터 구축, 빅데이터 분석, 챗봇기술이 주목받으며, 개인 맞춤형 헬스케어분야는 진단∙치료의 의료기관 중심에서 예방∙관리인 의료소비자 중심으로 패러다임이 변화하였다. 특히 개인건강기록(PHR)에 기반하여 개인건강데이터 분석과 편의성을 위한 인터페이스로서 인공지능기술을 활용하는 방향으로 발전 중이다. 하지만 여전히 국내에서는 헬스케어 빅데이터 구축과 원격의료, 의약품의 배송 등이 다양한 규제와 직능단체의 반대의견으로 정체되며 헬스케어서비스의 본격적 확산이 지연되는 상황이다.
공주의 병을 치료했던 동화 속의 사과와 같이, 개인 맞춤형 헬스케어서비스는 국민들이 생활에서 체감할 수 있는 국민과 가장 밀접한 서비스로 부각되고 있다. 급변하는 ICT를 활용하여 헬스케어 융합데이터 구축 및 서비스 개발을 통해 약업의 구성원도 만족하면서 국민의 보건의료 수준도 향상되는 방향으로 혁신이 실현되기를 기대한다.
방준석 교수(숙대약대)는 우리나라와 미국의 약국, 병원, 제약회사, 연구소 등에서 활동한 풍부한 경험을 바탕으로 약학대학의 임상약학 교수이자, 경영전문대학원의 헬스케어MBA 주임교수로서 활동하고 있다. 약사이자 약학자로서 약과 약사, 약국과 약업은 물론, 노인약료와 스마트헬스케어 분야의 혁신과 발전방안을 연구하여 사회의 각계 각층과 교류하며 실천하고 있다.
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<20> 맞춤형 헬스케어 기술이 약업혁신을 주도할 것이다
- 편집부 기자 news@yakup.co.kr
- 입력 2020-09-11 09:15 수정 최종수정 2020-09-11 09:22
인공지능(AI)이 주도할 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 약업이 속한 헬스케어산업도 다양한 가시적 성과가 나타났다. 헬스케어산업은 전통적 의료기관의 진단∙치료 기능을 넘어서 의료소비자의 개인건강기록(Personal Health Record, PHR) 중심의 맞춤형 산업으로 변모하고 있다. PHR은 개인 건강과 관련한 모든 정보, 이를 바탕으로 제공되는 관리서비스와 플랫폼을 모두 포함하는 개념으로서 헬스케어산업의 패러다임 변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 또 하나는 챗봇 상담처럼 AI기술이 개인맞춤형 헬스케어산업에 접목되는 기술개발의 흐름이다. 최근 우리나라에서도 생활습관병 환자를 대상으로 병∙의원을 지정한 뒤 전화나 문자를 통해 상담해 줌으로써 만성질환의 예방∙관리를 도와줘 치료비 감소와 사용자 만족도에서 좋은 평가를 얻었기에 점차 자동상담시스템의 확대 도입이 관심을 모으고 있다.
PHR 활용 기술의 실제
1. 마이데이터
데이터는 4차 산업혁명의 핵심요소이다. 병원의 진료기록을 진료 외 용도로 활용할 때 정보주체의 동의를 얻어야만 한다. 하지만 ‘마이데이터(MyData)’는 정보주체의 자기결정권 행사제도로써 다양한 기관에 산재한 개인정보를 정보주체가 주도적으로 활용하는 체계이며, 본인 소유의 데이터를 내려받아 활용하거나 제3자의 데이터 사용에 동의하는 방식이다. 여기에는 굳이 법 개정이 필요없고 비식별조치로 인한 정보손실도 없으므로 금방이라도 시행할 수 있다.
미국은 의료, 교육, 에너지, 환경 분야에서 블루버튼, 오렌지버튼, 그린버튼 등의 별칭으로 이러한방식을 이미 시행 중이다. 2020년부터 계획인 일본의 ‘정보유통인증제’도 미국과 비슷한데, 개인의 의료, 금융, 통신사용 정보를 인증 받은 정보유통기관이나 업체에 기탁하여 대신 유통하는 제도로서 데이터가 필요한 기업은 정보은행이나 정보신탁을 통해 구매할 수 있다. 우리나라도 ‘마이데이터 서비스 실증시범사업’이 추진 중인데, 2019년에 의료, 금융, 유통, 에너지 분야 등 8개 과제가 선정되었고, 그 중 3개가 의료분야로서, (1)강남세브란스병원이 주관하는 “의료 마이데이터 플랫폼 및 검진 데이터를 활용한 건강관리 서비스”는 건강검진, 처방전 데이터를 이용한 영양건강식단 추천 서비스이고, (2)삼성서울병원과 ㈜브이티더블유가 협업하는 “응급상황을 위한 개인건강지갑 서비스”는 응급환자가 응급진료기록 및 일상생활 속 건강기록을 보관하고, 진료와 처방에 활용할 수 있는 개인건강지갑 서비스이다. (3)서울대병원 주관의 “MyHealthData 플랫폼 및 서비스 실증”은 환자가 동의한 개인의료정보기반 건강정보교류플랫폼과 라이프 로그 데이터를 융합한 개인맞춤코칭 서비스이다.
2. OHDSI와 OMOP CDM
OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics)는 데이터 기반 의학연구 국제협력모임인데, 협업을 통해서 임상증례(Case)를 발견하는 것이 목표다. 참여 의료기관의 데이터를 통합, 관찰하면 증례의 발견이 더 쉬워지는데, OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) CDM (Common Data Model)은 기관별 데이터 구조의 통일에 쓰이는 공통데이터모델(CDM)이다. CDM은 진료기록 중에서 약물의 처방이나 처치가 치료결과에 미치는 영향도 연구할 수 있게 설계되었는데, 표준진료데이터 정보영역에 환자의 특성, 내원, 진단, 투약, 처치, 검사관련 정보가 핵심요소로 포함한다. CDM 변환데이터는 표준화된 구조와 용어에 기반하여 구축된다.
3. 닥터앤서
AI기반 정밀의료서비스 플랫폼으로서 IBM 왓슨에 대응할 목적으로 2018년부터 3년간 350억원을 투입하여 의료데이터(진단, 영상, 유전체, 생활습관)를 연계∙분석하여 개인특성에 맞춰 질병을 예측∙진단∙치료하는 것을 목표로 개발 중이다. 특히 유방암, 대장암, 전립선암, 심뇌혈관질환, 심장질환, 뇌전증, 치매, 소아 희귀난치성 유전질환 등 8대 질환을 대상으로 21개의 소프트웨어를 개발하는데, 이 공통플랫폼은 다기관의 의료데이터가 연계되고 통합되어 지능형 소프트웨어 개발∙학습과 서비스 제공이 가능한 클라우드 환경이고, 질환별, 병원별로 독립적으로 운영되는 데이터뱅크 영역, 질환별 학습데이터 영역, 서비스연계 영역으로 구성된다.
개인 맞춤형 헬스케어 플랫폼 기술의 현황
헬스케어 플랫폼이 처리하는 대상은 병원의 전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)에서 한 개인이 평생 동안 생성하는 PHR로 전환 중이다. 미래에는 개인의 질환 유무와 상관없이 라이프 로그(생활습관, 생활환경, 운동량, 수면패턴 등)같은 개인생성 건강기록, 기존의 병원데이터, 건강검진기록, 유전자정보 등을 활용해 (1)건강한 삶의 유지, (2)질병의 효과적 예방과 예측을 통한 조기대응, (3)유병 시 개인병력, 유전정보 등을 반영한 정밀의료(Precision Medicine)의 실현을 추구할 것이다. 그럼, PHR에 기반한 헬스케어산업 진입을 모색하는 기업의 플랫폼 기술을 예로 들어보자.
1. 애플
2014년에 출시된 애플워치는 산업적 파급이 매우 컸고, 최근에 발매된 애플워치에는 낙상감지 및 FDA가 승인한 심전도(ECG) 측정기능까지 탑재하여 일반인의 헬스케어 플랫폼 진입을 촉진하는 선도적 기기로 인정받았다. 애플워치의 공개에 앞서 애플은 ‘헬스키트(Health Kit)’라는 헬스케어플랫폼을 공개하였는데, 이것은 EMR 전송 표준프로토콜인 Health Level 7의 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)를 기반으로 개발되었다(그림 1). 그리고 헬스케어 앱인 ‘Apple Health Records’를 통해 미국 전역의 200개 제휴병원과 헬스앱 사용자의 데이터 사용이 가능해졌고, 제일 큰 통합의료시스템을 가진 재향군인회(VA)와 협력하여 약 900만명, 1,200여개 의료시설에 산재한 재향군인 의료정보를 연동시킨 헬스케어 플랫폼으로서 입지를 확보하였다. 또한, 의학적 임상실험을 위한 ‘리서치키트(Research Kit)’와 타사나 병원의 환자관리를 돕는 ‘케어키트(Care Kit)’도 개발했는데, 리서치키트는 파킨슨병, 자폐증, 간질∙발작, 뇌진탕, 흑색종 등의 연구에 쓰이며 6개월 만에 10만명의 사용자를 확보하였다. 케어키트는 사용자 본인 스스로 관리하고 증상을 기록하는 Patient Diary 기능을 포함하므로 다양한 타사의 장치들과 연동이 가능하여 확장적인 자가검진이 가능하다.
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2. 구글
2008년 ‘Google Health 프로젝트’를 시작함으로써 헬스케어 플랫폼 시장에 진입했다. 모회사인 Alphabet을 중심으로 자회사(Verily, Calico, DeepMind, Nest 등) 및 60여개 스타트업과 공동연구로써 다양한 의료기술을 직접 확보하는데 주력한다. 구글 헬스케어사업의 핵심은 ‘베릴리(Verily)’로서 질병의 진단, 예방, 관리 등 다양한 프로젝트를 수행 중이고, 웨어러블 디바이스, 센서, 기계학습 기술을 질병치료에 접목하려고 연구개발 역량을 집중하고 있다.
그리고 2104년 첫 헬스케어 플랫폼인 ‘구글핏(Google Fit)’을 선보였다. 애플의 헬스케어 플랫폼은 의료분야의 이해관계자, 의료진, 의료기관, 사용자를 위한 파트를 구분하여 접근하는 것과 달리, 구글은 소프트웨어 개발도구(Software Development Kit, SDK) 공개를 통해 나이키, 샤오미 등 다양한 타사 앱으로부터 사용자의 다양한 건강정보(운동량, 수면, 심박 등)를 수집한다.
3. 아마존
2018년 아마존은 해븐(Heaven)을 설립하여, 자신이 보유한 유통망 사업을 기반으로 헬스케어서비스 모델을 구상했다. 이 것은 사용자 구매편의성을 극대화하도록 스마트 스피커인 알렉사(Alexa), AI기반의 예측 및 배송, 자율주행, 물류창고 관리, 고객 분석∙추천 알고리즘과 약품배송을 결합하였는데, 사용자가 건강이상 징후를 알렉사에게 문의하면, 병원에 내원할지, 모바일 상담이 필요한지 제안하고, 모바일 상담을 통해 간단한 테스트 도구를 고객에게 배송한 뒤 결과에 따라 원격지에서 처방전을 발행하고 아마존이 필요한 약품을 배송하는 구조이다(그림 2).
2019년에는 가족용 건강관리 앱인 ‘아마존 케어’를 출시했고, 원격진료기반으로 처방전을 받는 헬스케어모델을 실행에 옮기는 중이다. 사용자는 앱을 통해 의사 또는 약사와 상담하고 조언을 받을 수 있다. 또한, AWS (Amazon Web Services) 기반의 의료용 빅데이터 플랫폼인 Amazon Comprehend Medical도 공개했는데, 이것은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 기반으로 통합 및 구조화되지 않은 의료기록에서 주요한 정보를 추출, 분석할 수 있다.
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4. 23andMe
23andMe는 고객의 타액 샘플을 우편을 이용하여 저렴한 가격으로 120여개 질병에 대한 위험도를 포함한, 200개가 넘는 유전적 특성을 제공하는 개인 유전체 분석의 선두기업이다. 유전자 분석비용을 낮추는 대신 분석결과를 제약, 바이오, 건강보험 관련 기업에 제공하여 수익을 창출한다. 또한, 유전자 분석결과를 기반으로 음악이나 여행지 추천과 같은 개인화 추천서비스를 제공하려고 Spotify, Airbnb와도 협업하는 등 다양한 분야로 유전자 분석정보의 활용을 시도하고 있다.
5. IBM
IBM Watson의 헬스케어서비스인 ‘Watson for Oncology’는 (1)의학 문헌에 대한 수집기술, (2)자연어처리와 인지알고리즘을 적용한 데이터 이해기술, (3)가용한 치료법에 대한 통찰력을 제공하도록 검색 및 추천기술, (4)적용가능한 치료방법과 임상데이터를 신속히 확인하도록 지원하는 데이터 연계기술 등으로 구성된다. Watson은 빅데이터 분석결과를 이용하여 의료정보를 제공하는 CDSS (Clinic Decision Support System)의 일종으로도 볼 수 있으나, 방대한 의학문헌에 자연어처리와 기계학습 기술을 적용하여 분석하고 이를 임상데이터와 연계하는 방식의 융합데이터를 생성한다는 점에서 기존시스템들과의 차이점을 가진다
최근 AI기반의 의료데이터 구축, 빅데이터 분석, 챗봇기술이 주목받으며, 개인 맞춤형 헬스케어분야는 진단∙치료의 의료기관 중심에서 예방∙관리인 의료소비자 중심으로 패러다임이 변화하였다. 특히 개인건강기록(PHR)에 기반하여 개인건강데이터 분석과 편의성을 위한 인터페이스로서 인공지능기술을 활용하는 방향으로 발전 중이다. 하지만 여전히 국내에서는 헬스케어 빅데이터 구축과 원격의료, 의약품의 배송 등이 다양한 규제와 직능단체의 반대의견으로 정체되며 헬스케어서비스의 본격적 확산이 지연되는 상황이다.
공주의 병을 치료했던 동화 속의 사과와 같이, 개인 맞춤형 헬스케어서비스는 국민들이 생활에서 체감할 수 있는 국민과 가장 밀접한 서비스로 부각되고 있다. 급변하는 ICT를 활용하여 헬스케어 융합데이터 구축 및 서비스 개발을 통해 약업의 구성원도 만족하면서 국민의 보건의료 수준도 향상되는 방향으로 혁신이 실현되기를 기대한다.
방준석 교수(숙대약대)는 우리나라와 미국의 약국, 병원, 제약회사, 연구소 등에서 활동한 풍부한 경험을 바탕으로 약학대학의 임상약학 교수이자, 경영전문대학원의 헬스케어MBA 주임교수로서 활동하고 있다. 약사이자 약학자로서 약과 약사, 약국과 약업은 물론, 노인약료와 스마트헬스케어 분야의 혁신과 발전방안을 연구하여 사회의 각계 각층과 교류하며 실천하고 있다.
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