헬스케어와 병원 IT 정보

요즘은 병원의 진료과 건강을 관리하는 헬스케어 영역에서 다양한 ICT 기술들이 활용되고 있고 이를 다양한 용어로 부르고 있습니다.

이번 포스팅에서는 '디지털 헬스'라는 용어를 기준으로 관련 내용을 정리하고 공유하겠습니다.

'디지털 헬스'라는 용어는 아주 다양하게 사용되고 있고 국제적으로 정확하게 하나의 용어로 합의되지는 않은 용어입니다. (HIMSS, 2020)
주로 헬스케어 및 건강관리, 병원 진료 등의 분야에서 정보통신(ICT) 기술을 활용하는 것으로 디지털 헬스케어라는 용어와 혼용되어 사용되는 중입니다.

2020년에 '과학기술정보통신부'에서 정의한 표현은 다음과 같습니다.
[ 의료와 ICT 융합을 디지털 헬스케어로 부르고, 의료 질 향상과 의료비 절감을 위해 의료와 ICT가 융합해 개인의 건강과 질병을 관리하는 산업 및 기술로 정의함. 디지털 헬스는 e 헬스, u 헬스, 모바일 헬스케어, 스마트 헬스케어 등을 모두 포괄하는 광의의 개념]

디지털 헬스의 범주 역시 아주 다양하게 논의되고 있습니다.
- 정의 : 모바일 헬스케어, 인공지능, 원격진료 등
- 관련분야 : 원격의료, 의료 인공지능, 유전체분석, 모바일 헬스 등

최근에는 여기에 다양한 디바이스도 추가되면서 더욱 새로운 서비스와 기술들이 등장하고 있습니다.
- 장비 : 웨어러블 기기, 유전자 검사 장비, 의료 인공지능, 모바일 헬스 등

다음은 디지털 헬스케어 기술의 산업 동향을 살펴보겠습니다.

앞서 말씀드렸듯이 디지털 헬스에는 다양한 영역이 포함되어 있고 영역마다 동향이 다르기 때문에 일반적으로 크게 구분하는 영역별로 정리했습니다.


1) 디지털 헬스 시스템 (Digital Health System)
- 디지털 헬스 시스템은 디지털화된 건강 정보의 저장과 환자 정보의 교유와 관련된 시스템을 의미하는 것으로 일반적으로 병원이나 업계에서는 PHR / EMR / EHR 등의 용어로 사용하는 시스템을 말합니다.
- 정부 주도형 예시 : 한국 건강보험 공단의 PHR(My healthway) 앱
미국 보훈처 환자 포털에서 시작된 블루 버튼 이니셔티브
- 민간 주도형 예시 : 미국 'Health Kit', 삼성 'S 헬스', 서울아산병원 '내 손안의 차트' 등
- PHR 앱에서는 일반적으로 투약 정보 / 검진 정보 / 예방접종 내역 / 병원 방문 이력 등의 정보를 제공함


2) 모바일 헬스
- 모바일 헬스는 웰빙이나 건강에 관련된 웨어러블 제품과 모바일 App(애플리케이션)으로 정의함
- 웨어러블 제품은 사용률이 지속해서 성장 중인 상황으로 중국 브랜드의 약진이 두드러지는 상황 (제조사별 18년 대비 19년 성장률)
* 애플 제품 : 121.7%
* 샤오미 제품 : 78.8%
* 삼성 제품 : 153.3%
* 화웨이 제품 : 148.8%
* 핏비트 제품 : 14.8%
* 기타 : 63.7%
* 전체 합계 : 89.0%
- 모바일 App 시장에서는 웰니스용 애플리케이션의 사용량은 감소하는 추세이고 질환 관리용 애플리케이션의 사용량이 증가하는 추세임
- 이는 질병을 측정할 수 있는 웨어러블 기기의 증가세의 영향을 미친 것으로 보이고, 특히 현대인들의 스트레스로 인한 정신건강 관련 App의 사용량 증가가 크게 조사됨 (28%)
- 기존 웰니스를 위한 운동 / 식이조절 / 건강관리용 App 들은 혈압이나 심전도를 체크하는 모니터링 App들로 대체되고 있는 추세임


3) 텔레 헬스케어 (Telehealth care)
- 텔레 헬스케어는 원격진료, 원격의료, 원격 케어를 포괄하는 영역으로 산정함
- 원격의료 및 원격진료 서비스 제공 업체 분포
* 병원 : 84%
* 독립된 비의료시설 (교도소 등) : 57%
* 환자 및 관련자 교육 : 25%
- 가장 많이 사용하는 원격진료 서비스 : 정신과, 정신건강, 원격 환자 모니터링 등
- 국내 원격 협진 활용도는 매우 낮은 상황임 : 델파이 조사 결과 국내 점수는 9점 만점에 3점으로 조사됨
- 국내 원격 협진의 점수가 낮은 사유
* 코로나로 인해 일부 허용되기는 하였으나 아직도 국내에는 제한적인 원격진료만 가능한 상태임
* 국내 제도상 협진 유인 요소가 낮음
* 실제 협진 자체가 잘 일어나지 않음
- 복지부에서는 다양한 스마트 선도 모형 사업을 지원하고 추진하고 있음
- 특히 COVID-19 상황을 거치면서 비대면 원격 진료에 대한 중요성 및 활용도가 크게 대두되었음
- 아울러 비대면 협진 및 원격 진료를 원활하게 진행할 수 있는 네트워크 통신, 장비, 소프트웨어 등의 인프라 환경이 크게 개선된 상태
- 따라서 추후 정부 정책 및 산업계의 자발적인 텔레 헬스케어 발전이 기대됨

4) 건강 분석 (Health Analytics)
- 정밀 의료 및 유전체학 등을 포함한 분야로 다양하게 확보된 건강 데이터들을 의미 있게 분석하는 분야
- 특히 유전체 관련 산업군이 활성화된 상태이고 서비스의 예시로 혈통 찾기, 재능 찾기, 영양적 소인 확인, 법적 부계 찾기, 유전적 연관성 검토, 보균자 검사, 건강 테스트 등의 다양한 서비스가 제공되고 있음
- 국내 유전자 회사는 약 228개 회사가 운영되고 있으면 이 중 의료기관이 111개, 비 의료기관이 117개로 파악됨
- 건강 분석 영역에서 빠질 수 없는 분야가 AI 기반의 인공지능 영역으로 혁신 의료기기 사업으로 지정된 다수의 소프트웨어 개발이 진행되고 있음
- 의료영상 진단 보조 소프트웨어 : 흉부 이상 소견, 뇌 MRI 파킨슨 진단 보조, 뇌출혈 유무 판단, 안구 뒷부분 영상 판독 등
- 심전도 분석 소프트웨어 : 심정지 사전 예측 프로그램 등
- 정부 사업으로 한국형 정밀 의료를 위한 AI 기반 질병 예측 시스템인 '닥터앤서'를 개발 중 (총 352억원 투입)


5) 디지털 헬스케어 R&D
- 부처별 의료정보 시스템 분야에 대한 R&D 투자 비중 : 산자부 37%, 과기부 31%, 복지부 12%
- 연구 수행 주체 : 대학교 39%, 중소기업 37%
- 분야별 투자 비중 : u-Healthcare 서비스 관련 기술 35%, 병원 의료정보 시스템 및 설비 20%, 원격 및 재택 의료 7%, 의료정보 표준화 7%, 의료정보 보안 4%


위와 같이 디지털 헬스케어에 대한 동향 및 현황을 정리해 보았습니다.

디지털 헬스 산업은 전 세계적으로 1,525억 달러 규모의 시장이고 국내는 1.9조원~6.4조원 정도로 세계 시장의 1~3% 수준입니다.

글로벌하게 급성장 하는 산업이고 국내의 비중이 크지 않기 때문에 앞으로 국내 시장의 큰 폭의 발전이 기대되는 영역입니다.

여러 가지 IT 신기술들이 많이 활용되고 있는 요즘에,
인터페이스 수단으로 가장 많이 활용되기 시작한 것이 바로 음성인식 시스템입니다.

이는 병원의 진료 영역이나 헬스케어 관련 서비스에서도 예외는 아닙니다.

음성인식 기술의 병원 활용 현황에 대해서 알아보겠습니다.

병원을 비롯한 의료 분야에서는 최근 음성인식 분야 중에서도 사람의 말을 글로 전환해주는 시스템을 활용하고자 준비하고 있습니다.

STT(Speech To Text) 기술은 사람의 말을 인식하여 가독성 있는 글(Text) 형태의 데이터로 변환해 주는 음성인식 기술로서 다양한 활용도를 가져갈 수 있는 ICT 신기술입니다.

병원에서는 다음과 같은 주요 활용도가 있습니다.

① 인터페이스 개선 : 데이터를 입력하는 수단 중 하나로 음성을 사용할 수 있도록 해주기 때문에 다양한 활용도가 있습니다
- 가장 자연스러운 형태의 UX로 직관적이고 편리하게 사용할 수 있는 인터페이스입니다
- 키보드 대비 2~6배 정도 빠른 입력 방식입니다
- 손을 사용하지 않는 비접촉 방식으로 멀티태스킹이 가능하며 감염위험을 방지할 수 있습니다
- 음성을 통한 생체인증 및 보안 처리 등의 추가 기능 접목할 수 있어 개인 정보 및 진료 정보 보호와 관련된 법률 준수에 활용할 수 있습니다

② 빅데이터 활용 : 자연스러운 대화를 인식하여 정제되지 않은 다양한 데이터를 수집하고 정제를 통해 방대한 의료 관련 데이터를 축적할 수 있는 기술입니다
- 수집된 음성 데이터를 자연어처리(NLP) 후 구조화된 데이터로 변환하여 다양하게 활용 가능합니다
- 대화 내용이 추상적인 감정으로 남지 않고, 객관적인 데이터로 수집되어 다용도로 활용할 수 있는 의미 있는 데이터로 변환할 수 있습니다
- 다양한 진료 및 임상데이터를 축적하여 추후 AI 인공지능 개발 등의 병원 내 다양한 기술과 서비스에 활용 가능합니다

사람의 말을 알아듣고 문자인 텍스트로 변환하면 '소리'라는 아날로그 데이터가 '문자'라는 정형화된 디지털 데이터로 변환되는 것입니다.

따라서 진료나 헬스케어 외에도 다양한 영역에서 큰 도움을 줄 수 있고,
특히 빅데이터로 수집되어 추후 AI 학습 등에서 크게 활용될 가능성이 큽니다.

음성인식 기술은 현재 빠르게 발전하고 있습니다.

1) 음성인식은 인공지능을 활용하고 데이터를 수집하기 위한 인터페이스로서 글로벌 기업들의 적극적인 기술 투자 및 인수합병이 진행되는 중
- Microsoft : `20년 4월 의료분야 음성인식 선두 주자 ‘뉘앙스’를 197억 달러에 인수
(뉘앙스 : 의료 녹취 EMR 자동 기록 솔루션인 ‘드래곤 메디컬 원’의 개발사로 전 세계 시장 규모의 50% 이상을 점유한 나스닥 상장사)

2) 전 세계 주요 국가 및 시장들(미국, 중국 등)의 전망을 요약하면, 연평균 성장률이 16%로, 2027년까지 약 70~80억 달러로 성장할 것으로 예상됨
- Global Industry Analysts는 세계 음성인식 시장 규모가 2020∼2027년 동안 연평균 10.8% 성장할 것으로 전망하고, 2020년 13억 달러에서 2027년에는 27억 달러에 달할 것으로 예측함
- 글로벌한 조사 기업인 포천(FORTUNE)은 미국 내 음성인식 시장 규모가 2019년에 13억달러로 평가되었고, 2027년까지 50억 달러로 성장할 것으로 예측함

3) 일본 야노경제연구소는 2021년 일본 음성인식 시장은 2020년부터 2025년까지 연평균 16.4%로 성장해서 2025년에는 244억 엔(2.1억 달러)에 이를 것으로 예측함

4) 중국 쳰잔산업연구원은 2020년 중국 음성인식 시장 규모가 전년 대비 19.2% 증가한 114억위안(18억 달러)으로 확인되었고, 향후 AI 음성 서비스 확산에 따라 2026년 시장 규모는 327억위안(52억 달러)까지 확대될 것으로 전망함

(자료 출처 : 정보통신정책연구원 - AI Trend Watch 2022-2호)

위와 같이 빠르게 발전하고 있는 음성인식 기술의 현황은 병원 업계에도 번지고 있습니다.

진료 영역에서는 사용되는 STT 기술은 특히 영상 판독 쪽에서 도입을 많이 하는 추세입니다.

현재 국내 병원에 도입된 음성인식 기술 현황을 아래와 같이 정리해 보았습니다.


1) 서울성모병원 / 은평성모병원 / 고대안암병원
- 솔루션 명 : Voice EMR / Voice ENR
- 개발사 : 퍼즐AI
- 적용 진료과 : 영상의학과, 임상병리과, 소화기내과, 간호부 등
- 영상 판독 시 판독의가 말하는 내용을 자동으로 변환하여 기록함
- 간호사의 병동 업무 수행 시에 모바일 기기를 이용하여 음성으로 기록을 남기고 신체 계측을 시행하여 메모를 남겨서 인수인계에 활용함

2) 용인세브란스병원 / 서울아산병원
- 솔루션 명 : Vunomed deep ASR
- 개발사 : 뷰노
- 적용 진료과 : 영상의학과, 핵의학과, 병리과, 재활의학과 등
- 영상 및 검사 결과 판독 시 판독의가 말하는 내용을 자동으로 STT 변환 후 기록
- 판독리포트에 자동으로 기록되는 데이터를 활용

3) 신촌 세브란스병원 / 국립암센터 / 차병원 / 충북대병원 / 전북대병원
- 솔루션명 : Selvy Medivoice
- 개발사 : 셀바스AI
- 적용 진료과 : 영상의학과, 수술실
- 검사 결과 판독 리포트에 음성을 통한 자동 기록
- 양손을 자유롭게 사용할 수 없는 수술실의 환경에 맞춰 음성으로 기록할 수 있도록 지원

4) 부산대병원
- 솔루션명 : Voice Keyboard
- 개발사 : 부산대병원 융합의학기술원
- 적용 부서 : 정신건강의학과, 고객 만족 팀
- 솔루션 명과 같이 음성을 통한 키보드 입력이 가능한 인터페이스 도구로 개발


빠르게 발전하고 있는 음성인식 기술의 특성상 위에 정리한 국내 병원 현황은 다소 변경될 수 있음을 참고해주십시오.

음성인식 분야는 공유해 드릴 내용이 많아서 다음 글에서 조금 더 이야기해보겠습니다.

정밀의료 관련 여러가지로 정리하는 글을 올렸습니다.
이번에는 그 마지막으로 우리나라에서의 정밀의료 관련 정부 정책 동향까지 정리하겠습니다.
정밀의료와 관련해서 작성한 이 세 개의 글을 보시면 정밀의료에 대한 큰 모습은 충분히 파악이 가능할 것이라고 생각합니다.

각 부처 및 위원회별로 정밀의료와 관련된 동향을 파악하여 아래와 같이 정리합니다.
참고하세요!

1) 보건복지부
- 보건복지부는 국가전략 프로젝트로 선정된 정밀의료 분야를 발전시키고자 4가지 정책을 추진
- 정책 목표는 2025년
가. 일반인 최소 10만명을 대상으로 유전, 진료, 생활환경 및 습관 정보 등에 대한 실시간 정보를 수집하여 정밀의료 코호트를 구축하는 것을 최우선 과제로 하며 국제 표준을 도입하거나 국내의 독자적인 표준을 제정하는 것에 적극적으로 지원할 예정
나. 국내 암 발병률이 가장 높은 폐암, 위암, 대장암에 대하여 1만명 이상의 유전자 정보를 확보하고 맞춤형 항암 진단 치료제 개발을 목표로 한다
다. 정밀의료의 환경을 조성하기 위해 정밀의료 기술 사업화 컨설팅을 지원하는 정밀의료 지원센터를 설치하고 국내 정밀의료 기술의 해외 신시장 공략을 위한 재정적인 지원 및 세계 각국의 인허가 정보를 제공한다
라. 정밀의료 인프라 구축을 위해 특별법을 제정하고 체계적인 지원 체계를 구축하여 차세대 염기서열분석에 기반을 둔 유전자 검사법의 건강보험을 적용 및 시행한다

2) 질병관리본부
- 보건 의료 연구·개발의 지속적인 발전과 국민의 건강증진, 질병 연구를 위하여 국가 차원의 법적인 기반을 둔 인체 자원관리가 필요함에 따라 2008년 한국인체자원 은행 사업을 추진함
- 질병관리본부 국립중안인체자원은행을 중심으로 전국 17개 대학병원 소재 인체 자원 단위 은행이 한국인체자원은행 네트워크를 구성하였으며 대규모 인구집단 기반, 질병기반인체자원을 수집 및 관리하여 연구자들에게 제공한다

3) 과학기술정보통신부
- 과학기술정보통신부는 국가전략 프로젝트 중 정밀의약 분야를 실현하게 하기 위해 아래와 같은 방침을 가진다
가. 국가전략 프로젝트 정밀 의료사업단을 출범하여 개발 사업단으로 고려대학교 의료원 사업단을 선정함. 정밀 의료 병원정보 시스템(P-HIS)에는 국제표준 기술을 적용하여 다양한 의료데이터의 분석 환경 및 병원 간 데이터 교류 체계를 구축할 수 있다고 예측됨
나. 국내는 데이터의 개방이 확장되고 있지만 데이터의 분석과 시장 맞춤형 빅데이터가 부족하고 활용할 수 있는 전문가 인력의 부족으로 다양성과 연계 활용 등의 질적인 측면이 부족한 상황. 그로 인해 정밀의료를 윟나 코호트 수집 및 빅데이터 수집과 제공 방안을 구축할 예정으로 용도별, 산업별 특성을 고려하여 사전 동의와 사후 동의에 대한 적용방안을 제시하고 과학기술 연구회의 주관으로 공공과 민간의 데이터를 전략적으로 수집하고 활용함으로써 4차 산업혁명에 대한 범부처 빅데이터 정책 컨트롤 타워의 설치를 제안 함
- 과학기술정보통신부와 보건복지부는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 2016년 선정된 9대 국가전략 프로젝트로 선정된 정밀의료 병원정보시스템 개발사업과 정밀의료 기반 암 진단 및 치료법 개발사업을 예비타당성 조사를 거쳐 공동 수행 함

4) 4차 산업혁명 위원회
- 2017년 6월 대통령은 국정기획 자문위원회를 통하여 대통령 직속으로 4차 산업혁명 위원회를 설치함
- 4차 산업혁명에 대응하는 국가적 정책 방향 설정과 부처 간의 협업이 이루어질 수 있도록 대응 중
- 정밀의료 분야를 4차 산업혁명의 선도 분야로 선정하여 연구·개발 예산 및 세제, 데이터, 인력 등을 집중 지원. 유전체 연구와 생활 습관 분석에 따라 도출된 데이터를 개인 맞춤형으로 치료 및 신약 개발과 관련된 연구에 활용될 수 있도록 정제된 빅데이터의 축척과 분석 등이 주된 계획

5) 산업통상자원부
- 산업통상자원부는 4차 산업혁명에 따라 바이오 헬스 산업이 의료인의 개인 지식과 경험의 기반에서 데이터 기반으로 변화하면서 병원 중심이었던 산업이 많은 기업이 참여하여 급격하게 확장되는 변화를 보이므로 앞으로의 발전 방향에 대해 크게 3가지 정책 방향을 제시함
가. 병원의 데이터를 환자의 동의를 받아 수요기업에 제공하는 방식을 통합형 바이오 빅데이터라고 하며, 원본 정보가 기업으로 수요 및 제공되는 방식은 비효율적임. 분산형 바이오 빅데이터는 환자의 원본 정보가 아닌 분석 결과 만을 교환하게 되며, 시간의 간소화로 인해 산림통상자원부는 단기적인 데이터 구축을 검토하고 있음
나. 분산형 바이오 빅데이터를 기반으로 맞춤 신약, 유전체 분석을 통하여 진단 기술 등을 개발하고 신약후보 물질을 예측하고 임상시험 설계의 효율화를 높이는 등의 신약 개발 관련 서비스의 지속적인 지원을 할 것을 발표함
다. 2017년 74억 원의 예산 지원으로 융합기기 개발 분야의 수요 기반 R&D를 확대함 (원주 의료기기 테크노밸리, 대구/오송 첨단의료복합단지 등 7개의 거점기관 협의회를 통한 사업화 진행 / 개발 및 연구 중인 국내 의료기기 성능과 신뢰성의 확보를 위하여 종합병원, 의료기기 제조업체, 시험기관을 기반으로 한 의료기기 상생협의체를 운영할 것으로 발표)

6) 국가 과학기술 심의회
- 국가과학 기술심의회는 국무총리 주재 하의 위원회로 국가 과학기술 정책의 총괄, 기획, 조정, R&D 사업 평가 및 예산 배분과 조정 등을 심의하는 기구임
- 2018년 4차 산업혁명에 대응하기 위하여 14조 5,920억원을 국가연구 개발 사업에 투자하기로 함
- 정밀의료 분야는 2017년 1,197억원의 정부예산이 지원됐지만, 2018년 34.1%가 증액된 1,605억 원의 예산이 지원되고, 전체 14조 5,920억원 중 약 0.8%의 비율을 차지함.