헬스케어와 병원 IT 정보

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.

지난 글에 이어서 정밀의료에 대한 정리를 조금 더 해보려 합니다.

현재 국내 병원들, 특히 주요한 대형 병원들에서 정밀의료를 어떻게 준비하고
추진하고 있는지 정리해 보았습니다.

1) 서울대학교 병원
ㆍ2015년 4월‘암 맞춤 치료 센터’ 개소
- 목표 : 위암, 대장암, 간암, 유방암, 폐암, 혈액암 등
한국인에게서 많이 나타나는 주요 6개 암을 대상으로 암 환자
개개인의 유전자를 분석하여 최적의 치료법 제시
ㆍ2016년 한국형 공통데이터모델(K-CDM)을 이용한
약물부작용 조기 감시시스템 구축
ㆍ2015년 9월 암 동반 진단을 위한 암유전체 패널 설계를 시작,
2017년 11월 3.1 버전까지 개발 완료
ㆍ2017년 5월 성인 혈액암에 대한 맞춤 진단 및 치료 패널을
설계하여 임상 서비스 시작
ㆍ2017년 11월‘정밀의료센터’개소
- 구성 : 임상 정밀의료실(임상 유전체 팀, 유전체분석 지원팀),
바이오 빅데이터실(유전체정보운영팀, 임상 정보지원팀)
ㆍ2018년 1월 정밀의료 플랫폼‘사이앱스(Syapse)’도입
- 임상·유전체 데이터 분석 기반 효과적인 암 치료 의사결정 제공

2) 세브란스 병원
ㆍ2015년‘개인 맞춤치료센터(IPCT, Institute for Personalized
Cancer Therapy)’개소
- 기초-임상 중개연구의 활성화를 통한 신약 개발 연구 진행
ㆍ2017년 3월 한국마이크로소프트 등 국내외 IT기업 10개 사와
한국형 디지털 헬스케어 공동연구 협약 체결
- 목표 : 한국인의 건강 상황에 맞는 의료 인공지능 개발
ㆍ2015년 12월 산업통상자원부 산업 핵심기술 개발사업 지원으로
구축된 '병원-기업 연계 의료기기 개발센터(Health-IT 산업화
지원센터)' 설립, 연구산업화 촉진을 위한 개방형 플랫폼 제공
ㆍ2017년 8월 한국임상시험산업본부(KoNECT)와 빅데이터 활용을
위한 업무협약 체결
- 임상시험 역량 증진을 위한 정보 교류
- 보건의료 빅데이터 분석 및 활용을 통한 효율적 임상시험
수행 협력
- 글로벌 임상시험 유치를 위한 협력
- 임상시험 글로벌 경쟁력 확보를 위한 연구 활동 및 네트워크
강화
- 임상시험 관련 워크숍, 심포지엄 등 학술 활동에 대한 협력

3) 삼성 서울 병원
ㆍ개인별 암 클리닉 운영을 통해 전체 암 환자에게 개인별
맞춤형 치료를 제공하는 것을 목표로 유전체 기반의 개인
맞춤의학 프로그램을 진행
ㆍKT와의 공동 연구 협약을 통해 1천명의 암 환자 유전체
정보를 분석, 자체적인 암 질환 대상 맞춤 치료제 개발을
목표로 한 미국의 TGen(Translational Genomics Research
Institute)과의 공동 협약*
*‘혁신적 개인 맞춤 암 치료 프로그램(IPCP, Innovative
Personalized Cancer Program)’3년간 운영할 예정(~2020년)
ㆍ2014년 삼성유전체연구소가 병리과 및 혈액종양내과와 함께
차세대 유전체 분석시스템인 Cancer SCAN을 개발, 381개 암
관련 유전자를 한 번에 검사해 500여종의 돌연변이를 진단
ㆍ2015년 11월 분자 진단 헬스케어 전문기업 랩지노믹스와
CancerSCAN™에 대한 기술이전 계약을 체결, 암유전체 진단의
고도화 및 NGS 기반 개인 유전체 서비스 사업 진행
ㆍ2017년 3월 이화의료원과 병원 간 유전체 연구 상호 협력을
위한 협약 체결
ㆍ2017년 4월 NGS 기반의 혈액 생검 시료 돌연변이 분석 패널인
LiquidSCAN 개발, 췌장암, 유방암 연구 진행 중
ㆍ2017년 10월 한국마이크로소프트와 MOU를 체결, 마이크로소프
트의 인공지능(AI) 기반 클라우드 플랫폼 ‘애저(Azure)’로
한국형 인공지능 정밀 의료시스템 구축을 추진, 파일럿 연구
과제로 영상, 수면, 유전체 데이터 기반 시스템 개발 추진 중
ㆍ2017년 12월 Cancer SCAN을 통해 암유전자 돌연변이 검출량
5% 이하에서 유의미한 결과를 입증한 논문이 국제학술지
Nature Communications에 게재
ㆍ2017년 12월 싱가포르 과학기술청의 유전체연구소, 분자세포
생물학연구소, 싱가포르 국립암센터, 싱가포르 국립대학을
포함하는 싱가포르 4개 기관과 공동연구 계약 체결, 싱가포르
에 아바타 시스템 모델을 적용한 공동 연구실험실을 구축하고
이후 간암 정밀의료 플랫폼 개발 및 개인 맞춤 약물 개발 계획

4) 고려대학교 병원
ㆍ2016년 8월‘고려대안암병원-마크로젠 정밀의학연구센터 개소
ㆍ2017년 9월‘정밀의료 사업단’선정(총 769억원 투입)
-‘정밀의료 기반 암 진단·치료법 개발(K-MASTER) 사업단’
: 난치 암 환자 1만명의 유전정보를 분석하여, 그중 표적
치료제 적용이 가능한 약 2,000명에게 개인 맞춤 치료를
적용하고, 3건의 표적치료제 개발을 추진
-‘정밀의료 병원정보시스템 개발 사업단’: 고려대학교의료원
: 진료, 진료 지원, 원무 등 의료정보를 활용한 클라우드 기반
정밀의료 병원정보시스템(P-HIS*) 개발(2017년~2019년)을 통해
전국 1∙2∙3차 의료기관 적용∙확산 및 글로벌 진출 지원
* P-HIS : ‘Post’, ‘Precision’, ‘Personalized’
Hospital Information System
- 암종별 유전체 변의 정보를 제공하는 K-MASTER 포털 오픈
(2020년 4월)

5) 국립암센터
ㆍ임상 유전체 분석을 통한 유전체 연구, 맞춤형 표적 치료법
개발, 내성 극복 치료법 개발 등 연구 수행
ㆍ2015년부터 순차적으로 국가 암 데이터센터추진단, 암정밀의료
추진단 및 정밀의학연구부 설치
ㆍ한·미 정밀의학/메르스 연구 협력 협약을 통해 NIH와
연계하여 한·미 정밀의학 공동 연구 협력 참여
ㆍ2016년 4월 마크로젠과 ‘암환자를 대상으로 한 유전체 정보
기반 정밀의학 공동연구’ MOU 체결
ㆍ2016년 7월 일본 국립암센터와 인력교류·암 공동연구·
암 연구기금 조성 등을 골자로 하는 상호협력 협약 체결
ㆍ2016년 8월 분당서울대병원과 정밀의료 실현을 위한 상호교류
협약 체결
ㆍ2016년 8월 보건복지부 지정 12개 지역암센터와 함께 1만 명의
진행성 폐암, 위암, 대장암 환자를 주대상으로 암 환자 유전체
분석 및 임상시험을 위한 협력방안 논의
ㆍ2016년 8월 ‘암정밀의료추진센터’개소
ㆍ2016년 9월 ‘암 유전체 검사실’ 개소
ㆍ2017년 5월 KT와 ‘클라우드·빅데이터 업무협약’체결
- 맞춤 치료 및 질병 예방 구현을 위한 클라우드 인프라 제공
- 암 환자 데이터의 통합 관리, 분석을 통한 의료계의 새로운
패러다임 제시
ㆍ2017년 5월 가톨릭대학교 서울성모병원과 정밀의료 실현을
위한 상호교류 협약 체결
ㆍ2018년 암 빅데이터 플랫폼 기반 구축(DW, 임상연구검색포털)
- 49만 명의 기록지, 영상정보와 암 공공 데이터를 익명화한
연구 목적용 데이터웨어하우스
- 정형 데이터뿐만 아니라 병리, 영상정보, 수술 기록지 등의
중요 비정형 데이터까지 데이터베이스화
ㆍ2019년 5월 암 특화 다기관 암종별 플랫폼 CONNECT 개발(~2020년 1월)
- 사업금액 : 44억원(국립암센터, 3년), 90억원(10개 기관 개별 3억)
- 참여기관 : 국립암센터, 삼성서울병원, 연세암병원 외 7개 기관