국내・외 보건의료 빅데이터 활용 창업...

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6 Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향 1. 들어가는 글 보건의료분야에인공지능,빅데이터및클라우드등의신기술이적용되고다양한글로벌기업과 기술력있는스타트업이참여하면서기존생태계가확장됨 질병치료가중심이었던보건의료분야개념의범위가건강관리까지확대되면서진입장벽이 낮아지고참여자의다양성이증가함 의료및건강관리기기,모바일애플리케이션,데이터플랫폼서비스등아이디어,기술력,소규모 자본으로도창업이가능해짐 타분야의글로벌기업도기존의ICT전문성을가지고헬스케어분야에진입 국내・외 보건의료 빅데이터 활용 창업 동향 정일영부연구위원 과학기술정책연구원신산업전략연구단 [그림 1]헬스케어산업으로진입한각국의다양한글로벌기업 자료:정일영(2018),신직업인‘메디컬빅데이터분석가’현황과전망,서울산업진흥원 미국네덜란드중국한국 애플 구글 나이키 샤오미 마이크로소프트 필립스 제품/서비스 애플와치와헬스킷 헬스케어 내 분야 내분야질병및건강관리 제품/서비스 구글핏 헬스케어 내 분야 건강관리 제품/서비스 나이키퓨얼 헬스케어 내 분야 운동 제품/서비스 미밴드(MiBand) 헬스케어 내 분야 운동 제품/서비스 헬스볼트(HealthVault) 헬스케어 내 분야 건강관리 제품/서비스 헬스슈트디지털플랫폼 헬스케어 내 분야 질병및건강관리 삼성 제품/서비스 심밴드(Simband) 헬스케어 내 분야 건강관리

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

1. 들어가는 글

●● �보건의료�분야에�인공지능,�빅데이터�및�클라우드�등의�신기술이�적용되고�다양한�글로벌�기업과�

기술력�있는�스타트업이�참여하면서�기존�생태계가�확장됨

�▶ �질병�치료가�중심이었던�보건의료�분야�개념의�범위가�건강관리까지�확대되면서�진입장벽이�

낮아지고�참여자의�다양성이�증가함

�▶ �의료�및�건강관리기기,�모바일�애플리케이션,�데이터�플랫폼�서비스�등�아이디어,�기술력,�소규모�

자본으로도�창업이�가능해짐

�▶ �타�분야의�글로벌�기업도�기존의�ICT�전문성을�가지고�헬스케어�분야에�진입

국내・외 보건의료 빅데이터 활용 창업 동향

정일영�부연구위원�

과학기술정책연구원�신산업전략연구단

[그림 1]��헬스케어�산업으로�진입한�각국의�다양한�글로벌�기업

자료:�정일영(2018),�신직업인�‘메디컬�빅데이터�분석가’�현황과�전망,�서울산업진흥원

●�미국����●�네덜란드����●�중국����●�한국

애플구글

나이키

샤오미

마이크로소프트

필립스

제품/서비스 애플와치와�헬스킷

헬스케어 내 분야 내�분야�질병�및�건강관리제품/서비스 구글핏

헬스케어 내 분야 건강관리

제품/서비스 나이키퓨얼

헬스케어 내 분야 운동

제품/서비스 미밴드(MiBand)

헬스케어 내 분야 운동

제품/서비스 헬스볼트(HealthVault)

헬스케어 내 분야 건강관리

제품/서비스 헬스슈트�디지털�플랫폼

헬스케어 내 분야 질병�및�건강관리

삼성

제품/서비스 심밴드(Simband)

헬스케어 내 분야 건강관리

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HIRA 빅데이터 브리프

●● �신기술을�통해�정밀한�보건의료�빅데이터�분석이�가능해지면서�다양한�비즈니스�모델의�창출이�

가능해짐

�▶ �개인의�건강�및�생활・환경�데이터�전반을�통합하여�개인에게�최적화된�의료�및�건강관리�서비스�

제공�가능

●● �국내의�경우�기존�주력산업의�한계로�미래�신성장동력의�발굴이�필요한�가운데�빅데이터�기반의�

헬스케어�산업이�하나의�대안이�될�수�있음

�▶ �헬스케어는�인구의�고령화와�정밀의료�패러다임의�변화�속에�새로운�일자리�창출이�가능한�

유망�창업분야로�지목되고�있음

�▶ �2013년�맥킨지�보고서에�따르면,�빅데이터를�통해�통해�미국�의료비의�약�7%를�절감할�수�

있으며�보건의료�부분에서�빅데이터�활용시�높은�가치창출과�경제적�효과가�발생한다고�분석됨1)

2. 각 국의 보건의료 빅데이터 관련 정책

●● �각�국에서�보건의료�빅데이터를�활용한�창업을�지원하기�위해�추진되는�정책은�정책�자금이�

지원되기�보다는�실제�데이터를�민간에서�활용할�수�있도록�데이터�관련�제도�정비와�분산된�

데이터를�모으고�활용할�수�있는�플랫폼과�인프라�구축이�진행

1) 미국의 헬스케어 데이터 구축 및 활용 정책

●● �(개요)� 미국에서� 2015년에� 발표한� 정밀의료계획(Precision� Medicine� Initiative)은� 개인별�

최적화된�의료시스템의�구축을�위해�유전정보,�환경,�생활습관�등의�차이를�종합적으로�고려한�

개인�맞춤형�질환치료�및�예방법�개발을�목표로�함

�▶ �(세부�목표)�①�대규모�코호트�구축※,�②�개인맞춤형�암치료�및�예방법�개발,�③�프라이버시�

보호�및�신뢰�구축,�④�규제�검토�및�정보공유�플랫폼�개설,�⑤�민간-정부�간의�협력관계�구축임

※��초기�프로그램명은�정밀의료계획의�대규모�코호트구축프로그램(PMI�Cohort�Program)이었으나,�2016

년�10월부터�자발적인�시민의�참여를�위해�All�of�Us�연구프로그램으로�명칭�변경�

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

●● �(데이터�구축)�All�of�Us�연구�프로그램은�개인의�생활습관,�환경�및�생물학적�구성이�건강과�

질병에�어떻게�영향을�주는지�탐구하기�위해�백만�명�이상의�자발적�코호트를�구축하고자�하는�

프로그램

�▶ �2017년�6월부터�파일럿�프로그램을�시행하여�25,000여명이�등록하였으며,�2018년�5월부터�

All�of�Us�리서치�프로그램의�전국적인�참가자�등록을�시작함

�▶ �수집되는�데이터는�참여자의�전자건강기록(electronic�health�records),�신체�계측�정보,�생체�

시료�수집�및�참가자�개인정보(Participant�Provided�Information)를�연계해서�데이터를�구축

●● �(데이터�활용�방안)�All�of�Us�리서치�프로그램은�구축되는�보건의료�빅데이터의�활용�방안을�

높이기�위해�광범위한�이해관계자들로부터�활용�사례(use�cases)를�수집하였으며�2019년에�첫�

번째�버전이�공개될�예정

�▶ �총�1,100개의�활용사례들을�9가지의�건강상태�분야(health�conditions)와�7가지의�연구�분야

(cross-cutting�themes)로�분류하여�공개

[그림 2]��All�of�Us�리서치�프로그램�활용사례의�분류

자료�:�All�of�Us�Research�Program�홈페이지

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2) 일본의 헬스케어 데이터 활용을 위한 제도 정비

●● �일본은�『제5기�과학기술기본계획』,�『일본재흥전략�2016』,�『신산업구조비전』�및�『미래투자전략�

2017』에서�경제성장과�사회문제�해결의�핵심이�데이터임을�강조하면서�데이터�기반�선순환형�

비즈니스�모델�창출�노력�및�데이터�활용방안�강구2)

●● ��일본은�전�산업의�빅데이터�활용도를�높이기�위해�「개인정보보호법」을�개정했으며�보건의료�

분야의�경우�「차세대의료기반법」을�제정

●● �「차세대의료기반법」은�의료분야의�데이터�활용을�위해�개인정보를�익명・가공하고�개인의�권리를�

보호�및�배려하기�위해�데이터�활용의�구조�정비를�목적으로�함3)

�▶ �익명・가공�관련�사업은�기술・자금・인력이�풍부한�복수의�민간사업자가�참여해서�데이터를�

관리하고�정부는�익명・가공사업자를�관리하는�지원기관을�설립하여�데이터�통합�등의�업무�

수행4)

�▶ �익명・가공�정보의�주요�이용자(제약회사,�연구기관,�행정기관�등)는�익명화�처리된�데이터를�

통해�다양한�성과를�창출하고�이를�환자와�의료기관에�피드백�함으로써�데이터�이용�및�활용의�

선순환�구조�형성

3) 국내의 헬스케어 데이터 구축 및 활용 정책

●● �(보건복지부)�국내�보건의료�공공기관�내에�보유하고�있는�빅데이터를�연계하여�연구�등에�활용할�

수�있도록�『보건의료�빅데이터�플랫폼�구축』�사업�추진�예정5)

�▶ �본� 플랫폼은� 건강보험심사평가원,� 국민건강보험공단,� 질병관리본부,� 국립암센터� 등에서�

보유한�보건의료�빅데이터를�공익과�연구�목적으로�연구자에게�제공할�예정

●● �(산업통상자원부)�병원에�축적된�양질의�의료정보를�산업에�활용할�수�있도록�분산형�바이오�

빅데이터�구축�사업을�시행6)

�▶ �의료데이터�유통의�제약�요인※�극복을�위해�병원의�원본데이터를�수요기업에�제공하는�방식�

대신,�병원과�수요기업�간에�분석�결과만�거래

※�개인정보�관련법과�제도적�제약으로�인해�환자의�진료기록정보를�외부로�유출・공개하는�것은�어려움

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

�▶ ��2018년�5월�산업통상자원부는�아주대학교병원,�한국�오디세이컨소시엄(KOHDSI)�및�국내�

대형병원�39개�기관�등과�협력하여�분산형�바이오헬스�빅데이터�사업단�출범

●● �(관계부처�합동)�데이터�가치사슬�전주기를�활성화하기�위해�데이터�구축,�데이터�유통�및�데이터�

활용�계획�수립7)

�▶ �(데이터�구축�및�개방)�각�분야별�양질의�데이터가�수집되어�제공될�수�있는�‘빅데이터�센터’와�

‘빅데이터�플랫폼’�구축

�▶ �(데이터�유통)�중소・벤처�기업이�데이터를�활용하여�새로운�비즈니스�모델을�개발�할�수�있도록�

데이터�구매�및�가공�비용을�지원하는�‘데이터�바우처�사업’�추진

�▶ �(데이터�활용)� 국민들이�데이터�활용에�따른�혜택을�체감할�수�있도록�본인의�동의�하에�

개인데이터를�활용하는�마이데이터(Mydata)�사업�추진

3. 각국의 보건의료 빅데이터 기반 창업 사례

1) 환자가 생성하는 건강정보 기반의 페이션츠라이크미

(PatientsLikeMe)

●● �(개요)�미국의�페이션츠라이크미는�환자의�거대�소셜�네트워크이면서�환자�데이터�플랫폼으로�

자사의�파트너�기업에게�환자가�제공한�정보를�판매하여�수익을�창출

�▶ �대표적인�2가지�비즈니스�모델은�①�환자가�제공한�투여량,�부작용,�증세,�가족력,�연령,�신체�

정보�등을�익명화해�제약사와�연구기관�등에�유료로�판매하거나�②�제약사의�임상시험�참여자�

모집을�신속하고�정확하게�매칭해주는�것임

●● �(데이터�가치)�페이션츠라이크미�데이터의�가치가�높은�이유는�제약사�등에서�신약�임상연구의�

환자�모집�등에�활용할�수�있기�때문임

�▶ �60만�명의�환자가�하나의�커뮤니티에�모여�있어�임상시험�참여자를�보다�쉽게�모집할�수�있는�

중요한�플랫폼이�되고�있음

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HIRA 빅데이터 브리프

●● �(사업모델의� 방향성)� 페이션츠라이크미는� 중국의� 인공지능� 기반� 헬스케어� 서비스� 기업인�

아이카본엑스(iCarbonX)*로부터� 2017년에� 100만� 달러� 투자를� 받으면서� 환자의� 유전체�

분석정보까지�수집하고자�함

�▶ �페이션츠라이크미는�유전체�분석을�수행해주는�DigitalMe�연구프로그램을�진행하고�있는데�

향후�유전체�분석정보까지�수집될�경우�현재보다�영향력�있는�환자�데이터�플랫폼으로�성장�

가능

[그림 3]��페이션츠라이크미에�등록되어�있는�임상�시험

자료�:�PatientsLikeMe�홈페이지

*��아이카본엑스(iCarbonX)의�CEO�왕쥔(王俊)은�중국�유전체�기업인�BGI(Beijing�Genomics�Institute)의�공동�설립자로�게놈분석만으로�

모든�생명현상을�설명할�수�없다는�판단�하에�아이카본엑스를�설립하고�다양한�보건의료�데이터를�생성하는�기업에�전략적으로�투자

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

●● �(데이터�활용�정책)�페이션츠라이크미에서는�사용자의�개인정보를�2가지�범주�①�제한된�데이터

(Restricted�Data),�②�공유�데이터�(Shared�Data)로�구분하여�관리하며�이중�공유�데이터는�

판매�및�활용�가능하도록�내규를�수립

[그림 4]��페이션츠라이크미�투자�유치�현황

[표 1]��페이션츠라이크미의�개인정보의�구분

자료�:�Crunchbase�홈페이지,�접속일�:�2019.04.238)

제한된 데이터 (Restricted Data) 공유 데이터 (Shared Data)

•�Name

•�Email�address

•�Password

•�Mailing�address

•�Date�of�birth

•��Genome�wide�single�nucleotide�polymorphism�analyses

•�whole�exome�sequencing�analyses

•�whole�genome�sequencing�analysis

•�IP�Address

•�Biographic�and�demographic�information

•�Condition/disease�information

•�Treatment�information

•�Symptom�information

•�Outcome�scores�over�time

•�Sensor�information

•�Laboratory�results�and�biomarkers

•�Status�of�individual�genes�or�variants

•��Individual�and�aggregated�structured�survey�responses

자료�:�PatientsLikeMe�홈페이지,�접속일:�2019.04.20

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2) 환자가 생성하는 건강정보와 블록체인을 활용한 휴먼스케이프

(Humanscape)

●● �(개요)�휴먼스케이프는�국내에서�창업한�블록체인�기반의�환자�네트워크로,�희귀질환�환자들의�

건강�정보를�데이터로�가공하고�환자의�건강�데이터를�필요로�하는�제약사,�연구기관�등이�

환자들에게�직접�적절한�보상을�지급하고�데이터를�활용할�수�있는�데이터�허브를�제공

●● �(사업의�특징)�페이션츠라이크미와의�차이점은�참여하는�환자에�대한�보상체계�마련과�안전한�

데이터�거래를�위해�블록체인�기술을�적용했다는�점임

�▶ �휴먼스케이프에서는�환자들이�생성하는�정보에�대해�코인을�통해�보상해서�환자의�지속적인�

참여를�유인하고자�함

�▶ �민감할�수�있는�환자의�건강데이터�거래를�위해�블록체인�기술을�적용하여�환자,�의료기관,�

제약사,�정보�사업자�등�참여자간에�안전하게�교환하고�저장�가능하도록�기술적�방안을�마련

[그림 5]��휴먼스케이프�비즈니스�모델

자료�:�휴먼스케이프�홈페이지,�접속일�:�2019.04.239)

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

3) 유전체 분석정보 기반의 23andMe

●● �(개요)� 미국의� 23andMe는� 소비자가� 의료기관을� 거치지� 않고� 직접� 유전체� 분석(direct� to�

customer-genetic�testing,�DTC-GT)을�의뢰하고�결과를�받을�수�있는�서비스를�제공

●● �(사업전략)� 23andMe의� 비즈니스� 모델은� 고객으로부터� 유전체� 분석� 서비스를� 의뢰받아�

유전정보를�분석하고�분석된�데이터를�기반으로�의학�및�신약개발에�데이터를�활용

�▶ �3가지�비즈니스�모델�:�①�소비자의뢰�유전체�분석,�②�연구�서비스,�③�신약개발�사업

●● �(수집�데이터)�23andMe는�고객의�광범위한�데이터를�수집하고�있는데�등록정보,�유전정보,�

자체보고된�정보,�민감정보�및�사용자�컨텐츠�등을�수집하고�저장함

●● �(데이터�활용)�23andMe의�고객이�데이터�활용에�동의하지�않는다면�개인정보는�사용되지�않으나�

개인의�유전정보(genetic� information)�및�자체�보고된�정보(self-reported� information)는�

개인의�동의�없이도�23andMe의�연구에�사용될�수�있으며�23andMe의�제3자�서비스�제공자와�

공유할�수�있음11)

[그림 6]��23andMe�비즈니스�모델

자료�:�Find�My�Family�Magazine�접속일:�2019.04.22.10)

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4) 데이터 기반의 인공지능 닥터 바빌론 헬스(Babylon Health)

●● �(개요)�바빌론�헬스는�영국에서�2013년�설립된�기업으로�개인의�건강�평가,�치료법에�대한�조언,�

24시간�의사와의�상담과�예약�등의�서비스를�제공함

�▶ �과학자,� 개발자� 및� 의사들이� 함께� 참여하여� 구축한� 인공지능� 시스템과� 머신러닝� 기술의�

결합으로�채팅을�통해�나타나는�증상과�위험요인들을�식별하여�피드백�제공

�▶ �많은� 일반의와� 환자간의� 상호작용에서� 이루어진� 진단을� 데이터베이스화하여� AI를� ‘교육’

시키는�것에�초점

�▶ �비교적�간단하고�반복적인�사례들에�대해서는�AI의�진단만으로도�충분할�수�있도록�하여�실제�

일반의의�업무�부담을�감소시킴12)

●● �(서비스�이용�현황)�2018년�6월�기준으로�북런던�지역의�26,000명�이상의�시민들은�바빌론�앱을�

통해�NHS�서비스를�이용

�▶ �바빌론�서비스에�풀타임으로�근무하는�의료진의�수는�약�250명�정도이며�재택에서�스마트폰을�

통해�환자들을�만나고�평균적으로�연간�112,000달러�가량의�수입�창출

�▶ �NHS는�이와�같은�변화에�따라�오프라인�클리닉을�위해�배정한�예산�중�2,650만�달러�가량을�

바빌론으로�재배치

●● �챗봇을�활용한�의료서비스�제공시�환자와의�감정적�교류와�진료�내용�이외의�의사소통�등에서는�

실제�의료진을�완전히�대체할�수�없기�때문에,�바빌론�헬스는�의료진을�돕는�역할에�한정될�

것으로�예상13)

[표 2]��Babylon�Health�기업�개요

구 분 내 용 챗 봇 화 면

설립 2013년

본사●위치 영국�런던

처리●데이터●타입 대화형�텍스트(chat),�음성(voice)

타겟●사용자 환자,�임상의

자금조달 8,500만�달러�(2017.4월�기준)

직원●수 350명�이상

웹사이트 https://www.babylonhealth.com/

자료�:�babylon�health�홈페이지�참고(2018.10.30.)

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

5) 환자의 처방 정보 기반의 약품 배송 서비스 필팩(PillPack)

●● �(개요)�2013년�미국에서�설립된�필팩은�환자의�모든�처방전�정보를�통합하여�환자가�복용해야�

하는�약을�날짜와�시간별로�분류한�뒤�1회�복용량을�개별�포장하여�환자에게�맞춤�배송해주는�

서비스를�제공

�▶ �환자가�홈페이지에서�회원가입을�하고�평소�이용하는�약국의�정보를�입력하면�필팩�담당자가�

해당�약국에�연락해�고객의�처방전과�처방약을�양도받은�후�고객의�자택으로�배송

●● �(서비스�필요�이유)�미국�인구의�10%인�약�3천�2백�만명은�각기�다른�5개의�처방전을�복용하며�

이로�인해�약을�복용중인�미국인의�절반가량이�약을�제대로�복용※하지�않고�있어�보험료를�

높이는�문제가�발생14)

�※��미국의�약국은�약을�1회�복용�단위로�개별�포장하지�않고,�종류별로�플라스틱�통에�담아주기�때문에�환자가�

처방에�맞게�약을�제대로�복용하기가�쉽지�않음

●● �(서비스�이용�현황)�필팩은�무료배송으로�환자의�의약품�비용만�청구하고�있는데�2017년�기준�1

억�달러�이상의�매출을�기록하고�있으며�4만�명�이상의�고객을�보유15)

�▶ �여러�종류의�약을�다량�처방받아�복용해야하는�만성질환자와�거동이�불편한�노인층이�향후�

많이�사용할�것으로�예상

[표 3]��필팩의�약품�배송�서비스

필팩의 약품 포장 방식 필팩 서비스에 대한 고객의 의견

자료�:�필팩�홈페이지�및�트위터,�https://twitter.com/PillPack�(2018.10.30.)

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4. 보건의료 빅데이터 창업을 위한 정책 제언

●● �국내�보건의료�빅데이터�기반의�헬스케어�창업이�활성화되지�못한�주요�원인은�실제�민간에서�

활용할�수�있는�데이터가�부족하고�정부의�강력한�규제가�존재하기�때문

�▶ �국내�보건의료�관련�공공기관에서�다수의�데이터를�보유하고�있지만�데이터�간의�연계성이�

미흡하고�민간에서�쉽게�접근해서�활용하기�어려움

�▶ �국내는�미국보다�훨씬�강력한�수준에서�개인정보�및�보건의료정보를�보호하고�있으나�데이터�

활용�측면에서는�법적으로�상당�부분�준비되어�있지�않음

�▶ �유럽� 개인정보보호법(GDPR)에서는� 데이터� 보호� 관련� 규정도� 강력하게� 제시되어� 있지만�

데이터�활용�측면에�대해서도�여러�가지�방안※을�모색해서�조항을�제정16)

※��개인정보를�익명정보와�가명정보로�구분하고�가명정보의�활용에�대해서는�GDPR�전문과�본문에서�

상세히�규정

●● �국내에서�헬스케어�빅데이터를�활용한�창업이�활성화되기�위해서는�정부가�데이터�활용에�대해�

합리적이고�유연한�규제�적용과�함께�헬스케어�분야에�특화된�창업�지원�정책이�필요함

�▶ �보건의료�빅데이터�활용을�위해�「개인정보보호법」,�「정보통신망법」,�「의료법」�등�관련법의�

검토�및�개정�필요

�▶ �예비�창업�기업이�데이터를�활용하여�비즈니스�모델을�개발할�수�있도록�다양한�시범사업�등이�

필요

�▶ �국내�헬스케어�창업�생태계는�창업에서�재투자까지�연결되는�선순환�구조를�갖추지�못하고�

있기�때문에�본�분야에�특화된�지원�정책�필요

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

[부록]��보건의료�빅데이터�기반�창업�사례

사례명 데이터 종류수행주체

(연간 수익)주요 내용

Wellframe

의료정보,

생체정보

벤처기업2011$2M

•��미국� 보스턴� 기업으로� 환자들의� 건강상태를� 실시간으로�확인�가능한�대시보드를�제공하고�의사와�환자가�공유할�수�있는�플랫폼

•��의사는�개인�생체�정보와�복약�정보�등을�통해�치료�계획을�세울�수�있음

Babylon●

Health

의료정보벤처기업2013$1.8M

•��Babylon� Health는� 영국에서� 2013년� 설립된� 기업으로�개인� 건강� 평가,� 치료법에� 대한� 조언,� 24시간� 의사와의�상담과�예약�등의�서비스를�제공함

•��과학자,�개발자�및�의사들이�함께�참여하여�구축한�인공지능�시스템과�머신러닝�기술의�결합으로�채팅을�통해�나타나는�증상과�위험요인들을�식별하여�피드백�제공

Flatiron

●Health

의료정보

벤처기업2012$2.9M

Roche인수$1.9B

(18.02.15.)

•��미국�뉴욕에�본사,�Oncology에�특화된�EHR�소프트웨어를�사용함,�치료�뿐�아니라�실제로�암�연구를�위해�real-world�evidence를�개발함

•��거대한� 커뮤니티가� 있음(256명의� 암� 임상의,� 6개의�학술연구센터,�상위�15개�암치료�회사와�파트너를�맺음)

•��최근,�Roche가�2018년�2월�15일�Flatiron�Health의�모든�지분을�인수한다고�공식�발표함17)

Lumiata

의료정보벤처기업2013$8.6M

•��개별�환자나�특정�환자군을�대상으로�각종�증상과�진단결과,�치료� 절차,� 투약� 기록� 등� 방대한� 데이터를� 분석해� 질환�발병�가능성을�예측하고,�그�질환에�대한�의료적�함의점을�추출하여�환자와�병원에게�최적의�치료플랜을�제공

•��서적,�저널,�공공데이터,�그리고�다른�기업으로부터�수집한�데이터�등�1억�6천억�건�이상의�데이터를�활용하여�질병과�환자가�어떻게�연관되는지를�그래프로�표현하는�빅�데이터�시스템�개발

enlitic

의료정보벤처기업2014$2M

•��2014년�설립된�미국�기업,�의료�이미징�솔루션기업으로�방사선�이미지를�분석해서�가장�적합한�의사에게�전달하고�빠른�진단을�가능하게�함

•��enlitic의�알고리즘은�방사선과�의사�패널보다�폐암의�사례를�50%�더�정확하게�식별했으며,�X-ray에서�뼈를�평가할�때,�X-ray�이미지�전체의�0.01%만큼�미세한�골절을�판단함.�

•��비즈니스�모델은�방사선�기술자를�대체할�수�있는�기술임으로��방사선�전문의의�비용을�절감하는�비용을�공유하여�수익을�창출하는�것을�기반으로�함18)

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HIRA 빅데이터 브리프

사례명 데이터 종류수행주체

(연간 수익)주요 내용

Ada●Health

의료정보벤처기업2011$3M

•��영국의�벤처기업으로�2011년�설립하여�2016년에�처음�Ada�app�출시,�현재�Google�Play와�App�store에�등록되어�있고�4백만�명의�사용자와�10만개의�리뷰가�등록됨(평점:�4.7/5)

•�100명의�의사,�과학자,�엔지니어와�팀으로�개발19)

•��이스라엘�보험회사로부터�입수한�과거�20년간�250만�명의�환자�데이터로�채팅봇을�개발함

•��충분한�정보를�사용자에게�제공해�불필요한�의사�진찰�횟수를�줄이는�목적을�가지고�있음

•�4백만�명의�사용자와�10만개의�평점이�등록됨(4.7/5.0)

Health●Gorilla의료정보

벤처기업2011

•��환자의�의료데이터와�생활습관�데이터를�모두�모아서�환자의�건강�이력을�완성함

•��(제공업체)�파트너를�맺은�광범위한�랩과�의료�시설에서�즉시�전자기록을�주고�받을�수�있음,�또한,�의료기록을�환자와�가족�구성원,�간병인,�전문가와�간호사�등�보안된�매세지�플랫폼을�통해�채팅으로�공유할�수�있음

•��(환자)� 10분�안에�모든�의료�진료�기록을�가져올�수�있고,�의사와�간병인과의�진료�기록을�공유할�수�있고,�진료�예약을�쉽게�잡을�수�있으며�진료�알림�기능,�예방에�대한�건강정보�제공�등의�서비스를�제공받을�수�있음

Gliimpse

의료정보

벤처기업2013

애플�인수$200M

(16.08.22.)

•��글림스는�연구실,�병원,�약국�등으로부터�모든�종류의�건강,�의료�관련�정보를�수집해�한�개의�공유할�수�있는�전자보고서를�만드는�서비스�제공

•��사진이나�문서,�이미지�등�비정형�데이터에�대한�수집도�허용

•��애플은� 분산되어� 있는� 개인의� 건강,� 의료� 관련� 정보들을�하나로�수집하기�위해�헬스케어�데이터�수집�전문�스타트업인�'글림스(Gliimpse)'를�2016년에�인수

Qualaris의료시설�관련정보

벤처기업2011

•��2011년�설립한�미국기업이고,�클라우드�기반의�소프트웨어�플랫폼으로�자동화된�데이터�수집,�분석,�보고를�통해�의료�조직�전반을�효율적으로�개선함

•��체크리스트를�데이터화해서�종이�문서에�적지�않고�체크가능�하고,�분석�가능하도록�함

•��100개�이상의�적용�가능한�내용이�있지만,�대표적인�사례로는�낙상방지,�환자의�질,�환자의�경험,�세균�감염�예방,�환자와의�의사소통�개선이�있음

•��(병상에서의�낙상방지)�입원�환자들의�낙상사고가�많은데,�14가지�질문에�대한�체크를�해서�낙상을�예방함.�예)�관찰일,�낙상방지�체크리스트(벨누르는�곳이�근처에�있는가,�소지품이�침상�바깥에�있는가,�침상�영역이�정돈되어�있는가�등)

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

사례명 데이터 종류수행주체

(연간 수익)주요 내용

Welldoc의료정보,생체정보

민간기업2005$3.8M

•��환자의�행동양식을�아는�것이�만성질환자의�치료에는�중요

•��2014년�제2형�당뇨병�환자에게�출시된�웰닥(Welldoc)의�블루스타�당뇨병�관리서비스는�환자가�스스로�당뇨병을�잘�관리하도록�돕고�환자의�관리�정보를�담당의사에게�제공해�더욱�좋은�진료를�제공할�수�있도록�돕는�것을�목표

•��일반적인� 건강관리� 앱� 서비스와� 다른� 점은� 웰닥은�올스크립트(Allscripts� EHR)� 전자의무기록과� 결합되어�있고�이�서비스를�사용하는�것으로�보험적용을�받을�수�있음

필팩의료정보(처방정보)

벤처기업2013$8.7M

아마존�인수$1B

(18.06.28.)

•��아마존이� 필팩� 인수를� 통해� 제공하게� 될� 서비스는�고객들에게�복용할�약을�배송해주는�서비스

•��환자의� 처방전을� 통합하여� 날짜와� 시간대별로� 환자가�복용해야�할�약을�분류하고,�복용해야�할�날짜와�시간을�적은�작은�투명한�비닐백에�처방전을�분류하여�배송

•��가격은�집근처�약국에서�드는�비용과�동일하며�별도의�요금을�부과하지�않는데�이로써�환자가�처방전을�잘못�복용하는�가능성�자체를�제거하였으며�본�서비스를�통해�약을�제대로�복용할�가능성이�61%에서�97%까지�상승�가능

Patients●

LikeMe 환자제공의료정보

벤처기업2004

$23.7M

•��페이션츠라이크미는� 2,500개� 이상의� 질병에� 대하여,�전� 세계� 60만� 명� 이상의� 환자들이� 가입한� 거대한� 소셜�네트워크로�가입할�때�철저하게�익명으로�운영되나�자신의�질병�및�복용약�등에�관한�정보는�제공하게�되어�있음

•��60만�명의�환자가�하나의�커뮤니티에�모여�있기�때문에�페이션츠라이크미는� 임상시험� 참여자를� 모집할� 수� 있는�중요한�플랫폼이�되고�있는데�제약회사들은�이�사이트에�임상�시험을�공개하고�환자들은�여기에서�자신이�등록할�수�있는�임상�연구를�찾거나�추천�받을�수�있음

휴먼스케이프

환자제공의료정보

국내벤처기업2016

•��휴먼스케이프는�블록체인�기반의�환자�네트워크로,� 개인�건강기록� 서비스와� 커뮤니티를� 통해� 난치,� 희귀질환�환자들의�건강�정보를�데이터로�가공

•��환자의�건강�데이터를�필요로�하는�제약사,�연구기관�등이�환자들에게�직접�적절한�보상을�지급하고�데이터를�활용할�수�있는�데이터�허브를�제공

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HIRA 빅데이터 브리프

사례명 데이터 종류수행주체

(연간 수익)주요 내용

루닛

의료영상정보국내

벤처기업2013

•��의료의�진단�분야�중에서도� X-ray와�유방촬영술�분야의�의료영상�판독�인공지능기술을�개발

•��2017년� 11월� 공개한� ‘루닛� 인사이트(Lunit� INSIGHT)’는�인공지능�기반의�실시간�의료영상�진단�소프트웨어로,�전세계에서�주목을�받고�있음

뷰노

의료영상정보국내

벤처기업2014

•��2014년�설립된�국내�의료�인공지능�스타트업으로,�자체�개발한�딥러닝�엔진인�VunoNet을�기반으로�국내�대형병원�및�제약사�등과�다양한�질환에�대한�진단보조기술�개발

•��2018년� 상반기� 중� 흉부� X-ray� 및� CT� 기반의� 폐암�진단,�안저질환�진단�등의�영상�기반�인공지능�진단�보조�소프트웨어�뿐�아니라,�생체신호를�기반으로�한�심정지�조기�예측�소프트웨어도�인허가를�착수할�계획

자료�:�정일영�외(2018),�「4차�산업혁명시대의�빅데이터�기반�의료서비스�현황조사」,�한국임상시험산업본부

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Ⅰ. 보건의료 빅데이터 동향

참고문헌

1)�신수용(2018),�스마트한�헬스케어�빅데이터�활용을�위해�『융합연구리뷰』�2월호

2)�정일영・구원모(2018),�헬스케어�생태계�구축을�위한�데이터�통합�방안,�과학기술정책연구원

3)�이승현・오정윤(2018),�보건의료빅데이터�활용을�위한�일본의�법제�동향,�한국보건산업진흥원

4)�차세대의료ICT기반협의회(2016),�「의료정보취급제도조정실무팀(B)」�보고서

5)�보건복지부(2017.12),�『보건의료�빅데이터�플랫폼�시범사업�추진계획(안)』

6)�산업통상자원부�보도자료(2017.04.17.),�『바이오�빅데이터�구축으로�4차�산업혁명�본격�시동』

7)�관계부처�합동(2019.01.16),�「데이터・AI경제�활성화�계획」

8)�https://www.crunchbase.com/organization/patientslikeme

9)�https://humanscape.io/kr/index.html

10)�http://findmyfamilymagazine.com/2120-2/

11)��https://www.23andme.com/en-int/about/privacy/� � � �

What�happens� if�you�do�NOT�consent�to�23andMe�Research?� If�you�choose�not� to�

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Information�and�Self-Reported�Information�may�still�be�used�by�us�and�shared�with�our�

third�party�service�providers�to�as�outlined�in�this�Privacy�Statement.

12)�Babylon�health,�https://www.babylonhealth.com/(2018.10.30.)

13)��BBC�(2018.06.27.)�“Babylon�claims�its�chatbot�beats�GPs�at�medical�exam”,��

https://www.bbc.com/news/technology-44635134(2018.10.30.)

14)��Forbes(2015.04.15.),� “Pharmacy� Startup� PillPack� Could� Change� The� Way� America�

Takes�Its�Medicine”,�https://bit.ly/2UvqpWN

15)�한국투자증권(2018.07.25.),�「미국�헬스케어�산업(2),�현실화되는�아마존의�꿈」

16)�정일영�외(2018),�「유럽�개인정보보호법(GDPR)과�국내�데이터�제도�개선방안」,�과학기술정책연구원

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HIRA 빅데이터 브리프

17)�Roche�Media�Release(2018.02.15.),�https://bit.ly/2Axc4SR�(2018.08.08.)

18)��Nanalyze(2016.04.04.),� “Enlitic:� Deep� Learning� Algorithms� for� Medical� Imaging”,�

https://bit.ly/2L1UzRV,�(2018.6.14.)

19)�Business�Model�Innovation�Awards,�https://bit.ly/2zgX21Y(2018.08.07.)