Issue Report: 헬스케어와 4차 산업혁명...2017/03/22 · Issue Report: 제약/바이오...

Issue Report: 제약/바이오

헬스케어와 4차 산업혁명

2017. 03. 22

제약/바이오 곽진희

Tel. 02)368-6170

[email protected]

Glossary

용어 정의

4차 산업혁명 정보통신기술 (ICT)의 융합으로 이루어낸 혁명 시대. 인공지능, 로봇공학, 사물 인터넷, 무

인운용수단, 3차원 인쇄, 나노 기술과 같은 6개의 분야로 이루어 짐.

정밀의학 (Precision Medicine) 개인의 환경, 유전, 생물학적 특성 등을 고려한 질병의 세분화를 통해 개인의 상황에 따른

질병예측 및 예방, 맞춤진료 및 치료를 위한 포괄적 개명 연구/의료행위

왓슨 온콜로지 (Watson for Oncology) 암 진단 및 치료를 돕는 인공지능(AI) 소프트웨어로 IBM이 개발

바이오마커(Bio-marker) 단백질이나 DNA, RNA(리복핵산), 대사 물질 등을 이용해 몸 안의 변화를 알아낼 수 있는

지표

차세대염기서열 분석

(NGS : next-generation sequencing)

유전체의 고속 분석 방법. 많은 수의 DNA 조각을 병렬로 처리하는 특징

정보통신기술

(ICT: Information & Communication

Technology)

Information Technology (IT)와 Communication Technology (CT)의 합성어

딥러닝

(Deep Learning)

컴퓨터가 여러 데이터를 이용해 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있게 하기 위해 인공신경

망을기반으로 한 기계 학습 기술

헬스 레벨7 (HL7: Health level 7) 서로 다른 보건 의료 분야 소프트웨어간 정보 호환이 가능하도록 표준을 제장하기 위해

1987년에 조직된 표준화 기구

의료용 디지털 영상 및 통신

(DICOM: Digital Imaging and

Communications in Medicine)

의료용 기기에서 디지털 영상표현과 통신에 사용되는 여러가지 표준을 총칭하는 말.

ACR(미국방사선의약회)와 NEMA(미국전기공업회)에서 구성한 연합 위원회에서 발표

전자의무기록

(EMR: Electronic Medical Record)

의사가 직접 컴퓨터에 환자의 임상진료에 관한 모든 정보를 입력하면 이 자료를 모두 데이

터베이스로 처리, 새로운 정보의 생성도 가능한 HIS(의료정보시스템)의 일부분

ADT system

(Admission, Discharge, Transfer)

의료 기록 번호, 연령, 이름 및 연락처 정보와 같은 정보로 다른 의료 시설 및 시스템으로

환자 정보 공유가 가능함

의학영상정보 시스템

(PAC: Picture archiving Communication

system)

의학영상정보를 취득하거나 저장 전송 및 검색하는데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는

시스템

바이오센서(Biosensor) 생물이 가지고 있는 기능을 이용하여 물질의 성질 등을 조사하는 기계

Summary

4차 산업혁명, 왜 헬스케어에 주목하는가

4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)은 2016년 1월 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 처음 언급된 개념이다. 세계

경제포럼은 4차 산업혁명을 ‘3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털(digital) 기술이 바이오 산업(biological system)과 물리학(physical) 등

의 경계를 허무는 융합의 기술혁명’이라고 정의했다. 4차 산업혁명의 핵심 키워드는 디지털(digital), 바이오(biological), 물리학

(physical) 이다.

이는 제조 생산 시스템과 노동을 하는 방식의 변화가 사람들의 삶과 일에 대한 정의를 완전히 새롭게 바꾸는 것이다. 달라지는 삶의 정의

에 따라 건강에 대한 정의와 접근 방식도 달라지게 된다. 이 때문에 헬스케어 산업이 4차 산업혁명에서 주목 받고 있다. 헬스케어 산업 내

에서 기술의 접목을 통해 암을 유발하는 유전적 요인을 이해하기 위한 유전자 편집, 약물 전달에 대한 기술 등과 같은 여러 영역으로 확장

이 기대된다.

전술한 4차 산업혁명의 정의로 돌아가면, 디지털과 물리학의 결합을 통해 일에 대한 정의와 방식이 바뀌고, 디지털과 바이오의 결합을 통

해 건강한 삶의 대한 정의가 달라질 것이다. 그리고 헬스케어 산업이 건강에 접근하는 방식까지도 바꾸게 될 것이다.

치료 방식의 종합적 변화

과거의 치료 방식은 증상(symptom)을 기반으로 하는 직관적 차원의 의료였다. 이후 바이오마커 등에 대한 연구가 이뤄지며 현재는 패턴

(pattern)을 기반으로 해 증거(evidence)를 통한 의료가 이뤄지고 있다. 불과 10년전보다 의료의 정확도와 효용성은 크게 개선되었다.

그럼에도 medical unmet needs는 여전히 매우 크다. 향후에는 빅데이터를 기반으로 알고리즘화하여 정밀의료를 통해 치료 효율성을 크

게 향상시킬 것으로 예상된다. 이를 가능하게 할 과학적 뒷받침은 매우 다양한 영역에서 종합적으로 준비되고 있다. 대표적인 예로

NGS(next generation sequencings; 차세대 염기서열분석), 정밀의학(Precision medicine) 등이 있다.

치료 방식의 변화

과거 현재 향후

증상 기반

직관적 의료

패턴 기반

증거 기반의 의료

알고리즘 기반

정밀 의료

Data

Actions

퍼스널

분자 지문(PMF, multi-omics)

non-molecular

데이터 (파형)

분자 이미징

빅데이터 분석 데이터베이스 참조

(법칙&알고리즘)

모바일 정보

커뮤니케이션

기술정밀 의료

(예방, 진단, 치료)

자료: HP, 유진투자증권

Summary

헬스케어 산업에 가져올 변화

4차 산업혁명이 헬스케어 산업에 미치는 영향을 크게 세 가지로 나누어 정리하면 다음과 같다

첫째로, <헬스케어 + 빅데이터>의 결합이다. NGS(next generation sequencings; 차세대 염기서열분석)의 대중화를 통해 데이터 접근

및 확보가 용이해지며, 또한 분자 이미징 등을 통한 기술로 과거에 접근하지 못했던 영역의 데이터 확보가 가능해질 것으로 예상된다. 이

에 따라 제약 산업이 크게 발전할 것으로 예상되며, 정밀 의학에 기반해 신약 개발이 이뤄질 것으로 예상된다. 이를 가능하게 하는 대표적

인 사례는 왓슨 온콜로지(IBM), 일루미나의 $100 유전체 시퀀싱 기술 등이 있다.

둘째로 <헬스케어 + ICT(Information and Communications Technologies)>이다. IT 기기, 특히 모바일 기기와의 접목을 통해 데이터

추적, 관찰의 범위가 크게 확대될 전망이다. ICT와의 융합에 대한 사례는 미국의 최대 원격 진료 서비스 업체인 텔라닥(Teladoc)이 있고,

국내에서도 삼성의료원이 원격 진료를 준비 중이다.

셋째로 <헬스케어 + IT 기기>이다. 이는 ICT 융합과 일맥 이어진다고 볼 수 있다. 기기와의 융합을 통한 사례는 여러 분야에서 확인할 수

있다. 애플 헬스키트 등의 기기를 통한 헬스케어 서비스와 헬스케어 관련 어플리케이션이 그것이다. 혈당관리, 심전도뿐 아니라, 식습관,

운동 습관까지 체크하는 등 다양한 형태의 서비스가 이미 시행되고 있거나 준비중이다. 이를 기반으로 개인별 맞춤 치료가 가능해지는 정

밀의학, 서비스의 영역과 범위가 확대되는 원격 진료 등 종합 헬스케어 관리가 생애주기 전반에 걸쳐 이뤄질 것으로 예상된다.

4차 산업혁명에 따른 헬스케어 산업 변화

헬스케어

Big Data

제약산업의 발전

정밀 의학에 기반한

신약 개발(바이오마커, NGS)

원격 의료

디지털 병원

예방 의학

원격 환자 모니터링

ICT

모바일 기기

IBM 왓슨 온콜로지

일루미나의 $100

유전체분석

미 텔라닥(Teladoc)

삼성의료원 원격진료

애플 헬스키트

헬스케어 어플(혈당관리, 심장, 심전도,

생활습관)

4차 산업혁명이 헬스케어 산업에 미치는 영향

자료: 유진투자증권

Summary

빅데이터와 인공지능을 적용하는 헬스케어 기술 예시

인공지능 영역 회사명 프로그램 컨텐츠 상용화 여부 과금 사용자 수

(천명) 기타

의료 빅데이터

Google (Google

Deepmind

Health Project)

구글 서치 엔진과 같은 알고리즘을 만들어 질병

모니터링 기술 등을 포함하여 사람들에게 더 건강한

삶을 주는 것이 프로그램 목적

STREM App

(NHS

Foundation

Trust)

x x

* 계약 취소 [환자

데이터 사용 허가 문제]

* 초반에 계약금 언급 x

진단 제안

IBM

(Watson

Oncology)

종양학 전문 AI 서비스. 환자의 증상을 분석하고

치료방법을 제시. 제시한 치료법을 뒷받침하는 증거,

자료 등을 여러가지의 출처를 통하여 제시

x - -

반복적인 과정

보조역할

IBM

(Medical Sieve)

진단 및 치료 계획을 위해 의사가 환자에게 알

필요가 있는 필수 임상 정보를 필터링하는

의료체로서의 이미지 유도형 정보 시스템

이 시스템은 HL7 및 DICOM 어댑터를 사용하는

EMR, 약국, 연구소, ADT 및 방사선 / 심장학 PAC

시스템을 비롯한 병원의 다양한 엔터프라이즈 시스템에서

환자에 대한 임상 데이터를 수집. 데이터들을 분석하여

의료진들에게 연구의 요약을 제공

x - -

Enlitic

축적한 방대한 의료 데이터를 AI 딥러닝 기술을 통하여

환자들에게 빠르고 정확한 진단을 내리는 것이 목표

환자 분류시스템 (환자의 병력을 포함한 기록 기반으로

환자에게 가장 알맞은 의료진과 의료기관을 제안)

진단프로그램 (환자의 위험요인을 빠르게 발견, 강조)

real-time clinical support (의료진에게 치료 가이던스 제안)

Retrospective 분석 (오진이 많은 방사능 검사분석 과

정에서 AI가 분석하여 오진률을 낮춰줌)

x - - $10mill with Capital

Health

온라인 컨설팅 Babylon

기본적 의학 지식과 사용자의 병력을 사용하여

사용자의 증상들을 어플에 입력하면 어떤 병인지

진단하는 어플리케이션

iOS/안드로이드 무료 100~500(안드로이드)

건강 보조 &

치료 매니지먼트

Sense.ly.

꾸준한 모니터링이 필요한 투병환자 혹은

노령환자들의 상태를 모니터링하는 어플

가상의 간호사 아바타가 환자의 중요 스케줄, 이벤트,

데이터들을 모아서 분석함


Aicure App.

복용시간이 정확해야하는 환자에게 복용시간에

맞추어 알람이 울림. 복용하는 약과 복용하는 순간을

내장되어있는 카메라로 인식 & 확인한 데이터를

담당의사에게 전달하는 애플리케이션

iOS 무료

precision

medicine

Deep

Genomics

기존에 유전자들 사이의 상관관계를 분석했던 것과

달리 유전자의 패턴, 기존 의학적 정보들을 바탕으로

유전자의 특성, 변이 등을 분석하는 인공지능 플랫폼

x - -

Human

longevity

DNA 시퀀싱 데이터를 위주 데이터를 분석하는

인공지능 플랫폼 기업. 최근 생명보험사인

MassMutual과 파트너십 계약을 했으며 약 4만 개의

게놈과 신체적 특징에 관련된 데이터를 축척하여 약

200,000개의 게놈 서열 분석 보고서를

데이터베이스에 추가 할 계획

x - -

아스트라제네카 50만

데이타 쉐어링 (분석이후

아스트라제네카 측도

분석 데이터 사용 가능)

신약 제조 Atomwise

신약/후보물질 등 새로운 치료제의 본격적인 실험을

하기 전에 치료제 분자구조를 시뮬레이팅하여

치료제의 성공여부를 미리 알아보는 알고리즘; 해당

알고리즘을 통하여 불필요한 실험, 시간, 비용 축소

x - -

파트너: 스탠포드대, The

scrippps Research

Institude, University of

Toronto, Merck, UC

San Diego, IBM

핼스케어 시스템

분석기 Zorg prisma

왓슨 인공지능을 사용하여 불필요한 입원을 줄여주는

프로그램

제약/바이오 곽진희

Tel. 02)368-6170

[email protected]

Summary I. 4차 산업혁명, 왜 헬스케어에 주목하는가

4차 산업혁명의 키워드가 헬스케어를 말하고 있다 4차 산업혁명, 그리고 헬스케어

II. 헬스케어 산업에 가져올 변화 4차 산업혁명이 헬스케어 산업에 미치는 영향

III. 헬스케어 산업 변화를 이끄는 노력들 1)정밀의학 (Precision medicine) 2) NGS; 인간 유전체 분석 3) 왓슨 (Watson for Oncology) 4) 구글

IV. Appendix

4 8

12

16

35

Analyst 곽진희 | 제약/바이오

I. 4차 산업혁명, 왜 헬스케어에 주목하는가

4차 산업혁명의 키워드가 헬스케어를 말하고 있다

4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)은 2016년 1월 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에

서 처음 언급된 개념이다. 세계경제포럼은 4차 산업혁명을 ‘3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털(digital) 기

술이 바이오 산업(biological system)과 물리학(physical) 등의 경계를 허무는 융합의 기술혁명’이라고 정의

했다. 4차 산업혁명의 핵심 키워드는 디지털(digital), 바이오(biological), 물리학(physical) 이라고 할 수 있

다.

2016년 당시 다보스에서 언급되었던 부분은 2020년의 수천만개의 일자리 감소를 예상했는데, 그것이 4차

산업혁명의 핵심은 아니다. 당시 4차 산업혁명을 소개했던 슬라이드에서 ITUC(국제노동연합)의 Sharan

Burrows 사무총장은 미래의 일에 대한 정의(What will be the future of work? How will we define

work?)가 달라질 것이라 언급하였고, 부의 분배, 인간과 기계의 관계에 대한 인식을 새롭게 할 것을 제시하

였다. 특히 natural과 artificial을 분리할 수 있는가 하고 반문하며 인간과 기계의 공존을 제시한다. 이는

헬스케어 산업에 있어 큰 시사점을 주는데 뒤에서 다루도록 한다.

도표 1 여러 분야에서 대두되는 4차 산업혁명: 그 중 하나가 헬스케어 산업 변화

인공지능

UI의 변화: 음성인식

[IT/통신서비스/기계]

로봇서비스

[IT/통신서비스]

스마트홈

서비스

[미디어/게임/IT]

VR서비스

[자동차/통신서비스/IT]

자율주행

서비스

[의료/IT]

바이오/

헬스케어서비스

[금융/IT]

금융서비스



4차 산업혁명을 통해 암을 유발하는 유전적 요인을 이해하기 위한 유전자 편집, 약물 전달에 대한 기술 등

헬스케어 산업에서 여러가지로 접목할 수 있는 확장성이 기대된다.

전술한 4차 산업혁명의 정의로 돌아가면, 디지털과 물리학의 결합을 통해 일에 대한 정의와 방식이 바뀌고,

디지털과 바이오의 결합을 통해 건강한 삶의 대한 관점과 헬스케어 산업이 이를 접근하는 방식이 달라질 것

이다.

도표 2 바이오 산업

그린바이오

(농업바이오)

종자개량

GMO

스마트팜

레드바이오

(의학바이오)

바이오의약품, 백신

분자진단

정밀의료

화이트바이오

(산업바이오)

바이오화학

바이오연료

생물정화기술

융합

바이오

보건·의료

신종감염병 출현

만성질환 증가

고령화

식량

식량부족

에너지·환경

화석 연료 고갈

환경 오염

기후 변화

자료: LG화학, 유진투자증권


4차 산업혁명, 그리고 헬스케어

Industry 1.0은 증기기관 발명에 따른 기계화 혁명, industry 2.0은 전기 에너지를 기반으로 한 대량생산

혁명, industry 3.0은 컴퓨터와 인터넷을 기반으로 한 지식정보 혁명, 그리고 현재 이슈가 되고 있는

industry 4.0은 ICT 발달을 기반으로 한 자동화, 지능화 혁명이다.

그렇기에 4차 산업혁명은 제조 생산 시스템과의 접목에서 그치는 것이 아니다. 제조 생산 시스템과 노동을

하는 방식의 변화는 사람들의 삶과 일에 대한 정의를 완전히 새롭게 바꾸는 것이다. 달라지는 삶의 정의에

따라 건강에 대한 정의와 접근 방식도 달라지게 되며, 이를 위해 4차 산업혁명에서 헬스케어 산업이 주목

받고 있는 것이다.

도표 3 다보스 포럼에서 선보인 4차 산업혁명

자료: World economic forum, 유진투자증권

도표 4 각 산업혁명별 단계 및 특징

Revolution Year 내용

1차

산업혁명 1784년 Steam, water, mechanical production equipment

2차

산업혁명 1870년 Division of labour, electricity, mass production

3차

산업혁명 1969년 Electronics, IT, automated production

4차

산업혁명 ? Cyber-physical systems

자료: World economic forum, 유진투자증권


수명 연장, 삶의 질 개선 등 필요성 면에서도 헬스케어 산업이 주목 받고 있지만, 4차 산업혁명의 기술을 통

해 개선의 여지가 많은 점 또한 동 산업에 주목하는 이유이다. 의료분야는 산업 규모가 굉장히 큰 데에 비해,

전 과정에서 비효율성이 매우 높은 산업이다. 이 때문에 4차 산업혁명을 통해 변화의 여지가 크다.

과거의 치료 방식은 증상(symptom)을 기반으로 하는 직관적 차원의 의료였다. 이후 바이오마커 등에 대한

연구가 이뤄지며 현재는 패턴(pattern)을 기반으로 해 증거(evidence)를 통한 의료가 이뤄지고 있다. 불과

10년전보다 의료의 정확도와 효용성은 크게 개선되었다. 그럼에도 medical unmet needs는 여전히 매우

크다. 이것이 향후에는 빅데이터를 기반으로 해 이를 알고리즘화 하여 치료 효율성을 크게 향상시킬 것으로

예상된다. 이를 가능하게 할 과학적 뒷받침은 매우 다양한 영역에서 종합적으로 준비되고 있다.

도표 5 치료 방식의 변화

과거 현재 향후

증상 기반

직관적 의료

패턴 기반

증거 기반의 의료

알고리즘 기반

정밀 의료

Data

Actions

퍼스널

분자 지문(PMF, multi-omics)

non-molecular

데이터 (파형)

분자 이미징

빅데이터 분석 데이터베이스 참조

(법칙&알고리즘)

모바일 정보

커뮤니케이션

기술정밀 의료

(예방, 진단, 치료)

자료: 산업자료, 유진투자증권

도표 6 OECD 국가별 GDP 대비 의료비 지출 비율

16.4 11.1 11.1 11.1 11.0 10.9

10.4 10.2 10.2 10.1 10.0

9.5 9.2 9.2

9.0 8.9 8.9 8.9 8.8

8.5 7.5 7.4 7.4

7.1 7.1

6.4 5.6

5.1

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

미국독일

네델란드스위스스웨덴프랑스덴마크벨기에

일본오스트리아

캐나다뉴질랜드

그리스노르웨이포르투갈이탈리아

OECD평균스페인

호주영국

이스라엘칠레

헝가리체코한국

폴란드중국터키

(%)

자료: OECD Health data 2015, 유진투자증권


II. 헬스케어 산업에 가져올 변화


4차 산업혁명이 헬스케어 산업에 미치는 영향은 매우 거대하며, 그 변화는 삶의 총체적인 영역에서 나타나

게 될 것이다. 이를 융합할 테크놀로지에 따라 크게 세 가지로 나누어 정리하면 다음과 같다. 첫째로, <헬스

케어 + 빅데이터>이다. NGS(next generation sequencings; 차세대 염기서열분석)의 대중화를 통해 데이

터 접근 및 확보가 용이해지며, 또한 분자 이미징 등을 통한 기술로 과거에 접근하지 못했던 영역의 데이터

확보가 가능해질 것으로 예상된다. 이에 따라 제약 산업이 크게 발전할 것으로 예상되며, 정밀 의학에 기반

해 신약 개발이 이뤄질 것으로 예상된다. 이를 가능하게 하는 대표적인 사례는 왓슨 온콜로지(IBM), 일루미

나의 $100 유전체 시퀀싱 기술 등이 있다.

둘째로, <헬스케어 + ICT(Information and Communications Technologies; 정보통신 기술)>이다. 이는

세번째의 <헬스케어 + IT 기기>와 일맥 이어진다고 볼 수 있다. IT 기기, 특히 모바일 기기와의 접목을 통

해 데이터 추적, 관찰의 범위가 크게 확대될 전망이다. ICT와의 융합에 대한 사례는 미국의 최대 원격 진료

서비스 업체인 텔라닥(Teladoc)이 있고, 국내에서도 삼성의료원이 원격 진료를 준비 중이다.

기기와의 융합을 통한 사례는 여러 분야에서 확인할 수 있다. 애플 헬스키트 등의 기기를 통한 헬스케어 서

비스와 헬스케어 관련 어플리케이션이 그것이다. 혈당관리, 심전도뿐 아니라, 식습관, 운동 습관까지 체크하

는 등 다양한 형태의 서비스가 이미 시행되고 있거나 준비중이다. 이를 기반으로 개인별 맞춤 치료가 가능

해지는 정밀의학, 서비스의 영역과 범위가 확대되는 원격 진료 등 종합 헬스케어 관리가 생애주기 전반에

걸쳐 이뤄질 것으로 예상된다.

도표 7 넓은 영역에 걸쳐 대두되고 있는 4차 산업혁명에 따른 헬스케어 산업 변화

헬스케어

Big Data

제약산업의 발전

정밀 의학에 기반한

신약 개발(바이오마커, NGS)

원격 의료

디지털 병원

예방 의학

원격 환자 모니터링

ICT

모바일 기기

IBM 왓슨 온콜로지

일루미나의 $100

유전체분석

미 텔라닥(Teladoc)

삼성의료원 원격진료

애플 헬스키트

헬스케어 어플(혈당관리, 심장, 심전도,

생활습관)




도표 8 헬스케어 3.0 시대 요약

맞춤 치료제

질환별 백신

삽입형 의료기기

사전진단, 일상관리

<사회변화> <헬스케어 동인> <분야별 해결책(예시)>

의료비 급증

개인맞춤

의료비

지출 경감,

건강수명

증가

<목표>

고령화,

삶의 질에

대한 관심

증대,

제약

기기

서비스

자료: 삼성경제연구소, 유진투자증권

도표 9 치료의 범위 확장

사전진단 사전치료 진단 치료 사후관리 건강유지

진단 치료 사후관리

가치사슬의 확장

안티에이징 아파트헬스 가전, 라이프 레코더

요양 병원

자료: 삼성경제연구소, 유진투자증권


도표 10 빅데이터와 인공지능을 적용하는 헬스케어 기술 예시

인공지능 영역 회사명 프로그램 컨텐츠 상용화 여부 과금 사용자 수

(천명) 기타

의료 빅데이터

Google (Google

Deepmind

Health Project)

구글 서치 엔진과 같은 알고리즘을 만들어 질병

모니터링 기술 등을 포함하여 사람들에게 더

건강한 삶을 주는 것이 프로그램 목적

STREM App

(NHS

Foundation

Trust)

x x

* 계약 취소 [환자

데이터 사용 허가 문제]

* 초반에 계약금 언급 x

진단 제안

IBM

(Watson

Oncology)

종양학 전문 AI 서비스. 환자의 증상을 분석하고

치료방법을 제시. 제시한 치료법을 뒷받침하는

증거, 자료 등을 여러가지의 출처를 통하여 제시

x - -

반복적인 과정

보조역할

IBM

(Medical Sieve)

진단 및 치료 계획을 위해 의사가 환자에게 알

필요가 있는 필수 임상 정보를 필터링하는

의료체로서의 이미지 유도형 정보 시스템

이 시스템은 HL7 및 DICOM 어댑터를 사용하는

EMR, 약국, 연구소, ADT 및 방사선 / 심장학

PAC 시스템을 비롯한 병원의 다양한

엔터프라이즈 시스템에서 환자에 대한 임상

데이터를 수집. 데이터들을 분석하여

의료진들에게 연구의 요약을 제공

x - -

Enlitic

축적한 방대한 의료 데이터를 AI 딥러닝 기술을

통하여 환자들에게 빠르고 정확한 진단을 내리는

것이 목표

환자 분류시스템 (환자의 병력을 포함한 기록

기반으로 환자에게 가장 알맞은 의료진과

의료기관을 제안)

진단프로그램 (환자의 위험요인을 빠르게 발견,

강조)

real-time clinical support (의료진에게 치료 가이

던스 제안)

Retrospective 분석 (오진이 많은 방사능 검사분

석 과정에서 AI가 분석하여 오진률을 낮춰줌)

x - - $10mill with Capital

Health

온라인 컨설팅 Babylon

기본적 의학 지식과 사용자의 병력을 사용하여

사용자의 증상들을 어플에 입력하면 어떤 병인지

진단하는 어플리케이션


건강 보조 &

치료 매니지먼트

Sense.ly.

꾸준한 모니터링이 필요한 투병환자 혹은

노령환자들의 상태를 모니터링하는 어플

가상의 간호사 아바타가 환자의 중요 스케줄,

이벤트, 데이터들을 모아서 분석함


Aicure App.

복용시간이 정확해야하는 환자에게 복용시간에

맞추어 알람이 울림. 복용하는 약과 복용하는

순간을 내장되어있는 카메라로 인식 & 확인한

데이터를 담당의사에게 전달하는 애플리케이션

iOS 무료

precision

medicine

Deep

Genomics

기존에 유전자들 사이의 상관관계를 분석했던

것과 달리 유전자의 패턴, 기존 의학적 정보들을

바탕으로 유전자의 특성, 변이 등을 분석하는

인공지능 플랫폼

x - -

Human

longevity

DNA 시퀀싱 데이터를 위주 데이터를 분석하는

인공지능 플랫폼 기업. 최근 생명보험사인

MassMutual과 파트너십 계약을 했으며 약 4만

개의 게놈과 신체적 특징에 관련된 데이터를

축척하여 약 200,000개의 게놈 서열 분석

보고서를 데이터베이스에 추가 할 계획

x - -

아스트라제네카 50만

데이타 쉐어링 (분석이후

아스트라제네카 측도

분석 데이터 사용 가능)

신약 제조 Atomwise

신약/후보물질 등 새로운 치료제의 본격적인

실험을 하기 전에 치료제 분자구조를

시뮬레이팅하여 치료제의 성공여부를 미리

알아보는 알고리즘; 해당 알고리즘을 통하여

불필요한 실험, 시간, 비용 축소

x - -

파트너: 스탠포드대, The

scrippps Research

Institude, University of

Toronto, Merck, UC

San Diego, IBM

핼스케어 시스템

분석기 Zorg prisma

왓슨 인공지능을 사용하여 불필요한 입원을

줄여주는 프로그램



도표 11 IBM의 딥러닝 의료 이미징 분석: 메디컬 시브 도표 12 Babylonhealth의 온라인 서비스

자료: IBM, 유진투자증권 자료: babylonhealth, 유진투자증권

도표 13 Sense.ly. 도표 14 치료제 분자구조를 시뮬레이팅하여 치료제의

성공여부를 미리 알아보는 알고리즘

자료: Sense.ly, 유진투자증권 자료: Atomwise, 유진투자증권


III. 헬스케어 산업 변화를 이끄는 노력들

1)정밀의학 (Precision medicine)

정밀의학은 2015년 1월 오바마 전 대통령이 Precision medicine initiative를 발표한 후 대두되었다. 전통

적인 치료법은 개발되고 나면 모든 환자에 동일하게 적용되고 있다. 그러나 환자마다의 반응은 크게 다르며,

이에 따라 치료제의 효용성과 지출되는 의료비의 낭비 문제, medical unmet needs 등의 이슈들은 해소되

지 않고 있다. 예를 들어, 표적 치료제로 일컬어지는 자가면역질환 치료제 휴미라는 4명 중 1명만 치료 효

과가 있고, 위궤양 치료제 넥시움은 25명 중 1명에 효과가 있어 치료 방식에 대한 근본적인 문제가 존재한

다.

도표 15 정밀의학이 대두되는 이유는 현재의 의학이 imprecision medicine(비정밀의

학)이기 때문

g 자료: nature, 유진투자증권


암을 예로 들어 살펴보자. 암은 일반적으로 종양이 생긴 위치에 따라 암종을 분류하고, 이에 따른 치료를 진

행해왔다. 예를 들어, 위장에 생긴 암은 위암, 신장에 생겼으면 신장암으로 명명하고, 치료도 각 암종의 프

로토콜에 따라 진행된다. 그러나 같은 항암제라고 하더라도 개인의 유전적 성향에 따라 치료 반응과 기전,

예후가 다르다. 정밀 의학은 바로 이 부분에 집중하고 있는 것이다.

정밀의학(Precision medicine)이란 환자마다의 유전적, 환경적 요인과 질병 경력, 생활 습관 등을 사전에

인지해 적정한 환자에게 적정한 약을 적정한 용량으로 적정한 시간에 사용하여 환자별로 최적화된 치료법을

제공하는 것이다. 즉, 개인별 맞춤 치료라고 할 수 있다. 정밀의학의 범위는 치료뿐 아니라 질병 예측의 범

위까지로도 확장될 수 있다.

도표 16 정밀의학을 통해 기존과 다른 형태의 치료법을 접근하게 됨

g 자료: CPGR, 유진투자증권

도표 17 종양 치료도 바이오마커에 따른 환자 중심적 임상 접근이 시도

g 자료: nature, 유진투자증권


미국의 루카스 와츠먼 의사는 정밀의학의 필요성을 몸소 보여준 대표적인 사례이다. 와츠먼은 암 연구를 매

력적으로 느끼고 워싱턴 의과대학에서 수학하던 중 2003년 급성 림프구성 백혈병(ALL) 진단을 받았다. 화

학 요법을 통해 치료를 했으나 2번의 재발을 거치면서, 그는 마지막 희망이었던 게놈 분석 스터디 프로토콜

에 참여하게 된다. 와츠먼의 DNA에서 50여개의 DNA 돌연변이를 발견했지만 이를 표적으로 하는 약이 없

어 RNA 분석을 진행하였다.

그리고 그의 백혈병 세포에서 wild-type FLT3 유전자 발현이 현저하게 증가되어 있는 것을 알아내었다.

FLT3 유전자는 정상 세포에서 세포를 성장시키는 역할에 관여하기 때문에 과발현된 FLT3 유전자가 암세

포를 증식시킨다고 보았고, 마침 FLT3를 표적으로 하는 화이자의 Sunitinib이 신장암 치료제로 시판되기

시작해, 그는 여러 어려움 끝에 약을 복용하였다. 그리고 복용 2주 후 그는 완전 관해 상태가 되어 현재까지

건강하게 워싱턴 대학 교수로 재직중이다.

정밀의학이 무엇인지, 어떤 효용을 가지는지에 대해 시작부터 끝까지 보여주는 대단한 사례이다. 이는 유전

체 분석을 비롯해서, 바이오마커에 대한 연구, 그에 따른 치료제 개발 등이 향후 더 이뤄져야 할 부분이고,

유기적으로 함께 개발되어 갈 분야이다. 앞으로 정밀의학은 임상시 환자 모집, 검토, 치료법 등 의료의 전

과정에 걸쳐 접목될 것으로 예상된다.

도표 18 정밀의학을 자신의 병과 몸에 직접 적용시킨 와츠먼의 사례

g 자료: CSH, 유진투자증권


A case of me: clinical cancer sequencing and the future of precision medicine

- 저자: Lukas D. Wartman

(원문 내용 요약)

“나는 이 글을 통해 급성 림프구 백혈병을 앓았던 환자로서의 내 경험을 다른 사람들과 공유하려 한다. 내가 다른 환자들에 비해 운이

좋았고 그래서 치료 결과가 좋았다는 것을 말하려는 것이 아니라, 나의 투병 사례가 암 유전자 검사와 정밀의학의 개념을 이해하는 데

도움이 될 것이라 생각하기 때문이다.”

워싱턴대학 의과대학 재학 중이던 2003년, 나는 급성 림프구 백혈병(Acute

Lymphoblastic Leukemia, ALL)을 진단받았다. 이 병은 주로 소아에게 발생하며,

항암치료에 잘 반응한다. 그러나 드물게 성인에서 발생하는 경우에는 소아에 비해

치료에 잘 반응하지 않는다. 당시 우리 워싱턴 대학병원 소아과에서는 몇 가지

임상시험이 진행되고 있었는데, 모두가 소아 환자를 위한 프로젝트였고, 성인은

참여할 수 없었다. 따라서, 나는 당시에 표준 치료법으로 사용되고 있던 항암제

복합요법을 처방 받았다. 이 복합요법은 소아 환자의 90% 이상에서 치료 효과가

있다고 보고되어 있었지만, 성인에게는 치료 효과가 훨씬 낮다고 알려져 있었다.

소아와 성인에서 치료 효과에 다른 이유는 몇 가지 기전으로 설명되고 있었는데,

그중 한가지가 성인 ALL 환자의 일부에서 발견되는 BCR-ABL 융합 유전자였다.

융합유전자는 9번과 22번 염색체 말단이 서로 위치를 바꾸면서 만들어지는데, 암세포의 증식을 촉진시켜 예후를 악화시킨다. 진단받을

당시 나를 담당했던 종양 의사는 염색체 검사와 여러 가지 FISH 검사를 의뢰하였다. 골수 검체로 수행한 염색체 결과에서 12번 염색체

단완(12p) 일부의 결실이 관찰되었는데, 이 결실의 임상적 의의는 알려져 있지 않은 상태였다. 항암요법이 끝날 당시 나는 비교적 젊은

나이(30세 미만)였고 예후가 나쁘다고 알려진 유전자 변이도 발견되지 않았기 때문에, 골수이식을 생략하고 치료를 마무리 하면서 일상적인

유지요법을 받았다.

5년 뒤인 2008년 불행히도 암은 다시 재발했다. 다시 강한 항암요법을 받았고, 골수에서 현미경으로 관찰되는 백혈병 세포가

없어지는‘형태학적 관해’상태에 도달했다. 진단 시와 재발 시에 양성이었던 12p 결실은 관해 시 FISH 검사에서 음성이었다. 관해 상태가

지속되는 동안 남동생이 기증해 준 골수를 이식 받았다. 골수이식에 따른 합병증은 없었지만 내 건강 상태는 거의 바닥 수준이었다. 이

상태로 나는 종양학 펠로우를 겨우 마쳤다. 그 후 Dr.Ley 연구실에서 박사후 과정을 시작하였는데, 나는 그 곳에서 암 유전학에 매료되었다.

급성 골수구 백혈병(Acute Myelogenous Leukemia,AML) 세포로부터 염기서열을 분석하여 질병 발생에 주요 역할을 하는 driver variant를

찾아내는 프로젝트에 참여하였다. 의사인 동시에 암 환자로서, 그리고 빠르게 발전하는 암 유전학 분야 과학자로서 나는 이 분야의 미래를

직접 경험하고 있었다.

2011년 나는 다시 재발을 경험했고, 두 번째 재발은 첫 번째와는 사뭇 달랐다. 이번에는 고용량 항암요법과 골수 기질을 타겟으로 하는

실험적 치료법을 병행하였는데, 심한 부작용으로 관해 상태에 이르지 못한 채 치료를 중단했다. 더 이상 어떤 치료에도 견디지 못할 만큼

전신이 지쳐 있었다. 성인 ALL 환자의 첫 재발 시 평균 생존율은 5-10% 정도로 보고되어 있었고, 두 번째 재발 시 치료 가능성에 대해서는

모두가 회의적이었다. 이것을 나의 운명으로 받아들여야 하는 순간이었다.

그러나, 이 즈음 연구 목적의 한 개의 임상시험 프로토콜이 시작되었다. 다행히도 주치의는 나의 진단 당시 골수 생검 검체와 첫번째 재발

시의 골수 검체를 모두 보관하고 있었다. 나는 연구 프로토콜에 참여하기로 하였다. 결과가 어떻게 나오든 내 백혈병 세포가 성인 ALL

세포로는 최초로 유전자 분석이 이루어져서 새로운 유전자 변이 발견(“discovery” genomics)에 기여할 수 있기를 바랬다. Dr.Ley는

보관하고 있던 내 진단 시 골수 검체에서 전장 유전체 분석(whole-genome sequencing, WGS)을, 재발 시 검체에서는 exome

sequencing과 RNA-seq을 수행하였다. 기대할 수 있는 최상의 시나리오는 WGS 혹은 exome sequencing에서 cryptic BCR-ABL

융합유전자가 발견되는 것이었다. 이것은 전통적인 염색체 검사나 FISH 검사에서는 찾아낼 수 없는 아주 미약한 변이지만 염기 분석에서

찾아내기만 하면 바로 표적 치료제를 선택할 수 있는 “actionable” variant이기 때문이다. 이미 두 번째 재발 후 4주가 지났고, 나는 그

때까지 관해에 도달하지 못했기 때문에, 이 최상의 시나리오가 유일한 생존 기회였다. WGS과 exome sequencing 결과가 먼저 나왔는데,

50여 가지의 돌연변이를 발견하기는 하였지만 기대하였던 actionable variant는 아니었다. FDA-승인 약제를 시도해 볼 수 있는 기회는

사라졌다. 아직 RNA-seq 결과가 남아있긴 했지만, 그 결과에 기대를 거는 사람은 없었다.

그러나, 일주일 후 나는 뜻밖의 소식을 듣게 되었다. “ 분석했던 내 백혈병 세포에서 wild-type FLT3 유전자 발현이 현저하게 증가되어

있는 소견이 발견되었다”는 것이다. 그 때까지 어떤 의사도 ALL 환자에게 FLT3 유전자 발현을 검사하지 않았다. 개발되어 있던 FLT3

억제제도 ALL 환자에게 사용한 임상시험 결과는 전무하였다. 선뜻 결정을 내리기는 어려웠지만, 다른 선택의 여지가 없었던 나는 FLT3

억제제인 sunitinib(Sutent, Pfizer)를 시험적으로 복용하기 시작하였다. ALL 환자에게는 사용한 적이 없던 이 약제를 사용한 지 2주 후,

나는 완전 관해 상태에 도달했다. 두 번째 조혈모세포 이식 후 3년째인 지금, 나는 아직도 관해 상태를 유지하고 있다.

이제는 새로운 진단 기술과 인간 유전체 프로젝트의 성과를 정밀의학에 접목해야 할 때다. 나의 투병 이야기를 공유하는 이유도 정밀의학의 실용화를

가속화해야 함을 설득하기 위해서다. 우리는 암세포 유전자 프로파일링을 통해서 다양한 질병의 치료 패러다임을 바꿀 수 있는 시작점에 서 있다.

여러 가지 기술적 난관도 있다.

하지만 정밀의학이 예외적인 경우에만 수행되는 것이 아니라 표준적인 프로토콜이 되어야 한다. 나중이 아니라 바로 지금이 그 때다.

(출처: Cold Spring Harb Mol Case Stud. 2015 Oct; 1(1): a000349., 한국분자세포생물학회 재인용)

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4850894/


2) NGS; 인간 유전체 분석

DNA는 유전 정보를 구성하는 최소 단위로서 인간은 약 30억 개의 DNA 염기 쌍으로 구성되어 있다. 유전

자(Gene)는 DNA 배열(염기 서열)에 따라 정해지는 유전 정보의 단위이며, 염색체(Chromsome)는 유전자

들이 모여서 구성된 유전 정보 물질로, 인간은 총 23쌍의 염색체로 구성되어 있다. 그리고 지놈이라고 일컫

는 유전체(Genome)는 유전자 전체를 합한 것이다.

DNA 염기 서열 분석은 4차 산업혁명 내의 헬스케어 산업이 가질 변화를 위한 기본 전제라고 할 수 있다.

DNA 시퀀싱으로 전술한 개인별 맞춤 의학인 정밀 의학을 가능하게 하는 데이터를 마련할 수 있으며, 인간

유전체 분석을 통해 정확한 질병 스크리닝이 가능해지고, 적합한 약물과 용량 선택이 가능해지며, 종합적으

로 의료비용을 절감할 수 있어 의미가 크다.

도표 19 유전체 구조

g 자료: 구글, 유진투자증권

도표 20 유전자 분석 기술 발달에 따른 비용 및 시장 크기 변화

g

Volume

Population StudiesDisease ResearchDrug Development

1백만

Personal GenomicsDiagnosticsTherapy

4백만

Consumer GenomicsNewborn Screening

4억

(1년당 분석되는 샘플 수)

$10 B

Total Available MarketCost

$100K

$10K

$2.5K $1K

Wellness Industry

·Consumer Driven

Molecular Diagnostics

·Personalized Medicine

Research

·Disease, Drug

자료: BRIC biowave, 유진투자증권


인간 지놈 프로젝트는 국가 차원에서도 다양하게 접근되고 있다. 미국은 2016년 1월 Cancer moonshot 프

로젝트와 2015년 1월 Precision medicine을 발표해, 암 관련 및 질병 관련 데이터를 확보하고 있다. 이는

100만명의 데이터를 확보하는 프로젝트이다.

영국은 10만 지놈 프로젝트를 발표해 진행중이다. 영국정부가 2012년말 시작한 것으로 희귀 질환자, 암환

자 및 가족을 포함한 약 7만명으로부터 지놈 10만개 시퀀싱을 분석하게 되며 지놈 서열데이터와 의료 기록

결합, 질병 원인 및 치료법 연구를 하게 된다. 시퀀싱 파트너는 일루미나이다.

도표 21 인간 유전체 연구 발전 과정

g

1990 - 2003 2004 - 2011 2006 - 2018 2016(?) -

∙ HGP ∙ HapMap, GWAS ∙ TCGA, IGCG ∙ Personalized Medicine∙ 1st GS ∙ 1st & SNP Chip ∙ 2nd NGS ∙ 3rd NGS∙ DNA Cloning & Sequencing ∙ GWAS & Compare tribes, patients ∙ Compare normal & cancer tissues ∙ Individual sequencing∙ Gene number & position ∙ SNP, susceptibility loci for disease ∙ Somatic mutations for cancers ∙ Single Cell seq.∙ Cost/Genome → ~3조원 ∙ Cost/Genome → ~10억원 ∙ Cost/Genome → ~6백만원 ∙ Cost/Genome → ~1백만원

Gene Map Gene Variation Gene Mutation BioHealth Service

자료: 메디젠휴먼케어, 유진투자증권

일루미나(Illumina)는 글로벌 1위인 미국 유전체 분석 업체이다. 동사는 2017년 1월 신제품 노바섹(Nova

Seq)을 통해 $100로 유전자 염기서열 분석을 할 수 있게 되었다고 발표하며, R&D 결과에 대해 큰 자신감

을 보여주었다. 2000년대 초반만 하더라도 개인의 염기서열을 분석하는데 1억달러가 소요되었고, 2014년

일루미나는 $1,000로 가능한 기술을 발표하였는데, 3년만에 다시 $100로 낮춘 것이다. 노바섹은 개인 유전

체 분석 및 맞춤형 진료에 큰 영향을 주게 될 것으로 예상한다.

도표 22 2002년 이후 유전체 분석 비용 도표 23 2010년 이후 유전체 분석 비용

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15

(천달러)

0

10

20

30

40

50

60

10/01 11/01 12/01 13/01 14/01 15/01

(천달러)

자료: National Human Genome Research Institute, 유진투자증권 자료: National Human Genome Research Institute, 유진투자증권


2017년 1월 JP모건 컨퍼런스에서 동사는 IBM의 인공지능 ‘왓슨’과 협업할 것이라고 발표하였다. 일루

미나가 170개 암종에 대해 유전자 해독 정보를 내놓으면 왓슨이 최신 연구결과 등 다양한 의료 정보를 토대

로 분석하고, 임상에서 의사들이 이를 실제 적용하는 것이 골자이며 일루미나는 이를 보고서 형식으로 서비

스를 제공할 예정이다. 이 외에도 필립스와의 협업을 발표했다. 필립스의 디지털 의료 정보와 일루미나의

유전체 분석 정보를 클라우드 시스템을 통해 의사에게 환자의 유전 정보를 제공하게 되는 것이다.

과거 영화에서 그려왔고, 해당 업체들에게는 꿈이었던 목표를 일루미나는 기술개발을 통해 경제성을 마련하

고 관련업계와의 협업으로 현실화 시키고 있어 의미가 크다. 향후 임상에서 어떻게 적용될 지와 의료비 절

감에 어떻게 영향을 미칠 지가 체크할 부분이다. 유전체 분석 시장은 단순히 분석을 통해 데이터를 확보하

는 것이 목표가 아니다. 이를 해석하고 활용할 수 있는 소프트웨어를 마련하는 것이 궁극적으로 나아갈 방

향이다.

도표 24 일루미나 기업 개요 도표 25 IBM의 ‘왓슨’과 협업하게 될 암치료 영역

설립년일 1998년

상장 NASDAQ 상장

시가총액 $188.1억 (2016.12.30 기준)

사업영역 유전자 분석 장비 등 개발 및 제조

주요제품 MiSeq Reagent Kits v3, NovaSeq Reagent Kit 등

최대 주주현황

BAILLIE GIFFORD AND COMPANY 12.65%,

CAPITAL GROUP COMPANIES INC 10.82%,

BLACKROCK 8.1%, VANGUARD GROUP 6.23%

자료: 유진투자증권 자료: IBM, 유진투자증권

도표 26 Illumina 시가총액 추이 도표 27 Illumina의 신제품 NovaSeq

-

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17

(십억달러)

자료: Bloomberg, 유진투자증권 자료: Illumina, 유진투자증권


전세계 지놈 시퀀싱 프로젝트는 2008년 3,615건이 진행되었고, 1,079건이 완료된 상태였는데, 지난 5년사

이 급증해 2016년 현재 기준으로는 총 14만 2,732건 프로젝트 중 79,110건이 완료되었고, 63,622건이 진

행중인 상태이다. 시퀀싱 비용 하락에 따라 향후 그 수가 더욱 가속화되어 증가할 것으로 예상된다.

도표 28 Genome sequencing projects

g0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Complete

Incomplete

(건)

자료: JGI, 유진투자증권

도표 29 Projects by sequencing center

g

20.90%

11.50%

8.80%

3%

3%

2%2%

48.10%

Wellcome Trust Sanger Institute

Broad Institute

DOE Joint Genome Institute (JGI)

J. Craig Venter Institute (JCVI)

University of Maryland School of

Medicine

University of Washington

U.S. Food and Drug Administration

All Other

자료: JGI, 유진투자증권


유전체 정보 확보와 데이터 분석을 통해 향후 확장될 수 있는 영역은 후성 유전학(epigenetic)이다. 후성 지

놈(epigenome)은 DNA 염기서열이 아닌 다른 부분의 변화로 유전자 발현과 억제가 일어나는 현상이다. 그

리고 후성 유전학은 유전자 DNA 염기서열과 변이에 의한 표현형을 넘어 유전자의 제어시스템을 연구하는

학문이다. 즉, DNA 염기서열 자체의 변화가 아닌 DNA에 일어나는 부분적인 변화 또는 DNA 주변 부위의

단백질 변화에 포커스를 두고 있다.

medical unmet needs가 큰 질환 중에서는 유전적 요인과 환경적 요인의 사이에서 복합적으로 작용하고 있

는 만성 질환이 많아 유전체 염기 서열 분석을 통해 후성 유전학의 발전 가능성이 크다고 할 수 있다.

도표 30 질병에 있어 risk factor: 유전적 요인과 환경적 요인 사이의 관계

0%

100%

0%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

환경적 요인

유전적 요인

Genetic

dis

ease

s

Here

ditary

canceers

Schiz

ophre

nia

Depre

ssio

n

Dia

bete

s

Hyp

ertensi

on

Ath

ero

scle

rosi

s

Genera

l cancers

Infe

ctious

dis

ease

s

Inju

ry

g 자료: 바이오 역량강화과정, 유진투자증권


3) 왓슨 (Watson for Oncology)

IBM은 딥 러닝을 통해 인공지능을 위한 준비에 가장 적극적인 기업 중 하나이다. IBM은 인공지능 ‘왓슨’을

이용한 사업을 다양하게 진행하고 있는데, 보험을 중심으로 한 금융산업과 암 및 당뇨를 포함한 의료산업,

건강관리 및 헬스케어산업, 요리산업 등 다양한 산업에 적용해서 사업화가 진행 되고 있다. 특히, IBM의

‘왓슨’은 의료산업에서 가장 크게 주목을 받고 있다. 가장 환자가 많은 암치료 영역에서 인지컴퓨팅 기술과

빅데이터를 통해 활발하게 사용되고 있으며, 게놈분석을 통해 소아 희귀질환 치료에 도움을 주고 있다.

여러 영역 중 IBM이 집중한 영역은 바로 암이다. 왓슨 인공지는 암센터(Watson for Oncology)는 1,500만

페이지의 전문자료와 300종 이상의 의학학술지, 200종 이상의 의학교과서를 습득하였고, 2012년 3월부터

뉴욕의 메모리얼 슬론 캐터링 암센터에서 레진던트 생활을 하였고, 2013년 10월부터 MD앤더슨에서 트레

이닝을 하였다.

도표 31 왓슨 온콜로지의 의료지식

s

전문자료 1,500만쪽 이상

의학학술지 300종 이상

의학교과서 200종 이상

매년 5000시간 이상 의료 훈련

미국 암 치료 기관(MSKCC) 의학 교육

.

.

.

‘왓슨’이 습득한 의료지식

암환자 의료정보(성별·나이 · 유전자 검사결과 등)

정확도 90%이상의암 치료법 추천

자료: 왓슨, 유진투자증권


왓슨은 1,500만 장의 의료 문헌과 수천 건의 임상 데이터를 학습하여 사람처럼 논리적으로 이해한 후 그 내

용들을 체계적으로 구조화하였다. 여기에 환자의 정보를 입력하게 되면 왓슨은 가장 적합한 치료법을 추천

해주는 방식으로 의료서비스에 접목되고 있다.

IBM은 2013년부터 의료지원 서비스를 시작하였으며, 폐암을 진단하고 치료하는 결정에 왓슨을 참여시키고

있다. 실제 종양 연구자들보다 높은 수준의 판단이 가능하다는 결과도 얻었으며, 연구자들과 협업을 했을

때 의료분야에서 시너지를 낼 수 있다는 것도 증명하였다.

최근 IBM은 보스턴 어린이 병원(Boston Children’s Hospital), 컬럼비아대학교(Columbia University),

아이콘 클리니컬(ICON plc), 세이지 바이오네트웍스(Sage Bionetworks), 테바제약(Teva

Pharmaceuticals)과 제휴를 발표하였다. 제휴 목적은 왓슨을 이용한 분석이나 예측을 위한 것이며, 게놈분

석을 통해 환자의 희귀질환 치료에 활용하고 있다.

IBM은 왓슨을 의료 플랫폼으로 성장시키기 위해 공격적인 M&A를 통해 경쟁력을 강화시키고 있다. 2015

년 8월 의료영상을 분석하는 기술을 보유한 ‘머지 헬스케어(Merge Healthcare)’를 US$7억에 인수하였

으며, 클라우드 기반의 의료데이터 분석업체인 ‘익스플로리스(Explorys)’와 의료기술업체 ‘피텔

(Phytel)’도 인수하여 의료데이터를 클라우드 서버로 공유하고, 치료에 이러한 다양한 의료데이터를 활용

해서 인간보다 훨씬 빠른 속도로 질병을 확인할 수 있게 되는 것이다.

이렇듯 IBM은 수많은 의료데이터를 인공지능 왓슨과 연결시킨 클라우드 의료시스템을 통해 의료/헬스케어

플랫폼 경쟁력을 높이고 있으며, IBM의 왓슨을 활용한 의료 플랫폼이 애플과 제휴를 통해 강력한 시너지효

과를 발휘할 것으로 전망된다.

도표 32 IBM의 ‘왓슨’은 암환자를 치료하기 위해 활용

되기 시작 도표 33

IBM의 ‘왓슨’, 앤더슨 암센터 백혈병 환자에 대

한 치료 계획 개발

자료: IBM, 시장자료, 유진투자증권 자료: IBM, 시장자료, 유진투자증권


한국에서는 길병원과 제휴를 맺어 2016년 12월 ‘IBM 왓슨 인공지능 암센터’를 오픈하였다. 왓슨은 현재

높은 정확도를 보이는 것으로 발표되고 있으며 휴먼 에러를 줄이는 보조 역할을 하게 될 예정이다. 왓슨을

접한 국내 길병원 의사들은 왓슨과 인간의 진료 결과가 현재까지는 동일했다고 피드백을 제시한 바 있다.

최근 인도 마니팔 병원에서 1,000명을 대상으로 한 왓슨 진료 결과는 약 80%가 의료들의 치료법 결정과 일

치했다고 발표하였다.

도표 34 왓슨 다학제 진료를 도입한 가천대 길병원 도표 35 의사와 왓슨이 동시에 진료

자료: 가천대 길병원, 유진투자증권 자료: 가천대 길병원, 유진투자증권


왓슨의 프로세스는 다음과 같다. 성별, 나이, 몸무게, 혈액검사 결과, 유전자검사 결과, CT(컴퓨터단층촬영)

자료, 조직검사 결과 등의 의료정보를 입력하고, Ask Waston을 클릭한다. 그러면 왓슨이 치료법을 제시하

게 되는데, 초록색은 왓슨이 추천하는 약물, 주황색은 고려해 볼 만한 약물, 빨간색은 추천하지 않는 약물로

나뉘어 수술 요법 및 약물 요법을 제시한다.

도표 36 왓슨의 진료 프로세스 (1) 데이터 입력 도표 37 왓슨의 진료 프로세스 (1) Ask Watson

자료: 왓슨, 유진투자증권 자료: 왓슨, 유진투자증권

도표 38 왓슨이 제시하는 치료법

g 자료: 왓슨, 유진투자증권


왓슨을 통해 예상할 수 있는 이점은 환자 측면에서 휴먼 에러를 줄일 수 있다는 것이다. 다만 국가별 환자들

에 대한 데이터가 축적되지 않았고, 미국 보험에 적용되는 약재를 기준으로 하기 때문에 국내 의료보험에

등재되지 않은 치료법을 제시하는 점은 보완이 필요한 부분이다. 지불 비용에 대한 이슈도 존재하는데, 왓

슨의 이용 요금은 현재 부과되지 않는다. 의료법 제정이 되어야 되기 때문에 왓슨에 요금을 부과하는 데 까

지는 상당한 시간이 소요될 것으로 보여진다.

장기적으로 왓슨이 해결해야 할 숙제도 있다. 암종별로 보면, 치료 옵션이 적은 암종에 있어서는 인간 의사

와 의견이 크게 일치하는데, 다양한 옵션이 있거나 다양한 바이오마커가 있는 암종의 경우에는 결과가 나뉘

는 모습이다. 이러한 해결해 나가야 할 부분과 실제로 임상에서 도입시의 비용 등에 대한 문제가 있다.

그럼에도 왓슨은 보조 지표로서 의미를 충분히 가질 수 있고, 나아가 향후에 정밀의학이 구현될 시점에서는

누적 데이터를 통해서 왓슨의 파워풀한 역량을 보여줄 수 있어 기대해 볼 만하다.

도표 39 2014년 ASCO에서 발표한 왓슨 파일럿 연구

(단위:%) First run Middle run Latest run

Colon 68 81 98

Rectal 61 88 96

Bladder 24 75 91

Pancreatic 5 91 94

Kidney 12 87 91

Ovarian 41 97 95

Cervical 6 100 100

Endometrial 12 83 89

자료: 왓슨, 유진투자증권


구글

구글의 중장기 성장전략을 이해하기 위해서 구글의 지주회사인 알파벳의 기업 지배구조를 살펴보고자 한다.

인터넷 검색과 모바일운영체제 등을 중심으로 하고 있는 구글 이외에, 알파벳의 자회사에는 '칼리코(암, 노

화 관련 치료제 개발)'와 '버릴리(헬스케어사업)', '네스트랩스(스마트홈 기기)', '구글파이버(초고속 인터넷망)',

'GMI(초기 단계 벤처투자)', '구글 캐피탈(후기 단계 벤처투자)', 'X(무인자동차, 로봇공학연구소)', '사이드워

크랩스(스마트도시 프로젝트)' 등이 있다.

구글이 미래 성장산업으로 투자하고 있는 여타 분야 중에서 최근 수년간 가장 많은 비중으로 지속적으로 투

자하고 있는 것이 헬스케어 및 생명과학이라는 점에 주목해야 할 것이다. 인공지능 플랫폼시장을 주도하고

있는 구글은 미래의 핵심적 성장동력으로 헬스케어 및 생명과학으로 인식해 이 분야에 독립된 사업부를 가

지고 경쟁력을 강화시키고 있으며, 중장기적으로 인공지능 플랫폼 기반의 핵심적 서비스가 될 헬스케어/바

이오분야에서 세계 최고의 기업이 될 것으로 기대되고 있다.

도표 40 알파벳 기업 지배구조

자료: Alphabet, 언론자료, 유진투자증권


도표 41 구글의 투자(2014년 기준)

헬스케어 및생명과학

36%

모바일27%

기업 및 데이터24%

컨슈머8%

상거래5%

자료: Bloomberg, 유진투자증권

도표 42 구글이 현재 개발 중인 헬스케어 관련 기술

1) 실시간 혈당 관리

당뇨병 환자 혈당을 측정하고 자동으로 관리법을 알려주는 기술 개발

2014년 'Novartis'와 채혈없이 눈물로 혈당을 측정하는 스마트 콘택트렌즈 시제품 발표

Verily(구글의 생명과학 사업부), Dexcom과 채혈없이 혈당 측정하는 센서 개발 중

Sanofi와 당뇨병 관리 소프트웨어 개발 및 발표

2) 건강관리법 안내

사람들의 평소 생활습관을 학습해 비만 예방법을 알려주는 AI 개발

2014년 안드로이드용 스마트폰을 이용한 건강관리 플랫폼 'Google Fit' 출시

*Google Fit: 체중, 활동량, 체지방량 등을 측정하는 웨어러블 기기와 접목해 평소 건강상태 안내

작은 센서를 몸에 붙여 체온, 뇌 활동 등을 측정하는 '바이오스탬프'를 MC10과 공동 개발 중

3) 노화 방지 치료제 개발

노화의 원인을 규명하고 인간 평균수명을 150세까지 늘리는 기술 개발 중

AbbVie와 $15억 공동투자해 노화방지 연구기관 설립. 노화로 생기는 신경계질환, 암 등의 예방법 연구

4) 유전자 분석 질병 예방

대량 유전자 정보와 AI를 접목하여 질병 예방법 모색

2014년부터 유전자 정보와 질병 발생의 상관관계를 확인하는 'Baseline' 연구 진행 중

*Baseline 연구: 건강한 성인 175명의 유전자를 수집해 '건강한 인체'의 기준 확립 후, 유전자 정보를 입력해 심장질환, 암

등 주요 질병이 발생할 수 있는 요인 분석

5) 수술로봇 개발

수술로봇에 수술영상을 학습시키는 AI 기술 개발

Alphabet-J&J 메디칼사업부, 2014년부터 수술로봇 개발 중

자료: Bloomberg, 유진투자증권


구글의 바이오업체, ‘칼리코(Calico)’

먼저 구글의 바이오업체에 해당되는 '칼리코(Calico)'에 대해 살펴보자. 2013년 9월 암과 노화 관련 치료제

를 개발하고 있는 것으로 알려져 있는 '칼리코'를 설립한 구글은 기존의 제약업체들이 집중하고 있는 특정

질환 치료제가 아닌 노화시장 및 수명 연장을 목표로 하고 있다.

구글은 신약발굴과정에 자신들의 강점인 빅데이터를 적극 활용할 것으로 보이며, '칼리코' 설립에 앞서 의료

정보 플랫폼인 '구글 헬스', 개인용 유전자 진단서비스인 '23andme', 유전체 분석 플랫폼 개발업체인

'DNAnexus' 등에 투자하였다. 이는, 기존 제약업계가 R&D를 통해서 신약개발을 하던 방식이 아닌 구글의

IT 역량을 이용한 개발방식으로 새로운 혁신이 될 수 있을 것으로 판단된다.

구글은 2012년부터 '스마트 콘택트렌즈(Smart Contact Lens)'를 개발하고 있다. '스마트 콘택트렌즈'는 눈

물에서 포도당을 측정, 당뇨병 환자들의 혈당을 실시간으로 감지할 수 있는 기술이다. 과학자와 의사, 공학

자의 합작품인 '스마트 콘택트렌즈'는 제약회사 노바티스를 통해 출시할 예정이다.

구글 '칼리코'는 DNA 연구업체 '앤세스트리닷컴(Ancestrry.com)'과 협력해 여러 대에 걸쳐 긴 수명을 기록

한 가문에 나타나는 유전자 패턴을 분석하는 연구를 실시하여, 인간의 생명을 연장시켜줄 신약을 개발하는

것을 목표로 하고 있다. '앤세스트리닷컴'은 본래 DNA를 분석해 고객의 조상들에 대한 정보를 제공해주는

연구업체이다. '앤세스트리닷컴'의 자회사인 '앤세스트리 DNA'은 100만 명 이상의 고객들에 대한 방대한 유

전 데이터를 수집, 보유하고 있으며, '앤세스트리닷컴'은 고객 개인의 유전데이터뿐만 아니라 700만 개 이상

의 가계도를 확보하고 있다. 이번 협력을 통해 '칼리코'가 이 데이터를 이용하게 되며, '앤세스트리 헬스'를

출범시켜 이미 보유하고 있는 자료에 고객들의 의료기록 또한 추가할 예정이다. 이 모든 자료는 오랜 세대

에 걸쳐 장수를 누린 가문을 찾아내고, 그 유전 패턴을 분석하는데 유용하게 활용될 것으로 전망된다.

도표 43 2013년 9월에 설립된 구글의 바이오업체,

‘칼리코’ 도표 44

‘칼리코’는 구글의 빅데이터를 활용해 노화 및 인

간의 생명 연장을 목표로 하고 있음

자료: Google, 시장자료, 유진투자증권 자료: Softbank, 언론자료, 유진투자증권


구글의 헬스케어사업부, '버릴리(Verily)'

구글은 2015년 12월 8일 생활과학사업부인 '버릴리(Verily)'를 독립사업부로 발족하였는데, '버릴리'는 인간

의 건강을 개선하고, 암, 당뇨병, 심장병 등 주요 질환을 예방 및 관리하는 것에 집중하는 사업부이다. 즉,

구글은 스마트 IT기기를 사용하는 과정에서 확보된 일상생활 속에서의 각 개별 개인의 건강과 관련된 빅데

이터를 기반으로, 소프트웨어와 하드웨어를 개발해서 '버릴리'를 통해 '스마트 헬스케어사업'을 추진하고 있

는 것이다.

'버릴리'는 하드웨어부분에서는 당 측정 센서를 탑재한 콘택트렌즈를 소개하였다. 당뇨병 환자를 위해 렌즈

를 착용하는 것만으로 건강 상태를 확인해주는 기능을 수행한다.

소프트웨어적으로는, 복잡한 신체정보를 분석할 수 있는 알고리즘을 연구할 계획이라고 밝혔다. 질병이 나

타나기 전 사전 경고 패턴을 발견하고 진단해 이를 효과적으로 치료할 목적이며, 이를 위해 웨어러블 센서

와 전통적인 의료 테스트를 결합할 것으로 전망된다. 또, '머신 러닝'과 컴퓨팅 알고리즘을 이용해 개개인이

다른 환경 속에서 질병에 걸리는 이유 등의 정보를 연구한다.

엔디 콘레드 최고경영자(CEO)가 이끄는 '버릴리'는 기술을 사용해 건강을 보다 더 잘 이해하고 질병을 예방,

탐지, 관리해 수명연장에 초점을 맞출 예정이다. 다시말해 '버릴리'는 기존 의료기관과 달리 의료기기나 건강

패턴을 찾는 알고리즘 소프트웨어, 건강과 질병의 기초 데이터를 축적하는 등의 연구를 통해 건강하게 오래

살 수 있는 방법을 찾고 있다. 특히, '버릴리'는 많은 사람들이 고통을 받고 았는 심혈관 질환, 당뇨병, 퇴행

성 질환, 암, 정신 질환 등에 초점을 맞추고 있다.

도표 45 알파벳의 생활과학사업부, ‘버릴리’ 도표 46 구글 ‘버릴리’의 스마트 콘택트렌즈

자료: Verily, 시장자료, 유진투자증권 자료: Verily, 시장자료, 유진투자증권


또, 구글은 지난 2016년 1월 7일(현지시간) 미국 특허청으로부터 이용자에게 약 먹을 시간을 알려주는 매커

니즘에 대한 특허를 취득하였다. 이번 구글의 특허는 지난 2014년 7월 이 같은 내용을 담은 특허를 신청하

였으며, '버릴리'가 공식적으로 출범된 이후 취득한 특허이기 때문에 세인의 관심을 주목시켰다. 이 특허는

이용자가 식사할 때 하는 행동을 미리 입력해 놓으면, 이와 유사한 행동이 진행되었을 때 이 기기는 이용자

가 식사하고 있다고 판단, 약을 먹어야 한다는 내용의 메시지를 전송한다는 것이다. 이용자가 숟가락을 든

손을 접시에 가져갔다가 입으로 가져가는 행동, 이용자의 혈당량 수치, 마실 때 발생하는 소리, 이용자의 현

위치, 이용자가 바라보는 시선 등을 종합적으로 인식해서, 이용자의 식사 때 하는 행동 패턴을 학습한다. 구

글은 이 특허를 스마트워치와 구글 글라스 등 다양한 웨어러블기기와 연결해서 활용할 수 있을 것으로 전망

된다.

구글의 '버릴리'는 지난 2015년 12월 '존슨앤존슨' 산하 의료기기업체 '에티콘(Ethicon)'과 손잡고 새로운 기

업인 '버브서지컬(Verb Surgical)'을 설립하였다. '버브서지컬'은 수술실을 위한 첨단 로봇 기능과 최고 수준

의료기기 기술을 통합한 포괄적인 외과 솔루션 플랫폼을 개발하고 있다. '버브서지컬'은 '버릴리'가 외부 업체

와 제휴한 첫번째 업체이며, 앞으로 제약과 생명공학, 의료기기, 진단기기 업체, 환자 지원 단체, 학술 연구

자까지 다양한 그룹이나 형태로 긴밀한 협력을 계속할 계획이다.

도표 47 ‘버릴리’가 취득한 첫번째 특허 도표 48 ‘버릴리’는 의료기기업체 ‘에티콘’과 함께 ‘버브서

지컬’을 설립- 외과 솔루션 플랫폼 개발

자료: 미국 특허청, 시장자료, 유진투자증권 자료: 시장자료, 유진투자증권

http://www.verbsurgical.com/


IV. Appendix

도표 49 4차 산업혁명 관련 대표 글로벌 헬스케어 업체

Google 23andME IBM

설립년일 1998년 2006년 1911년

상장 NASDAQ 상장 바이오 테크놀로지 NYSE 상장

시가총액(백만달러) 591,188 - 165,741

사업영역 인터넷, 소프트웨어 유전자 진단 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어

내용 - Google Ventures: 바이오헬스분야에 투자

비중을 급격히 증가 (2015년 31%)

- 질환위험 유전자 검사로 축적된 DB를 기반

으로 신약 개발 계획 발표(15년 3월)

- 신약개발 전문가 리서츠 쉘러 영입

- 슈퍼컴퓨터 Watson의 빅데이터 분석

능력을 극대화한 의료결정 지원 서비스 제공

Novartis Kaisewr Permanente Ancestry.com

설립년일 1996년 1945년 1983년

사업영역 NYSE 상장 보험 및 병원 운영 계보 관련 서비스 제공

시가총액(백만달러) 197,191 - -

내용

- 주요제품이 볼타렌, 디오반, 글리벡,

라미실 등인 글로벌 제약사

- 유전정보 수집, 분석 기반 맞춤치료 준비

(노바티스 내 IT 인력은 전체의 1/3 수준)

- 미국 대표 건강보험 회사

- 병원 체인기관으로 DNA 표본을 수집하여

전자 의료 기록 및 환경 정보 데이터 베이스에

연동

- 축적된 DNA 데이터를 기반으로 의학연구

기업으로 영역을 확대



도표 50 글로벌 IT업체들의 헬스케어산업 진출 사례

기업명 헬스케어 산업 진출 내용

애플

1. 심전도 기기

심박 수 변화를 측정하는 심전도 검사를 수행할 수 있는 기기 특허를 미국 턱허청에 출원

해당 기기는 심장-기기 거리에 상관없이 측정 및 판독의 정확성이 높아 오차를 최소화

2. 개인건강 데이터 관리 기기 개발

일상에서 개인 건강데이터를 취합해 종합적으로 체크/관리할 수 있는 기기 제작 계획

현재 개발 막바지 단계에 진입했고, 2017년 출시 목표

3D 터치 압력센싱 기술이 핵심역할 수행할 것으로 예상

TSMC, 폭스콘, TPK, 젠딩 테크놀로지 등 대만 기술업체들이 핵심 부품공급업체로 거론되고 있음

필립스

1. 스마트 헬스워치

실시간으로 심박 수, 호흡 수, 소모 칼로리 등의 데이터 측정

취합 데이터를 기반으로 'HealthSuite App'을 통해 건강증진 조언 등 서비스 지원

필립스 헬스워치는 미국 FDA 승인 취득

IBM

1. 인공지능 로봇 '왓슨'

IBM이 개발한 AI 로봇이 의료진도 파악하기 어려운 질환을 파악해 치료법 제시

의사가 모든 의료정보를 분석하는데 한계가 있어 AI 로봇의 의료계 활용 확대 예상

2. 미국 보훈부와 정밀의학 부문 제휴

향후 2년간 '왓슨'을 이용해 퇴역군인 암환자 1만명에 대한 정밀의학 분석 실시 예정

'왓슨'은 환자 유전자 데이터 분석 후 암 변이를 찾고, 그에 따라 치료가능한 목록 제시

3. 미국 당뇨협회와 제휴

인지 컴퓨팅을 당뇨 임상 및 연구 데이터에 적용시키는 제휴 체결

4. Pfizer와 파킨슨병 환자 실시간 모니터링 시스템 구축

퀄컴

1. Novartis와 스마트 흡입기 제휴

스마트폰 앱과 연동되어 개별 CCPD 환자들에게 투약시간 알람

환자들의 흡입기 사용 시간, 장소 및 투약량 등 정보 분석

애드헤리움

1. Astranzeneca와 스마트 흡입기 제휴

미국에서 CCPD 환자 400명 대상으로 1년간 장기치료 순응도 개선효과 분석 임상실험 실시 예정

현재 개발되고 있는 흡입기가 약제 순응도를 84%까지 높이는데 성공

프로펠러 헬스

1. GlaxoSmithKline

차세대 엘리타 흡입기에 내장되는 개인맞춤형 센서 개발 추진

이 센서를 통해 환자 입원 감소시킴으로써 의료비용 절감에 기여할 수 있을 것으로 기대

자료: 산업뉴스, 유진투자증권


도표 51 주목할 글로벌 헬스케어 관련 기업

분야 회사명/프로그램명 내용

Mining

Medical

Records

Within

Mintues (big

data)

Google Deepmind Health 구글 서치 엔진과 같은 알고리즘을 만들어 질병 모니터링 기술 등을 포함하여 사람들에게

더 건강한 삶을 주는 것이 프로그램 목적

IBM Watson Path

클리브랜드 클리닉 대학과 같이 개발되고 있으며 왓슨 헬스는 의료진들에게

EMR(electronic medical record)의 데이터 속에서 더 정확하고 좋은 진단을 할 수 있도록

진단/치료를 제시하는 보조 프로그램

CaresKore

클라우드 베이스 질병예측 위중의 분석 플랫폼; 실시간으로 모든 임상, 실험, 행동

데이터를 바탕으로 환자들의 재입원 가능성을 예측. 해당 플랫폼으로 사용자들은 어떤

건강 위험에 처해져 있는 지를 알 수 있음

Zephyr Health

존슨앤존슨의 5년 동안의 실험 데이터로 더 좋은 치료제 찾아주는 프로그램

Oncora Medical

방사선 검진, 진단, 치료 데이터화를 목적으로 시작하여 의사에게 초음파 치료법을

도와주는 데이터 분석 플랫폼

Sentrain 환자 바이오센서를 통하여 모니터링한 데이터를 기반으로 환자/사람들이 병이 발병하기

전에 예측해주는 플랫폼

CloudMedX Health

질병예방에 집중하고 있으며 의사들의 실시간 의견으로 환자의 좋은 결과를 만들어 주는

것이 목표

Disrupting

Medical

imaging

Butterfly Network

아이폰 크기의 스캐너를 사용하여 이미징 프로세스를 자동화하는 상품 개발 중

3Scan

생물 조직 분석 플랫폼; 로봇형 현미경을 통하여 깨끗하고 정확한 이미지를 데이터화를

하여 약 1년이 걸렸던 기존의 조직 분석 방식을 하루로 단축

Enlitics

축척한 데이터를 딥 이미징을 바탕으로 의료 이미징을 방사능 전문의 보다 약 10,000배

빠르게 분석. 2016년 Enlitic과 3명의 방사선 전문의 진단 결과를 비교하였는데 Enlitic이

전문의보다 50% 더 악성종양을 발견하며 0%의 오진율(Flase-negative)을 보여줌

Arterys

AI+클라우딩+의료촬영: GE 핼스케어와 파트너쉽/ 검사시간은 6~10분 소요되며 검사시

숨을 참을 필요 없음. 당사의 검사를 통하여 3D 심장 촬영, 혈류량, 혈류방향 등을 동시에

알 수 있음

Bay Labs

미국에서의 주요사망 원인인 심혈관 질환을 위주의 핼스케어 AI. 딥러닝과 당사의

알고리즘을 통하여 미국 내의 의료진들에게 진단, 치료 보조

Speeding Up

Biological

and Drug

development

from years to

weeks

Atomwise

치료제 개발 과정의 비용을 줄여주기 위한 플랫폼: 치료제를 직접 실험하기 전에

분자구조를 분석하여 연구하고 있는 치료제의 잠재적 약효를 시뮬레이팅하는 플랫폼

Recursion Pharmaceuticals

AI를 통하여 바이오엑티브 복합체, 기존 출시된 치료제 등의 사용영역을 확장 시켜 줄 수

있는 플랫폼

Whole Biome

고해상도로 각각의 미생물들의 정보를 당사의 알고리즘을 적용하여 전반적인 인구의

생화학 및 대사 경로들을 파악

iCarbonX

중국 기업이며, 중국 메신저인 위챗을 통하여 바이오 샘플(침, 단백질, DNA)를 얻어서

공기오염도, 생활패턴 등의 정보를 모아서 알고리즘을 만듬. 데이터랑 알고리즘을 통하여

생활습관, 식습관부터 약 처방 제시까지 하고 있음

Deep Genome

기존에 유전자들 사이의 상관관계를 분석했던 것과 달리 유전자의 패턴, 기존 의햑적

정보들을 바탕으로 유전자의 특성, 변이 등을 분석하는 인공지능 플랫폼

Turbine 6년의 개발 과정을 통하여 각 개개인의 상태에 맞추어 항암치료제를 제시하는 프로그램

자료: medicalfuturist, 유진투자증권


도표 52 헬스케어 산업 관련 일본 기업 동향

회사명

일본 AMED 의료연구

개발기구

2015년 4월 정부주도로 구축

여러 부처로 분리된 행정체계였던 의료분야 연구개발 지원을 통합하는 거버넌스 구축

의약품 및 의료기기 개발, 임상연구 및 임상시험 등

Fronteo

인공지능 엔진 KIBIT를 탑재한 질병 예측 시스템 베타버전

건강관리 솔루션: 의료정보 제공/ 의료 현자의 업무 개선/ 임상 실험 환자 스크리닝/ 약물 부

작용 모니터링

관련 서비스 제품 : 암 전문 의료 AI 시스템* (최신,최적의 정보를 환자의 수준에 맞추어 설명)

: Your Dock Kibit (환자의 특성에 따른 종합검진 매칭, 예약서비스)

: 전도&전락 예측 시스템*

(입원 환자를 실시간으로 모니터링통해 위험 감지 시스템)

: KENKo JIMAN (KIBIT 기반 최신 의료정보, 디지털 큐레이션 서비스)

FUJITSU

진단 : 후지쯔 스페인은 스페인에 있는 San Carlos병원의 데이터(36,000명의 환자 데이터)로

빠르고 정확하게 환자의 증상, 진단을 도와주고 있음 [ 85%정확도]

이미징 (CT/MRI) :이미징 프로세스에 소비되는 사소한 과정을 대신해줌

Toshiba Medical Systems

캐논의 방사선 촬영 AI 시스템 인수

인구 대비 부족한 방사선과 의료진을 대체 할 수 있는 AI 개발 중

w/LSI 메디언스 (화이트잭) : 환자 증상과 과거 병력, 진찰기록을 바탕으로 발병 가능성이 높은

질병과 발병률을 계산하여 환자에게 적절한 검사/치료 제시

HITACHI

W/제일생명 2016년부터 의료 데이터를 생명 보험 사업에 활용하기 위한 공동연구 시작하여

가입자에게 발병 가능성이 높은 질병을 미리 예측할 수 있도로 개발 중

Insurance와 Technology를 합처 InsTech(인스텍)

PeOPLe

(정부 환자 데이터화)

데이터 베이스, 각 의료기관이 보관진료 정보를 환자마다 할당 된 식별 번호 (의료 ID)으로

관리/ 여러 의료 기간을 진찰 하고도 환자의 정보를 일원적으로 꺼낼수 있암, 다른 병원에서

검가 확인 가능/ 과거 의료 데이터 기록 확인 가능



도표 53 한국 헬스케어 관련 뉴스 정리 – 정부

주제 날짜 제목 내용

4차

산업혁명

2017.3.17 정부-산업계, 전기차/로봇 등 4차

산업혁명 일자리 찾는다

신규인력을 강화하는 방식으로 돌릴방침/ 신산업 분야에서는 전기/자율차, 차세대 반도체, IoT

가전, 바이오헬스, 천단신소재, 로봇, 에너지 등

2017.2.22 4차 산업혁명 거대 물결에 대응.

규제개선/탄력적 노동시장 구출할 것

fast follower에서 first mover 전략 --> 4차 산업혁명을 위해 정부는 시장진입을 가로막는

규제를 개선하고 인센티브 지원제도를 개편하는 등 민간투자 환경도 조성키로 했다

2017.3.1 보건복지부 4차 산업혁명 대비 중장기

전략 세운다

10월까지 2018~2020년 해당하는 '제 2차 보건의료 R&D 중장기 종합계획'과 '제2차 제약산업

종합발전계획' 수립할 방침 및 보건의료 빅데이터 활용 전략 계획

2017.3.1 창조경제' 지우고 '4차 산업혁명'

상징으로 둔갑한 정밀의료/원격의료

복지부, 보건산업 혁신 강조

복지부 - 정밀의료 분야의 전략적 투자 강화를 위해 올해 40억원을 투입해 유전체 분석에

기반한 개인 맞춤형 암 진단/치료법 개발, 클라우드 기반 병원 정보통합분석 시스템 개발 계획

인공지능

2017.3.1 정부도 AI 투자에 적극 나선다 미래부, 인공지능 R&D에 올해 1,630억원 투입

2016.10.25 산업부, '4차산업혁명 유망기업'

마크로젠, 휴젤 등 35개사 선정

바이오: 강스템바이오텍, 강앤박메디컬, 마크로젠, 바디텍메드, 바이오리더스, 씨트리, 애니젠,

앱클론, 에스디생명공학, 휴젤, 유바이오로직스, 코아스템, 프로테옴텍

자료: 산업통상자원부

도표 54 한국 헬스케어 관련 뉴스 정리 - 진단 및 제약업체

주제 날짜 제목 내용

진단

2017.3.16

삼성메디슨

초음파 장비 하나로 여성들의 임신부터 암까지 진단해주는 환자 중심 진단 솔루션 크리스탈

클리어 사이클 (Crystal Clear Cycle)

초음파 진단기를 통해 유방 초음파 영상을 찍었을 때 2만개에 이르는 기존 환자 영상

빅데이터와 활영본 비교

비트 컴퓨터 국내 유질의 의료 클라우드 솔루션 '클레머' 의료기관의 처방전, 전자의무기록, 회사자원관리

기능을 모두 포함하는 통합 솔루션을 목표

셀바스 AI 음성인식 전자 기록 시스템 '메디보이스' : 의료진의 음성을 녹음하고 이를 전자기록으로

자동전환하는 메디컬 솔루션/ 음성을 토해 진료기록을 연장에서 바로 디지털 문서화가 강점

의료 인공지능 현황 및 과제

Vuno Med [아산병원과 미래창조과학부 프로젝트로 폐 영상 진단 분석 알고리즘 개발을 진행

현재 초기모델 테스트 단계]

Lunit DIB(dat-driven imaging biomarker) [머신러닝을 이용해 디지털병원수출조합과 공동

개발한 이미지 인식기술 결핵부냐에서 정확도가 96% 매우 높은 기술)

Salutlux Adam[자연어 처리, 시맨텍 검색 전문기업으로 한국어 이해, 추론이 가능한 기술로

IBMS의 왓슨과 유사하고 자연어 처리능력이 높은 AI 플랫폼 개발]

standigm[데이터기반 머신러닝을 이용한 신약개발과정 단축 기술을 개발 아스트라제네카

주최림챌린지(약물효능예측대회)에서 1위

2017.2.15 국산 유전체 분석서비스 글로벌

공략

싸이퍼롬, 쓰리빌리언 벤처기업 미국 등 해외에서 서비스 출시 (빅데이터)

싸이퍼롬: 유전체 분석 전문가인 김주한 서울대 의대 교수가 미국에 설립한 바이오벤처

기업으로 개인 유전체와 약물의 상관관계를 분석해 가장 적합학 약물 찾아준다

쓰리빌리언: 마크로젠에서 유전체 및 생물정보락 분석 전문가들이 스핀오프해 설립한 회사

배송 통해 타액을 담아 분석하는 회사

2017.1.19

서울아산병원 '영산판독 AI' 개방

나서. 삼성서울병원, 유전체사업

속도

서울아산병원은 인공지능에, 삼성서울병원은 유전체 연구자원 집중

아산병원: 인공지능 의료영상 사업단 출범, 마이크로소프트와 의료빅데이터 활용한 인공지능

기기개발

삼성서울병원: 암유전체 분선, 줄기세포치료, 삼성전자 소속이던 유전체, 줄기세포 연구 인력

39명 병원 소속으로 변경 / 암유전체분석 기술등 활용해외기업과 JV 설립

2017.3.08 피 한방울 암 진단. 액체생검 시대

열린다

아스타 미생물 분석시간을 분단위로 단축시키는 말디토프(MALDI-TOF) 시스템 보유와

인공지능을 정보 처리 역량까지 겸비한 기업

제약 2016.07.07 제약사, 임상시험에 IT 기술 접목..

AI 이용해 데이터 관리

한미약품, 국내 최초로 AT이용한 임상데이터 관리 도입 [메디데이터 "Trial Assurance" 계약]

셀트리온, 종근당, 보령제약도 메디테이터의 임상시험 데이터 관리 솔루션 도입

자료: 산업통상자원부


도표 55 보건산업과 관련하여 산업혁명의 티핑포인트가 발생할 기술

기술 티핑포인트 사례

사물인터넷 2022년 1조 개의 센서가 인터넷에 연결

당뇨 디지털 코치: 영국 NHS는 HP와 협력하여 웨어러블 센서 및 IoT기기를 개발 테스트

베드 사업을 실시

기술통합 건강관리: 영국 NHS는 치매환자를 대상으로 가정에 IoT기기를 설치

모니터링하는 시범사업 실시

웨어러블 인터넷 2022년 세계 인구의 10%가 인터넷이

연결된 의류를 착용

스마트셔츠: Heddoko, Hexoskin, Ralph Lauren, Cityzen Sciences, Omsignal 등의

다양한 기업에서 심박, 호흡, 근전도 등을 측정하는 의류를 출시

이식 기술 2023년 최초의 이식형 모바일폰 상업화

이식형 피임기구: 빌게이츠 재단은 외부 원격제어로 동작하는 이식형 피임기구

프로젝트를 지원

캡술형 비만감시 기구: 비만환자의 지방 수준을 모니터링하고 '배부름'을 느끼는 물질을

생성시키는 삼킬 수 있는 캡슐을 개발 중

새로운 시각 인터페이스 2023년, 안경의 10%가 인터넷에 연결 구글 글래스: 수술시 환자 정보를 즉각적으로 확인하는 용도 사용

주머니 속의 슈퍼컴퓨터 2023년 90%의 사람이 스마트폰을 사용 보건의료 콜센터, 무료 응급전화 서비스, 응급상황, 모바일 원격진료 등에 활용

커넥티드 홈 2024년 가정용 기기가 가정 내 인터넷

트래픽의 50% 이상 차지 치매환자의 가정 내 모니터링 등

인공지능과 의사결정 2026년 기업 이사진에 인공지능이 등장 IBM Watson의 암치료계획 수립 보조는 시행되고 있으며 추후 피부암 진단 등도 프로젝트

진행 중

로봇과 서비스 2021년 미국에 로봇 약사가 등장 제약에 사용되는 다양한 로봇이 개발 출시되어 있으며 일본의 경우 노인 돌봄을 위한

로봇을 개발

3D프린팅과 인간의 건강 2024년 3D프린팅으로 제작된 간이 이식 현재 인체의 뼈조직 대체 및 모의 수술 용도로 다양한 3D프린팅 기술이 활용

자료: 보건산업진흥원, 유진투자증권

도표 56 기술의 티핑포인트가 발생될 것으로 예상되는 연도

g

2018 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027

-Storage for All

-Robot and Services

-The internet of and for

things

-WearableInternet

-3D Printing and

Manufacturing

-Implantable Technologies

-Big Data for Decisions

-Vision as the New Interface

-Our Digital Presence

- Governments and the

Blockchain

-A Supercomputer in your pocket

-Ubiqutious computing

-3D Printing and Guman

Health

-The connected

home

-3D Printing and

consumer products

-All and white-collar

jobs

- The Sharing economy

-Driveriess Cars

-All and Decision-

making

-Smart cities

-Bitcoin and the Blockchain

자료: World Economic Forum 2016, 유진투자증권


도표 57 2025 UN미래보고서가 선정한 미래직업 54가지 중 의료 복지분야

직업명 역할 장소

복제전문가 멸종 동물 복원, 동물형질 전환기술 연구 기업, 연구소

생체로봇 외과의사 혈관 내에서 치료 가능한 나노봇을 이용해 수술 병원, 대학

기억수술 외과의사 인간의 뇌에서 나쁜 기억이나 파괴적 행동을 제거 병원, 대학

장기취급 전문가 기증자와 이식자를 연결하고, 인공장기 정보를 제공 병원 등

유전자 상담사 유전자 정보와 지식을 갖고 심리상담 및 관리 병원 등

치매 치료사 치매환자 및 가족에게 치매상황과 문제해결 자료제공 병원 등

임종 설계사 인간의 죽음을 맞이하고 준비하게 해주는 도우미 병원 등

두뇌 시뮬레이션 전문가 인간 두뇌의 생리 과정과 기능을 시뮬레이션 구축 연구소 등

자료: UN future report 2025, 유진투자증권

도표 58 직업에서도 예상되는 변화: 가장 빠르게 성장하는 직업 순위

순위 산업 분야 고용(명)

증가율(%) 2012년 2022년

1 노인 및 장애인 도우미 769,800 1,294,700 68

2 홈 헬스케어 서비스 1,198,600 1,914,300 60

3 건강 관련 전문 사무소 114,200 181,800 59

4 사립 전문병원 251,600 392,400 56

5 언어청각치료사 305,400 467,400 53

6 석공 사청업자 130,800 196,100 50

7 주택건축업자 573,500 849,800 48

8 운송업 91,300 131,500 44

9 음료 및 주류 도매업자 172,700 245,700 42

10 경영 및 과학기술 컨설팅 서비스 1,121,100 1,577,100 41

11 폐기물 수집업자 150,300 209,400 39

12 컴퓨터시스템 설계 및 서비스 1,620,300 2,229,000 36

13 구급 서비스 162,000 220,300 36

14 보행건강 돌보미 103,800 140,900 36

15 의료용 진단연구소 234,000 317,700 36

16 정신건강 외래진료센터 190,300 258,400 36

17 콘크리트 제품 제조 161,600 218,900 35

18 재무투자 356,300 480,500 35

19 사설교육 지원 서비스 120,300 161,900 35

20 행정 지원 서비스 426,400 571,300 34

21 노인요양시설 789,700 1,057,000 34

22 도로운송 지원활동 86,700 115,400 33

23 전문거래 취급업체 535,300 709,600 33

24 레미콘 및 건축시설 151,300 199,700 32

25 전력 및 통신선로 설치 154,900 203,400 31

자료: US Bureau of Labor Statistics, 유진투자증권


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투자기간 및 투자등급/투자의견 비율

종목추천 및 업종추천 투자기간 : 12개월 (추천기준일 종가대비 추천종목의 예상 목표수익률을 의미함) 당사 투자의견 비율(%)

ㆍSTRONG BUY(매수) 추천기준일 종가대비 +50%이상 3%

ㆍBUY(매수) 추천기준일 종가대비 +20%이상 ~ +50%미만 84%

ㆍHOLD(중립) 추천기준일 종가대비 0%이상 ∼ +20%미만 12%

ㆍREDUCE(매도) 추천기준일 종가대비 0%미만 1% (2016.12.31 기준)

Issue Report: 헬스케어와 4차 산업혁명...2017/03/22 · Issue Report: 제약/바이오...

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