들어가는 말
집필에 도움을 주신 분들

1부 디지털 헬스케어가 온다

1장 변혁의 쓰나미 앞에서
• 디지털 기술의 기하급수적 발전
• 의료를 덮치는 변화의 쓰나미
• 변화할 것인가, 도태될 것인가
• 디지털 헬스케어의 범주
• 디지털 헬스케어의 지향점

2장 누가 디지털 헬스케어를 이끄는가
• 디지털 헬스케어의 원년
• 허물어지는 산업 간 경계
• 혁신의 주인공, 스타트업
• 한국 디지털 헬스케어의 현실

3장 데이터, 데이터, 데이터!
• 인간 = 데이터
• 근거 중심 의료에서, 데이터 주도 의료로
• 집단으로서의 환자 vs. 개인으로서의 환자
• 데이터 주도 의료란: 스탠퍼드 병원의 사례

4장 4P 의료의 구현
• 맞춤의료
• 예방의료와 예측의료
• 정밀의료

2부 디지털 헬스케어는 어떻게 구현되는가

5장 디지털 헬스케어의 3단계

1단계: 데이터의 측정

6장 스마트폰: 의료 혁신의 핵심 기기
• 의료의 미래는 당신의 스마트폰 속에
• 슈퍼 컴퓨터 vs. 스마트폰
• 스마트폰의 센서들
• 카메라, 의사의 눈
• 청진기 대신, 마이크
• 가속도계와 자이로미터
• 스마트폰 의학연구 플랫폼, 애플 리서치키트
• 신약개발을 위한 앱
• 스마트폰 + 가젯

7장 웨어러블 디바이스: 입는 기기로 연결되는 인간
• 웨어러블 홍수의 시대
• 왜 헬스케어 웨어러블인가?
• 웨어러블로 측정할 수 있는 것
활동량 / 심박수 / 심전도 / 심박변이도 / 체온 / 수면 / 산소포화도 / 혈당 / 혈압 / 혈류/ 호흡수 / 피부 전기 반응 / 안압 / 자세 / 복약 / 생리 / 공기의 질

8장 개인유전정보 분석의 모든 것
• 개인유전정보 분석
• 디지털 기술과 유전정보
• 개인유전정보 분석의 시대
• 유전정보 분석의 종류
• 개인유전정보 분석의 개척자, 23andMe
• 23andMe의 분석 항목
• 패쓰웨이 지노믹스의 분석 항목
• 개인유전정보 분석의 한계
• 유전정보의 폭발적 증가
• 23andMe의 연대기로 보는 DTC의 역사
(1) 창업 이후 돌풍을 일으키다 (2006~2013)
(2) FDA의 규제 철퇴를 맞다 (2013)
(3) 재기를 노리다: 보인자 DTC 검사 허가 (2014~2015)
(4) 질병 위험도 예측 DTC 서비스 재개 (2017. 4)
(5) 유방암 유전자 DTC 서비스 최초 승인 (2018. 3)
(6) 질병 위험도 유전자 검사에 Pre-Cert 규제 적용 (2018. 6~)
• DTC 유전정보 검사는 정말 위험할까
• 국내 DTC 현황: 전면 금지와 예외적 허용
• 규제 샌드박스, 언발에 오줌 누기
• 커져만 가는 글로벌과 국내의 괴리
• 내 유전정보는 누구의 소유인가
• 태어나기 전부터 사망 이후까지

9장 디지털 표현형, 스마트폰은 당신이 우울한지 알고 있다
• 디지털 표현형
• 스마트폰은 당신이 우울한지 알고 있다
• 마인드스트롱 헬스
• SNS의 디지털 표현형
• 트위터를 통한 정신질환 파악
• 인스타그램도 당신이 우울한지 알고 있다
• 디지털 표현형, 의료 데이터의 확장

10장 환자 유래의 의료 데이터
• 환자 유래의 의료 데이터: 마지막 퍼즐 조각
• 나의 의료 데이터는 누구의 소유인가
• 환자 유래 데이터에 의한, 환자의 권한 강화
• 참여의료의 구현

2단계: 데이터의 통합

11장 헬스케어 데이터의 통합
• 한 사람의 건강 상태를 이해하려면
• 헬스케어 데이터 통합의 어려움
• 모든 헬스케어 데이터를 통합하는 플랫폼
• 천릿길도 한 걸음부터

12장 헬스케어 데이터 플랫폼: 애플과 발리딕
• 헬스케어 회사, 애플
• 헬스키트, 애플 헬스케어의 시작
• 헬스키트: 환자 유래의 의료 데이터 통합
• 애플 헬스 레코드: 진료기록의 통합
• 애플 헬스케어 생태계의 양대 플랫폼
• 헬스케어 데이터 전문 플랫폼, 발리딕
• 애플 헬스키트와 차이점
• 바이탈스냅
• 데이터 플랫폼의 현재

13장 모든 사람의, 모든 데이터를 모은다면
• 톱-다운 연구 vs. 바텀-업 연구
• 구글 베이스라인 프로젝트
• All-of-Us 프로젝트
• 100만 명 웰니스 프로젝트

3단계: 데이터의 분석

14장 빅데이터 의료를 위해
• 데이터 폭발의 시대
• 머니볼과 빅데이터 의료
• 대형마트에서 엿보는 미래 의료
• 타깃은 어떻게 고객의 임신을 예측했나
• 빅데이터로 천식을 예측하기
• 두 가지 분석법: 사람, 그리고 인공지능

15장 원격의료: 원격 환자 모니터링
• 원격의료와 원격진료를 구분하라
• 원격 환자 모니터링
• 당뇨병 환자의 원격 모니터링
• 원격 환자 모니터링의 숙제
• 인공지능의 필요성

16장 원격의료: 원격진료
• 한국의 원격진료
• 성장하는 미국의 원격진료 시장
• 미국 의료 시스템의 특수성
• 원격의료, 붕괴한 의료 시스템의 대안?
• 텔라닥: 미국 최초, 최대의 원격의료 회사
• 텔라닥의 고객과 수익 모델
• 텔라닥의 효용: 홈디포의 사례
• 텔라닥의 효용: 렌트어센터의 사례
• 원격진료의 여러 모델 (1): 스마트폰 데이터 판독
• 원격진료의 여러 모델 (2): 원격 2차 소견
• 원격 2차 소견의 가치
• 원격진료의 여러 모델 (3): 온디맨드 원격처방
• 원격진료 회사들은 얼마나 제대로 진료할까
• 피부과 원격진료의 한계와 부정확성 연구
• 원격의료 전문의를 양성한다면
• 한국의 원격의료, 어떻게 해결해야 하나
• 한국의 원격의료, 더 근본적인 문제

17장 인공지능
• 디지털 헬스케어의 화룡점정
• 인공지능의 발전
• 딥러닝의 발전
• 스마트폰으로 부정맥 진단
• 심장내과 전문의를 능가하는 인공지능
• 중환자실의 데이터 분석 및 예측
• 인공지능을 이용한 혈당관리
• IBM 왓슨을 이용한 혈당관리 앱
• 슈거아이큐의 활용 사례
• 개인맞춤 혈당관리의 미래
• 유전정보 기반의 다이어트
• 유전정보+애플 헬스키트+왓슨=OME

3부 디지털 헬스케어의 새로운 물결과 숙제

18장 디지털 치료제, 또 하나의 신약
• 디지털 치료제가 온다
디지털 치료제의 유형
디지털 치료제와 SaMD
• 최초의 디지털 치료제, 페어 테라퓨틱스
• 아킬리 인터렉티브, ADHD 치료용 게임
• 앱으로 당뇨병을 예방한다
오마다 헬스, 가장 큰 당뇨 예방 프로그램
눔, 체중 감량 및 당뇨 예방 스타트업
• VR을 이용한 공포증 치료
• VR 기반의 PTSD 치료
버추얼 베트남
XBOX 게임, 그리고 버추얼 이라크
‘오즈의 마법사’
버추얼 이라크의 치료 성과
• 통제 대신, VR
화상 환자의 VR 진통제
‘VR 약국’, 어플라이드VR
• 더 많은 디지털 치료제들
알츠하이머 치료 앱, 드테라 사이언스
우울증 치료 챗봇, 워봇
수면제 앱, 빅 헬스
• 누구도 가보지 않은 길
난관 1. 어떻게 규제할 것인가
난관 2. 보험 적용을 받을 수 있을까
난관 3. 의사가 과연 처방할 것인가
난관 4. 환자는 디지털 치료제를 쓸까?
• 제약사와 디지털 치료제의 관계
• 디지털 치료제라는 미래

19장 헬스케어 웨어러블 딜레마: 돌파구는 어디에
• 웨어러블의 시대는 끝났는가
죽음의 계곡
웨어러블의 돌파구는 어디에
당신은 돌아갈 것인가?
• 헬스케어 웨어러블 딜레마
• 웨어러블이 정말 정확해야 하는가?
가장 정확한 웨어러블
웨어러블은 과연 정확해야 하는가
• 지속 사용성: 웨어러블 최대의 난제
웨어러블, 얼마나 오래 사용하나
핏빗의 활성 사용자
난제를 푸는 두 가지 방법
기존의 습관에 묻어가기
애플워치의 높은 지속 사용성
애플워치는 스마트 워치인가?
기존 행동 활용의 한계
구글 글래스의 실패 원인: 쪽팔림
당뇨병 패러독스
무엇이 지속 사용성을 결정하는가
• 웨어러블, 어떻게 효용을 제공할 것인가
측정만으로는 안 된다
필자의 수면 모니터링 (1) 오라 링
필자의 수면 모니터링 (2) 슬립 사이클
웨어러블, 효용의 세 가지 조건
웨어러블의 효용: 여섯 가지 유형
• 웨어러블의 의료적 효용
발작을 측정하는 웨어러블
핏빗은 어떤 효용이 있는가
활동량 측정계를 이용한 임상연구
심박수 기반의 부정맥 측정
애플워치의 심전도 및 부정맥 측정
의학적 효용, 그 이상의 가치?
• 웨어러블의 재정적 효용: 열심히 운동하면 돈을 준다
데이터 기반의 보험
보험사의 금전적 인센티브
정확성은 중요하다
• 웨어러블의 오락적 효용: 포켓몬GO, 그리고 펠로톤
전 세계를 강타한 포켓몬GO
‘의도치 않은’ 최고의 헬스케어 앱
너무 재미있어서 쓰지 않을 수 없었으나
헬스케어의 넷플릭스, 펠로톤
컬트 문화를 통한 사용자 경험
• 웨어러블의 돌파구, 어디에 있는가
웨어러블의 세 가지 축
맥락을 고려해야 한다
효용의 간접 수혜자
헬스케어 효용의 역설
돌파구는 웨어러블이 아닐 수도
웨어러블은 미래가 될 수 있을까

4부 미래로 가는 길

20장 대기업, 어디에서 시작해야 하나
• 미래는 예측 가능한가
• 한국 대기업이 간만 보는 이유
• 구글이 닥치는 대로 잡다하게 하는 이유
• 대기업의 선택지

21장 제약사, 디지털이 날개를 달아줘요
• 23andMe의 유전정보 데이터베이스
• 개인유전정보 기반의 신약개발
• 유전정보를 이용한 파킨슨병 신약개발
• 인공 지능 기반의 신약개발
• 아톰와이즈, 딥러닝 기반의 신약개발
• IBM 왓슨을 통한 임상시험 환자 모집
• 신약 임상시험을 위한 IBM 왓슨
• 병원 밖 임상 참여자의 데이터 측정
• SNS를 통한 신약 부작용 발견
• 페이션츠라이미를 통한 항우울제 부작용 발견
• 디지털 치료제, ‘약’이라는 개념의 확장

22장 보험사, 근본적인 변화
• 활동량 기반의 건강관리 서비스
• 데이터 기반의 새로운 보험사
• 사후적, 수동적 보험 vs. 선제적, 능동적 보험
• 디지털 치료제의 활용
• 디지털 표현형, 더 과감한 기술
1. 임상적으로 증명된 기술만 이용해야 한다
2. 데이터의 소유권, 보안 및 프라이버시 문제
3. 의료 행위 해당 여부에 대한 해석
• 윈윈 모델을 위해

23장 자동차, 헬스케어를 더한다면
• 헬스케어 플랫폼으로서의 자동차
• 커넥티드 자동차, 헬스케어 적용 방안
• 자동차에 탑승하기 이전의 데이터
• 자동차만의 강점을 활용하라
• 자동차와 헬스케어의 미래

24장 스타트업, 변화의 동력이 되려면
• 헬스케어 시장은 정말 큰가
• 꼭 필요한 것을 만들어야 한다
• 한국 의료 시스템의 특수성을 이해하라
• 한국만의 규제를 이해해야 한다
• 해커톤 아이템을 사전 심사하는 이유
• 의학적으로 타당한 문제와 해결책
• 근거, 근거, 근거!
• 테라노스 사태의 본질
• 큰 아이디어가 필요하다
• 더 많은 스타트업이 필요하다
• 이를 위한 정부의 역할

25장 혁신을 어떻게 규제할 것인가
• 규제기관의 딜레마
• 포지티브 규제 vs. 네거티브 규제
• 기술 혁신을 위한, FDA의 규제 혁신
• Pre-Cert, 악마는 디테일에
• FDA의 규제 혁신에서 배울 것들
• 한국, 어디부터 시작할 것인가
• 식약처의 디지털 헬스케어 담당 인력은 몇 명?
• 누구의 결정이 필요한가

나가는 말: 한국 디지털 헬스케어의 미래를 위한 10가지 제언

참고문헌