우아 한의원 | 조재성 원장의 한의학, 의학통계, 프로그래밍

데이터분석 공부나 한의학 임상에 대해 더 배우고 싶어서 서울에 올라온지 얼마 안되서

큰 컨퍼런스가 열리는 것을 확인하고 참석을 위해 사전등록을 했다.

첫날은 인공지능과 디지털 헬스케어에 대한 전체적인 컨퍼런스이고

둘째 날 부터는 워크샵들이 관심이 갔다.

먼저, 강연 듣기전 각 세션에서 업체들 이 소개하는 부스를 살펴보았는데,

1. 딥러닝을 통해, 사람들과 가위바위보 하는 팀
2. 손으로 드론을 제어하는 팀 (가장 흥미..진진)
3. VR체험

순으로 인기가 많았던 것 같다.

각종 인사들의 축사 뒤에, 본격적인 첫날 강의가 이루어졌다.

14:10 ~ 14:30 서울아산병원, 김남국 교수

애니악이라는 컴퓨터 계산기에 네트워크가 붙으면서 정보처리기가 되었다.

거기에 CONNECTIVITY가 붙어서 자동화기기가 되었다.

그 과정에서 보안 등이 문제가 되면서 블록체인이 수면위로 떠올랐다.

헬스케어와 관련된 빅데이터는 항상 논란이 되었다.

CLINICAL DATA는 전체 데이터중 10%

더 나아가 GENOMIC EVULOTION에 의해 GENOMICS DATA는 30% 정도가 된다.

데이터도 의료환경도 개발되고 있다. 이런데에 있어서는 효율적인 R&D가 중요하다.

- IoT 체온계 -> kinsa라는 미국 스타트업에서 3주간의 데이터를 분석하여 influenza 예측이 가능하다
- Google Trends -> 마찬가지로 3주간의 데이터를 가지고 influenza 예측이 가능하다
- 새로운 정보에 대해서는 조심스러운 접근이 필요하다

IBM의 opportuniy를 보면
- 8 trillion exam 중에 2trillion 은 wastes in healthcare industry 이다.

우리나라도 Vuno - Bone aging - > 비보험수가로서 인허가가 나서 수익을 가질 수 있는 정도이다.

AI+Hearthcare의 CAGR : 연간42% 성장률을 보인다.

Digital Hospital
- 의사의 일만 줄인것 이 아니라 응급의료 파견 서비스 등을 통해 암환자 입원역략 60%증가, 응급시 ㄹ대기자 25%감소 수술대기자 25:감소

EMR + IoT -> 의사(대부분은 간호사)의 일이 감소한다.
- 종이차트 -> 사무실에서 EHR에 일일이 수치 입력하던 것에서
- 데이터를 환자의 손목밴드에서 자동업로드 등의 방법
- 아이들의 wareless band를 발목에 착용하여 체온상승 관찰

Patient Empowerment 관점에서
- 환자들이 똑똑해짐. 환자를 능동적인 객체로 끌여들여 진찰할 필요가 있다.
- IoT, 블록체인 등을 relocation하자

구글은 2008년 의료데이터를 모으려했으나 실패
- 병원에서 환자에게 주는 benefit / 동기가 부족
- 환자는 정보관리의 능력이 없음.

우리나라의 Mediblock은 시도를 했으나,,
- 결국은 데이터를 모아야하는데 기술력 부족
- regid한 데이터이므로 암호를 잃어버리면 아무도 acess 불가

딥러닝
- 데이터 + 정답을 주면 expert 프로그래머가 멋지게 짜던 것에서
   이제는 딥러닝을 통해 컴퓨터가 프로그램을 짜고 예측한다.
- Better decision에서는 IBM의 왓슨이 가능하다.
- 챗봇을 통해 쉽게 의료지식을 물어볼 수 있다.

그러나 지금은 Medical Imaging에서 가장 포텐션이 크다.
- 지금은 보통 의사보다는 잘하지만, 아주 expert한 의사보다는 떨어지는 수준

DeepRadiology.com -> block chain power

AI apps Platform -> Philips, Siemen etc

병원입장에서 보면?
- 고사양 장비, 의사의 개입 등 많은 문제가 있다.
- 막상 현장에서 쓰고 있는 것은 거의 없다.

- 인간이 잘 못하는, 의사들의 잡일(응급판독, 수술후 제대로 되었는지 절단 여부)에 대해 인공지능이 하면 좀 더 잘할 것 같다.
- 인공지능(cnn)이 미리 판독하고, 의사가 판단하는... 수가가 없더라도 더 많은 진료를 할 수 있어 수가가 높아진다.
- Surgical Imaging field -> CT 등을 인공지능이 알아서 자르고 판독함
- Surgery Video -> 신경 접근 등에 대한 경고를 해준다던지... 이러한 기술
- 대장내시경도 왠만한 의사보다는 잘하지만, expert 보다는 잘 못하는
- Spine surgert에서 의사는 Two port endoscopy로 양손 중 한손으로 엔도스코피를 보고 있는데, 인공지능이 그 한손을 대체 해 준다면 혁신이 될 것이다.

다양한 Issue가 있다. 법적..윤리적.. 등
- FDA는 시범사업이 거의 끝나간다.
- FDA는 안저소견에 있어서, 의사를 도와주는 컨셉에서 -> 의사대신이 인공지능이 판단하는 식으로의 인허가가 제공되고 있다.

3분 진료 (환자의 설명부족)-> 15분 진료(의사의 효율부족)
- 3분 진료에 있어서, 환자에게 충분히 설명시켜줄 인공지능을 이용하는 방향으로 가야한다.

세션1.

정보통신 산업진흥원, 이준영팀장 - 4차 산업혁명 시대 정밀의료의 미래

- 우리가 원하는 의료서비스는? 의료질 향상과 의료비 감소

현 의료서비스의 아쉬움

1. 보편적 의료의 한계
2. 오진율 증가(암 오진률 61%)
3. 의료서비스 질 저하
4. 의료비 증가

해결책
-궁극적으로는 ICT(정보통신)이다.
-국내 병원 및 기업의대응

1. 수도권 대형병원 중심으로 자체 유전체 연구소 개설 및 병원-기업간 공동연구 진행 중
   - 삼성SDS- 삼성아산병원
2. 기업-병원간 협력
3. IBM 왓슨 국내 병원 도입 현황
   - 가천대 길병원, 부산대병원, 대구대, 계명대, 건양대, 조선대, 화순전남대병원 도입

> 한국 만의 암환자의 유전특성에 대한 기술이 필요하다.

우리의 현실

• 최고의 ICT역량 보유(HIS : 병원의 병원정보시스템 / PACS : 영상정보관리 시스템)

Iot + 의료 -> IoMT 개발 -> 정밀의료 네트웤 기반은 갖춘 상태다.

AI는 의료에 적합한 기술인가?

한국형 정밀 의료 서비스 : 닥터.앤서 : AI의사
- 빅5 포함 25개 병원 + ICT기업 19개 기업 참여 , 3년간 357억

8개 질환 단게별 지능형 의료SW(사진)

의료정보를 활용한 클라우드 기반 정밀의료 병원정보시스템 사업시간(17~19년)

뷰노.. 첫 식약청 허가.. 그러나 AI개발자의 고민도 많다.

서울아산병원 닥터.앤서 프로젝트 담당의 김영학 교수

K-DASH : AI기반 정밀의료 솔루션 추진단

25병원 + 19기업 = 병원기업 협력

한국형 정밀의료 서비스 -> 닥터앤서의 목표

• 심혈관(심뇌혈관질환, 심장질환), 뇌(치매, 뇌전증, 소아희귀난치성 유전질환), 암(유방암, 대장암, 전립선암)을 중점으로 8개 중점질환 정밀의료 서비스개발
• 모델링을 통한 환자질환 예측개발

현황

• 21개의 SW이 목표
• 3년간 357억 투입 예정
• 올해와 내년에 3개의 SW에 대해 직접 서비스 예정
• 대장암은 우리나라의 데이터가 가장 많다.
• 세포진단을 통해 치매진단
• 뇌전증(간질) 질환
• 소아희귀난치성 유전질환은 유전체 데이터를 활용하는 것이 특징
• 일찍이 없었던 협력.. 프로젝트..
• 현재는 2개월 차..  내년에는 소프트웨어로 구현시범
• 최초 클라우드 활용(안전, 효율적으로 여러병원이 참여)
• SW기업은 총 17개 기업 ( 중견기업+스타트 기업)
• 카카오 브레인과 클라우드 구축

참여기업 예, VUNO

• 문재인 대통령의 치매 국가 책임제
• VUNO의 치매 분석 프로그램 -> 문서화
  

삼성SDS 조일영, 이민영 수석

P-HIS : 정밀의료 병원정보시스템

클라우드 기반 병원정보시스템 (CLOUD-EHR)에 대한 시각

• 기회 : 고품질 서비스, 초기 투자비용 절감, 강력한 보안
• 도전 : 표준기능의 활용, 병원별 독립성 보장, 데이터의 활용성

데이터의 표준화, 구조화
-  수기 서식-> 서식생성기 -> 서식 생성을 통해 표준화

이상... 2쨋날 워크샵은 총무가 허락해주는 데로 결제해서 들어봐야지