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“환자 빅데이터 확보하라” 헬스케어 뛰어든 테크기업 – 조선일보
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400 Bad Request
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- Summary of article content: Articles about 400 Bad Request 데이터 분석 기술의 발전에 따라 진단 및 치료 및 예방 분야에서 데이터 분석 및 활. 용의 중요성이 확대되고 있으며, 헬스케어 분야에서는 빅 데이터 활용이 부각되고 … …
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헬스 케어 빅 데이터
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헬스 케어 빅 데이터 활용 사례 (feat. 마이데이터 사업)
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마이데이터 사업 이란
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[논문]디지털헬스케어 분야에서의 빅데이터 활용 동향
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디지털헬스케어 분야에서의 빅데이터 활용 동향
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A Trends of Big Data Processing for Digital Healthcare
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![[논문]디지털헬스케어 분야에서의 빅데이터 활용 동향](https://scienceon.kisti.re.kr/images/usr/scienceon_og.png)
헬스케어도 빅데이터 시대! – 대웅제약 뉴스룸
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- Summary of article content: Articles about 헬스케어도 빅데이터 시대! – 대웅제약 뉴스룸 헬스케어 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, 치료는 물론 사전예방 분야에서의 빅데이터 분석 및 활용의 중요성이 부각되고 있습니다. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 헬스케어도 빅데이터 시대! – 대웅제약 뉴스룸 헬스케어 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, 치료는 물론 사전예방 분야에서의 빅데이터 분석 및 활용의 중요성이 부각되고 있습니다.
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[디지털 헬스케어와 법] ③ 의료데이터의 수집, 활용 및 제한 – 바이오타임즈
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![[디지털 헬스케어와 법] ③ 의료데이터의 수집, 활용 및 제한 - 바이오타임즈](http://www.biotimes.co.kr/news/thumbnail/202205/7882_9165_4130_v150.jpg)
헬스 케어 빅 데이터
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- Summary of article content: Articles about 헬스 케어 빅 데이터 국내외 헬스케어 데이터 플랫폼 사례 분석 및 시사점. ○ (한국, 보건의료 빅데이터 플랫폼) 데이터 연계를 통해 다양한 연구 기회를 제공하나. …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 헬스 케어 빅 데이터 국내외 헬스케어 데이터 플랫폼 사례 분석 및 시사점. ○ (한국, 보건의료 빅데이터 플랫폼) 데이터 연계를 통해 다양한 연구 기회를 제공하나.
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헬스 케어 빅 데이터
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- Summary of article content: Articles about 헬스 케어 빅 데이터 스마트 디바이스에서 생성한 의료 데이터로 원격 진료를 하는 프로세스 또한 주목받고 있는데요. . 여러모로 스마트 헬스케어가 데이터 산업의 황금알로 부상했다고 할 수 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 헬스 케어 빅 데이터 스마트 디바이스에서 생성한 의료 데이터로 원격 진료를 하는 프로세스 또한 주목받고 있는데요. . 여러모로 스마트 헬스케어가 데이터 산업의 황금알로 부상했다고 할 수 …
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헬스 케어 빅 데이터 활용 사례 (feat. 마이데이터 사업)
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마이데이터 사업을 이해하고 그중에서도 헬스 케어 빅 데이터 활용 사례를 좀 더 자세하게 살펴 보도록 하겠습니다. 2021년은 마이데이터 사업의 원년의 해이며 다가오는 2022년에 헬스 케어 분야는 마이데이터 사업에 있어서 매우 중요한 분야 입니다.
마이데이터 사업 이란?
개인이 인터넷 검색 및 금융 거래를 하는등 data를 생성하게 됩니다. 이때 생성된 data의 주체는 개인으로 기업은 개인의 data를 수집 및 분석·가공을하여 개인에게 생활 편익을 증대시키는 일련의 활동들을 말합니다. 개인에게 금융 데이터를 수집하면서 보험상품 및 금융 상품을 추천해주고 개인의 의료진료 기록들을 수집 및 빅데이터 자료를 분석 하여 개인의 건강을 케어 시킬 수 있는 서비스 사업을 할 수 있다
2. 헬스 케어 빅 데이터 활용 사례
앞서 설명한 바와같이 마이데이터 사업은 금융, 통신, 공공 data, 의료 진료 data등의 개인의 Data를 활용하여 기업이 이익을 추구하고 개인의 생활 편익 증대를 하는 사업들로서 빅 데이터를 활용한 헬스 케어 사업은 어떤 것이 있는 살펴 보도록 하겠습니다.
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2-1. 헬스케어 빅데이터 종류
진료 데이터
전자의무기록, 전자건강기록 정보, 처방정보, 입/ 퇴원 기록, 의료영상자료 등 데이터
임상연구 데이터
의약품, 임상시험 데이터, 의료기기, 유전자 연구 데이터, 인체유래물 연구 데이터, 조사관찰 연구 데이터, 개인정보를 직·간접적으로 활용한 연구 데이터
공공기관 데이터
자격 및 보험료 관련 데이터, 진료내역, 건강검진 결과, 사망정보 등 공공기관에서 수집·보관·관리 하는 데이터
기기기반 데이터
의료기기 및 환자 모니터링 장치 기반 데이터
오믹스(omics) 데이터
유전체, 전사체, 단백체, 대사체, 후성유전체, 지질 체 등 다양한 분자 수준에서 생성된 여러 데이터
라이프로그(Lifelog) 데이터
대체로 웨어러블, 홈 모니터링 장치, IoT, 모바일 앱 등에서 수집된 데이터로, 한 개인의 일상생활 활동에 관한 모든 데이터(체중, 심박수, 혈당, 몸무 게 등)
앱·소셜 미디어 데이터
건강 포털, 의사 포털, SNS에서 수집된 다양한 헬스케어 관련 데이터
2-2. 헬스케어 활용 현황
Health On 앱을 통해 수집 된 건강 기록 데이터, 병원 임상 데이터, 계열사를 통해 획득한 게놈 데 이터 등 빅데이터를 기반으로 만성 질환 관리, 질 병 예측 등 개인 맞춤형 정밀 의료 서비스 제공
건강보험시사평가원에서 제공하는 기업 맞춤형 의료 빅데이터를 기반으로 문진서비스 제공
착한의사 어플리케이션을 통해 AI가 증상을 분 석하고 증상 정보를 의료인에게 제공하는 ‘AI 증 상체크 서비스’ 제공
전국 7 만개 병원의 진료 시간, 병원별 평가 등 급, 병원비 정보 등을 제공
EMS 장비로부터 환자가 생성항 건강 데이터를 수집하여 환자에게 적합한 근육 강화, 체지방 분해 등 최적화된 운동 프로그램을 제공함
약물 빅데이터 분석을 통한 희귀 질환 치료제 (신 약) 개발
빅데이터 전문 기업과의 협업을 통해 고객 맞춤 형 보험 상품 개발
3. 마무리
오늘은 마이데이터 사업 분야 헬스 케어 빅 데이터 활용 사례를 살펴 보았습니다. 2021년은 데이터 사업의 원녀의 해이면서, 2022년은 마이데이터 사업의 생태계 확장이 기대가 되는 부분입니다. 그 중에서도 특히 헬스 케어 분야는 빅데이터를 활용하여 개인 맞춤 서비스를 제공하는 분야로 폭발적으로 기업의 가치가 올라갈 것 으로 예상이 됩니다.
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헬스케어도 빅데이터 시대!
헬스케어도 빅데이터 시대!
최근 국내는 물론 전세계적으로 모든 산업 분야에 걸쳐 빅데이터의 활용이 주목받고 있는데요. 헬스케어 분야에 있어서도 마찬가지입니다. 헬스케어 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, 치료는 물론 사전예방 분야에서의 빅데이터 분석 및 활용의 중요성이 부각되고 있습니다.
헬스케어 분야 데이터는 보건, 의료, 건강 관련 디지털 데이터의 양적 증가와 더불어, 데이터의 생산 및 수집 채널도 다양화되고 있습니다. 또한 헬스케어 산업의 트렌드도 질병 치료에서 예방으로, 의료기관 중심에서 소비자 중심으로 변화하고 있죠.
이러한 추세에 발맞추어 해외에서는 공공 정책 및 민간 분야 전반에서 관련 사업이 대두되고 있는데요. 이번 포스팅을 통해 해외 주요 국가에서의 빅데이터를 활용한 공공정책과 민간정책을 알아보고, 국내 현황에 대해 알아보도록 하겠습니다.
빅데이터를 통한 해외 공공정책: 공공캠페인과 국가정책
해외 주요 국가의 경우, 헬스케어 산업의 패러다임 변화에 대응하여 국가 차원에서 빅데이터 분석 및 활용에 박차를 가하고 있는데요.
미국의 경우, 정부 주도의 공공 캠페인을 활발히 진행하고 있습니다.
먼저, ‘All of US’ 프로젝트를 통해 10년간 100만명의 데이터를 기부 받아 유전자 정보, 생체 정보, 전자의무기록 수집하고 있습니다. 또한 온라인을 통해 본인 관련 정보를 다운로드 받을 수 있도록 하는 ‘마이데이터’ 캠페인을 의료분야에 적용한 ‘Blue Button’ 사업도 실시하고 있는데요. 이 사업은 온라인을 통해 본인의 의료 및 건강기록을 다운로드 받아 모바일 앱과 의료 서비스에 연동하고, 자신의 데이터를 연구 프로그램에 기부할 수 있도록 하는 국가 계획입니다.
반면, 영국은 국가보건서비스(NHS) 주도의 국가 정책을 수립하고 있는데요. 생체자원은행(Biobank)을 통해 대량의 생체자원을 수집 및 관리하고 있으며, ‘10만 게놈 프로젝트’를 통해 NHS 소속 13개 유전체의학센터에서 임상정보를 수집하고 있죠. 수집된 데이터를 기반으로 암 발병 가능한 유전자를 발견하고 유전자 변이와 희귀 질환의 연관성을 입증하는 등 다양한 분석을 진행하고 있습니다.
빅데이터를 통한 해외 민간서비스: 인공지능 기반 치료서비스
민간기업들 또한 다양한 방식으로 헬스케어 분야에서 빅데이터를 활용하고 있습니다.
미국은 민간 기업을 중심으로 데이터를 수집하고 분석 결과를 활용하고 있는데요. 민간 유전체 검사 기업(23andMe)은 개인의 DNA를 통해 질병 위험도, 혈통, 건강 수준, 유전병 유무 등을 제공하고 있습니다. 또한 미국 IBM사는 의료 인공지능 ‘IBM Watson’을 개발하여 Watson for Oncology(암 환자 진료), Watson for Genomics(유전체 분석), Watson for Clinical Trial Matching(임상시험 환자 매칭) 등의 인공지능 서비스를 병원에 제공하고 있습니다.
캐나다의 온타리오 병원의 경우에는 미숙아 모니터링 시스템을 통해 미숙아의 질병 감염을 예측하고 있는데요. 월 9,000만 건의 생리학 데이터를 수집하여 질병과의 상관성을 분석하고, 일반 병원보다 평균적으로 24시간 먼저 감염 사실을 진단하고 있죠.
중국은 의료 플랫폼 핑안하오이셩(平安好医生)을 통해 인공지능 기반의 한방치료 서비스를 제공하고 있습니다. 방대한 중국 전통 의학 서적과 사례를 인공지능이 분석하고, 유명 연구 기관과 연합하여 간편 문진 시스템을 개발했습니다.
우리나라의 헬스케어 산업에서의 빅데이터 활용 현황
그렇다면 국내 헬스케어 산업에서의 빅데이터 활용은 어떤 단계에 있을까요? 우리나라에서도 정부 주도로 헬스케어 분야의 다양한 정책을 추진 중인데요. 지난 5월에는 보건복지부 등 8개 부처가 연간 4조원 이상의 R&D 투자를 골자로 하는 ‘바이오 헬스 산업 혁신 전략’을 수립하였으며, 4차산업혁명위원회 내 헬스케어 특별위원회 역시 헬스케어 빅데이터 활용 방안을 마련하였습니다.
하지만 국내 헬스케어 산업의 육성과 글로벌 경쟁에 대응하기 위해서는 제도적 보완을 통해 민간 부문의 적극적인 진출 환경이 조성될 필요가 있는데요. 국내 의료기관별 상이한 전자의무기록 체계로 헬스케어 데이터의 표준성이 결여된다는 점과 헬스케어 데이터의 개인정보를 보호할 법률 입안이 필요하다는 점이 주요 보완점으로 논의되고 있습니다.
최근 국회에서는 ‘데이터 3법’ 중 ‘모법(母法)’으로 일컬어지는 ‘개인정보 보호법’ 개정안이 행정안전위원회 법안소위를 통과했는데요. ‘데이터 3법’이란 제4차 산업혁명의 근간을 이루고 빅데이터 산업 활성화를 위한 개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법을 말합니다. 이들 법안 개정안의 핵심은 특정 개인을 알아볼 수 없도록 가명으로 처리한 ‘가명 정보’를 개인의 동의 없이도 빅데이터 분석에 활용할 수 있도록 하는 것인데요. 이 법안이 통과되면 의료 빅데이터를 근거로 하는 스마트 헬스케어 산업이 크게 발전할 것으로 전망되고 있습니다.
빅데이터를 근간으로 새로운 방식의 스마트 헬스케어가 가능해지면, 개인별 맞춤 치료와 더불어 질병의 발생률 또한 낮출 수 있는데요. 다만 개인정보 활용으로 발생할 수 있는 문제점은 충분한 사회적 합의를 거쳐 개인정보보호 사고에 대한 안전망을 미리 마련해두는 것이 필수적입니다. 국가 차원의 다양한 의료 빅데이터의 체계적 수립 방안이 마련된다면, 우리나라의 스마트 헬스케어 산업도 한층 발전할 수 있는 토대가 마련될 것으로 전망됩니다.
※ 출처 : KDB미래전략연구소 산업기술리서치센터, 「헬스케어 분야에서의 빅데이터 활용 동향」 2019.10.28. 박재은
[디지털 헬스케어와 법] ③ 의료데이터의 수집, 활용 및 제한
ⓒ게티이미지뱅크
[바이오타임즈] 시리즈 기고의 마지막 주제로, 디지털 헬스케어 산업 전체에서 매우 중요한 역할을 하는 보건의료 데이터의 수집, 활용에 관한 규제를 알아보고자 한다. 보건의료 데이터는 디지털 헬스케어 산업의 핵심적인 원료로서, 전통적인 헬스케어 산업과 차별점을 만들어 내는 주요 요인이기도 하다.2020년에 데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)이 개정되면서 ‘가명정보’ 개념이 도입되고 의료 데이터의 산업적 연구 활용 가능성이 크게 확대되었다.
본 기고에서는 먼저, 위와 같은 개인정보보호법 개정에 따라 가능해진 의료 데이터의 산업적 활용 방안을 소개하려고 한다.
이어서, 빅 데이터가 적용된 의료기기(디지털 치료제)에 좀 더 포커스를 맞추어, 빅 데이터가 적용된 디지털 치료제를 개발하고 허가 받기 위해서는 어떠한 점을 유의하여야 하는지를 살펴본다.
◇개정 개인정보보호법에 따라 가능해진 의료 데이터의 활용
개인정보보호법은 ‘가명정보’라는 개념을 도입하여, 가명정보의 산업적 또는 상업적 목적으로의 활용 가능성을 열었다. 가명정보란 ‘개인정보 일부를 삭제하거나 일부 또는 전부를 대체하는 등의 방법으로 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록’ 처리함으로써 원래 상태로 복원하기 위한 추가정보의 사용, 결합 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보를 일컫는다(개인정보보호법 제2조 제1호 및 제1의2호).
개인정보처리자는 통계작성, 과학적 연구, 공익적 기록보존 등을 위하여 정보주체의 동의 없이도 가명정보를 처리할 수 있다(제28조의2). 따라서 의료 데이터를 가명 처리하였다면, 비교적 자유롭게 산업적 또는 상업적 목적으로 사용할 수 있는 것이다. 예를 들어, 가명 정보를 활용하여 아래와 같은 연구들의 수행이 가능하다(보건의료 데이터 활용 가이드라인 참조).
ㆍ의료기기를 개선·개발하거나, 기존 의료기기의 효과를 평가하기 위한 연구
ㆍ의료적 목적을 갖는 소프트웨어를 개선·개발하거나, 기존 의료적 목적을 갖는 소프트웨어의 효과를 평가하기 위한 연구
ㆍ건강상태 모니터링, 운동지도 등의 비의료적 건강관리 목적을 갖는 소프트웨어를 개선·개발하거나, 기존 비의료적 건강관리 목적을 갖는 소프트웨어의 효과를 평가하기 위한 연구
ㆍ특정 질환을 앓고 있거나, 특정 치료제·치료법에 적합한 임상적 요건을 갖춘 환자의 수, 지역적· 연령적 분포 등을 살피는 연구, 타 질환과의 연관성을 살피는 연구
ㆍ보건의료 데이터를 표준화하거나, 품질을 높이거나 안전하게 보호하는 등 보건의료 데이터를 원활히 관리하기 위한 기술·소프트웨어를 개발하기 위한 연구
구체적으로 어떠한 절차를 통해 가명정보를 확보하고 이를 활용할 수 있을지를 살펴볼 필요가 있다. 이에 대해서는 개인정보보호위원회와 보건복지부가 함께 발행한 보건의료 데이터 활용 가이드라인에 자세히 설명이 되어 있는데, 그 모식도는 아래와 같다.
이와 관련하여, 데이터활용신청서 작성시 구체적인 연구목적 및 데이터 처리 방법을 기재해야 한다는 점, 데이터 활용요구서 공문은 가급적 개인이 아닌 회사 명의로 발송하는 것이 바람직하다는 점 등은 특히 유의하여야 한다.
◇빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 디지털 치료제에 관한 이슈
머신 러닝 방식으로 의료용 빅데이터를 학습하는 의료기기에 대하여 식약처는 ‘빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가·심사 가이드라인’을 통해 구체적인 허가∙심사 방안을 제시하고 있다. 그 주요 내용을 소개하면 아래와 같다.
ㆍ허가심사 시 허가심사 신청서의 ‘성능’에는 주요기능, 클라우드 서버 운영환경, 클라우드 서비스 형태, 보안규격 등 기술적 사양을 기재함. 주요기능에는 진단·예측을 위해 사용자가 입력하는 정보와 출력정보, 학습 데이터 업데이트의 주기, 진단 결과의 정확도에 대한 사항을, 클라우드 서버가 사용되는 경우에는 클라우드 서버의 운영환경과 클라우드 서비스 형태를 기재함. 보안에 대한 사항은 데이터 암·복호화, 익명화 정책 등 보안규격을 기재함
ㆍ빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 경우, 입력되어 있는 데이터는 제품의 성능 및 유효성에 영향을 미칠 수 있으므로, 제조자는 학습 데이터의 유효성이 일관되게 유지되도록 데이터 관리정책을 수립하여야 함. 또한 업데이트 시기에 대하여도 제조자 및 의료기관의 협의가 필요함
ㆍ의료기기가 허가·인증을 받은 이후 허가·인증 사항의 변경이 발생하는 경우 원칙적으로 변경 허가·인증을 받아야 하나, 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 제품이 자체적으로 학습하고 이에 따른 성능이 빈번하게 변경될 수 있으므로, 의료기기 설계 변경 없이 학습 데이터 추가로 인하여 정확도가 향상되는 경우에는 변경허가·인증 절차가 면제될 수 있음.
ㆍ의료기기 허가·인증 후 클라우드 서비스 형태(예: IaaS, PaaS, SaaS)를 변경하거나 의료기기의 성능에 영향을 미치는 클라우드 서버의 운영환경에 대한 변경이 발생한 경우에는 변경허가를 받아야 함
ㆍ의료기기 제조자(수입자)는 의료기기 소프트웨어의 보안(접근통제, 개인정보비식별화, 데이터 암·복호화 등)에 필요한 기술적 조치를 수행하고 문서화해야 함
ㆍ클라우드 서버의 보안에 필요한 관리적·물리적·기술적 사항은 의료법 및 개인정보보호법에 따라 관리되어야함
3회에 걸쳐 디지털 헬스케어에 관련된 주요 법적 쟁점들을 알아보았다. 디지털 헬스케어 전체를 놓고 보면, 기고에서 소개한 법적 쟁점들은 극히 일부 쟁점에 불과하다고 할 것이다. 다만 전체 규제를 개관해보는데 조금이나마 도움이 되기를 바라면서 글을 작성하였다.
디지털 헬스케어 산업은 매우 다양한 방향으로 팽창해 나가고 있고, 산업적으로도 그 발전방향을 쉽게 규정하기 어려워 보인다. 하물며 산업보다 속도가 뒤늦을 수밖에 없는 규제와 법제의 영역에서는, 일관된 규율을 만드는데 더 큰 어려움이 있을 것으로 생각한다. 실제로 수많은 법률, 법령, 가이드라인이 다소 산발적으로 제정되어 교차적으로 적용되고 있으므로, 향후 관련 사업을 추진하고자 하는 기업들은 면밀하게 대비를 할 필요가 있을 것이다.
신기현 변호사(법무법인 윈스 파트너 변호사) [email protected]
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