[주목! e기술]국내 기업도 뛰어든 디지털 헬스케어 5대 트렌드
  • 코로나19로 디지털 헬스케어 가속화
  • 포브스, 디지털 헬스케어 5대 트렌드 제시
  • 소비자 AI, 빅데이터, 클라우딩, 머신러닝, 유전자 검사
  • 치료 효과 분석, 효과적인 신약개발 가능
  • 환자 맞춤형 치료 가능해져
  • 등록 2022-01-16 오전 9:44:35
  • 수정 2022-01-16 오전 9:44:35
[이데일리 송영두 기자] 보건의료 분야에 디지털 기술이 접목되면서 디지털 헬스케어 분야가 주목받고 있다. 특히 코로나19 팬데믹으로 헬스케어 분야 디지털 전환 추세가 보다 가속화 되고 있다는 게 업계 분석이다. 생명공학정책연구센터 리포트를 통해 미래 디지털 헬스케어를 선도할 최신 트렌드를 알아본다. 포브스(Forbes)는 아니타 굽타(Anita Gupta) 존스홉킨스 의과대학 박사를 통해 업계를 형성하고 있는 디지털 헬스케어 분야 5대 트렌드를 제시했다.

소비자 AI

현재 많은 의료 시스템이 인공지능(AI)를 활용하고 있다. 이는 비용 절감은 물론 AI 도움으로 환자 만족도 증가, 재입원율 및 치료비용 감소와 같은 건강관리의 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 소비자 AI는 현재 의료 상태를 개선하는데 중요한 역할을 해, 보다 나은 의료 결과를 제공한다.

가정에서 AI는 개인 고유한 생물학적 데이터에서 생성된 맞춤형 권장사항이나 관리방안을 통해 환자가 자신의 증상과 치료법을 더 잘 이해하도록 도울 수 있다. 의료 분야 소비자 AI는 구글 핏, 애플 헬스킷과 같은 웨어러블 기기와 모바일앱 도움을 받는다. 다만 건강 데이터 관련 개인정보 보호 문제 해결이 필요하고, 디지털 신뢰를 위한 규제 프레임워크 개선 노력이 지속돼야 한다.

의료 빅데이터

웨어러블 기술 확산은 기업과 의료 제공자에게 환자 치료에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있는 빅데이터의 부상에 기여한다. 빅데이터는 만성질환에 걸리기 쉬운 환자에서 질병 발병을 더 잘 예측하는데 사용된다. 보다 효과적이고 효율적인 임상 경로를 만들고 병원 관리 운영도 개선할 수 있다.

최근 환자 건강 데이터의 실시간 추적을 제공하는 클라우드 기반 기술과 관련해 의료 제공자와 환자간 안젼한 교환을 가능하게 하는 의료 빅데이터 이니셔티브 개발에 더 큰 초점이 맞춰지고 있다.

클라우드 데이터

클라우딩 컴퓨터 기술 채택은 헬스케어 분야 디지털 혁신의 새로운 시대를 여는데 기여한다. 신속한 데이터 접근 및 처리를 가능케 해 의료 제공자가 정보에 입각한 실시간 의사 결정에 도움을 줄 수 있다. 의료기관들은 정보 관리를 위해 클라우드 기반 기술을 사용한다. 의료 제공자가 데이터를 보다 쉽게 저장, 관리 및 공유할 수 있는 전자건강기록(EHR)과 같은 솔루션이 포함된다.

또한 클라우드 네트워크는 원격의료 모니터링 및 모바일 의료 서비스와 같은 원격의료 솔루션 기반을 마련한다. 미래에는 가상 의료서비스가 집에 머물기 원하는 환자에게 실용적인 옵션이 될 것으로 기대된다.

머신러닝 신약개발

의료 빅데이터 증가로 헬스케어 분야에서도 머신러닝(ML)에 대한 도입이 강조되고 있다. 머신러닝은 방대한 양의 의료데이터를 선별하고 환자 결과를 개선하는데 사용할 수 있는 패턴을 식별하는 예측 분석을 의미한다. 향후 몇 년 동안 머신러닝 기술은 후보물질 발굴, 신약개발 및 제약산업 전반 프로세스에 적용하는데 초점이 맞춰질 것으로 전망된다.

머신러닝을 사용해 특정 치료에 어떤 환자가 가장 큰 효과가 있을지 식별하는 환자 약물 반응을 예측하는데 활용이 가능하다. 이런 예측 분석은 유전체 데이터와 잘 부합하고, 개인이 특정 상황에서 어떻게 반응할지에 대한 단서를 제공한다. 예측 분석을 통해 의료 제공자는 개별 환자 요구에 기반한 표적 치료 계획을 제공할 수 있다.

개인 맞춤형 유전자 검사

유전자 검사는 예측 분석이 소비자 AI 및 헬스케어 미래에서 중요한 역할을 하는 또 다른 영역이다. 개인 DNA를 분석해 특정 약물이나 치료버베 어떻게 반응할지 예측하는 모델을 제작한다. 해당 예측 분석을 활용하면 신약 개발자가 특정 조건을 가진 환자 삶을 잠재적으로 개선시킬 수 있는 개인 맞춤형 치료 계획을 개발할 수 있다.

약물유전학 검사는 최근 어린이 만성통증을 치료하는데 사용되고 있다. 이 과정에서 잠재적으로 비효율적인 약물 요법에 들어가는 수십억 달러를 절감할 수 있다. 개인 맞춤형 유전자 검사 기술과 서비스 확산으로 소비자는 유전자 검사에 대한 더 많은 선택권을 갖게 된다. 의료 제공자는 환자 결과를 개선하고 환자를 보다 더 효과적으로 치료하기 위해 훨씬 더 많은 양의 데이터에 접근할 수 있다. 다만 다양한 인구 집단에서 유전자 검사 이점을 광범위하게 결정하려면 아직 더 많은 연구가 필요하다.

국내에서도 많은 기업들이 해당 기술들을 바탕으로 두각을 나타내고 있다. 스탠다임은 AI 신약개발 분야에서 국내 최고 기술을 자랑하고 있고, 테라젠바이오, 마크로젠(038290) 등은 유전자 검사 분야에서 국내 시장을 리드하고 있다. 지니너스, 루닛, 뷰노(338220) 등은 AI 진단 분야에서 새로운 시장을 개척하고 있으며, 한미약품(128940), 대웅제약(069620) 등은 신약개발에 AI를 적극 활용하고 있다.

송영두 기자 songzio@

저작권자 © 팜이데일리 - 무단전재, 재배포 금지