지은이 : 최윤섭
컴퓨터공학, 생명과학, 의학의 융합을 통해 디지털 헬스케어 분야의 혁신을 창출하고 사회적 가치를 만드는 것을 화두로 삼고 있는 융합생명과학자, 미래의료학자, 기업가, 엔젤투자가, 에반젤리스트이다. 국내 디지털 헬스케어 분야의 대표적인 전문가로, 활발한 연구, 저술, 자문 및 강연 등을 통해 국내에 이 분야를 처음 소개한 장본인이다.포항공과대학교에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수 전공하였으며 동 대학원 시스템생명공학부에서 전산생물학으로 이학박사 학위를 취득하였다. 스탠퍼드대학교 방문연구원, 서울의대 암연구소 연구조교수, KT종합기술원 컨버전스연구소 팀장, 서울대병원 의생명연구원 연구조교수, 성균관대학교 디지털헬스학과 초빙교수 등을 거쳤다. 『사이언스』를 비롯한 세계적인 과학 저널에 10여 편의 논문을 발표했다.국내 최초로 디지털 헬스케어를 본격적으로 연구하는 연구소인 ‘최윤섭 디지털 헬스케어 연구소’를 설립하여 소장을 맡고 있다. 또한 국내 유일의 헬스케어 스타트업 전문 엑셀러레이터 ‘디지털 헬스케어 파트너스(DHP)’의 공동 창업자 및 대표 파트너로 혁신적인 헬스케어 스타트업을 다른 의료 전문가들과 함께 발굴, 투자, 육성하고 있다. 학술지 『네이처』의 디지털 헬스케어 부문 자매지인 『npj 디지털 메디슨』의 편집 위원이자, 대한의료인공지능학회의 이사로도 활동하고 있다. 식약처와 심평원의 전문가 협의체 자문위원이기도 하다.뷰노, 쓰리빌리언, 서지컬마인드, 닥터다이어리, 메디히어, 모바일닥터, 마보, 케어투게더 등의 디지털 헬스케어 스타트업에 투자하고 자문을 통해 한국에서도 디지털 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』 등에 칼럼을 연재한 바 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』, 『의료 인공지능』, 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』 및 『대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들』 (공저) 등이 있다.
들어가는 말
집필에 도움을 주신 분들
1부 디지털 헬스케어가 온다
1장변혁의 쓰나미 앞에서
디지털 기술의 기하급수적 발전
의료를 덮치는 변화의 쓰나미
변화할 것인가, 도태될 것인가
디지털 헬스케어의 범주
디지털 헬스케어의 지향점
2장누가 디지털 헬스케어를 이끄는가
디지털 헬스케어의 원년
허물어지는 산업 간 경계
혁신의 주인공, 스타트업
한국 디지털 헬스케어의 현실
3장데이터, 데이터, 데이터!
인간 = 데이터
근거 중심 의료에서, 데이터 주도 의료로
집단으로서의 환자 vs. 개인으로서의 환자
데이터 주도 의료란: 스탠퍼드 병원의 사례
4장4P 의료의 구현
맞춤의료
예방의료와 예측의료
정밀의료
2부 디지털 헬스케어는 어떻게 구현되는가
5장디지털 헬스케어의 3단계
1단계: 데이터의 측정
6장스마트폰: 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
7장웨어러블 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
8장개인유전정보 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
9장디지털 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
10장환자 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
11장헬스케어 데이터의 통합
한 사람의 건강 상태를 이해하려면
헬스케어 데이터 통합의 어려움
모든 헬스케어 데이터를 통합하는 플랫폼
천릿길도 한 걸음부터
12장헬스케어 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
13장모든 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
14장빅데이터 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
15장원격의료: 원격 환자 모니터링
원격의료와 원격진료를 구분하라
원격 환자 모니터링
당뇨병 환자의 원격 모니터링
원격 환자 모니터링의 숙제
인공지능의 필요성
16장원격의료: 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
18장디지털 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
19장헬스케어 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
20장대기업, 어디에서 시작해야 하나
미래는 예측 가능한가
한국 대기업이 간만 보는 이유
구글이 닥치는 대로 잡다하게 하는 이유
대기업의 선택지
21장제약사, 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
22장보험사, 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
23장자동차, 헬스케어를 더한다면
헬스케어 플랫폼으로서의 자동차
커넥티드 자동차, 헬스케어 적용 방안
자동차에 탑승하기 이전의 데이터
자동차만의 강점을 활용하라
자동차와 헬스케어의 미래
24장스타트업, 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
25장혁신을 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
도서 DB 제공 - 알라딘 인터넷서점 (www.aladin.co.kr)