2015 헬스케어 이노베이션 포럼 - Part 2

웨어러블 기술

헬스케어 분야의 웨어러블 기술 시장규모는 2015년 7천6백만개의 5조 시장인 반면, 2019년에는 2억~3억개(이중 스마트폰은 1조6천개) 의 22조5천억 시장규모로 예상한다. Fitbit 의 경우 6조4천억원의 시장가치로 2007년 이후 2천만개가 판매되었다. 85% 시장점유율로 대단하지만, 착용한지 3개월이 안되어 전체 50%가 착용하지 않는 점이 지속성에서 의문을 가지게한다.

Apple Watch

범용의 Apple Watch 는 물론 눈여겨봐야 할 분야다. 4월 출시이후 5백만~6백만개가 판매되었렸고, 1만개의 헬스케어 App 이 출시되었으며, 피트니스 추적, 심장박동의 관찰등을 관장하는 HealthKit 이 출시되었고 임상실험을 위한 ResearchKit 이 발표된 바 있다. Fitbit 에 비해 상대적으로 적은 6% 의 착용 포기율이 Apple Watch 의 미래를 밝게하고 있다. 소비자의 83%가 그들의 전반적인 헬스에 기여한다고 답했다고 한다.

Dexcom 은 제1형 당뇨를 대상으로 센서를 통하여 혈당을 측정하는 솔루션을 보유한 회사다. Apple Watch 를 통하여 care giver 에게 본인의 혈당수치를 상시 모니터하게 할 수 있으며 조그만 패치를 몸에 부착하면 스마트폰으로 본인의 혈당수치를 비침술적으로 상시 모니터링하며 수치에 따라 경고나 투약에 대한 조언을 제공한다. CEO 가 하는 얘기를 들어보면, 리시버를 없애고 직접 Apple Watch 로 측정하게 하며, 구글과도 초소형 패치를 협업하고 있다고한다.

애플(Apple)은 리서치킷(ResearchKit)을 통해 앞으로 자폐증과 뇌전증, 흑색종에 대한 새로운 연구가 가능하다고 발표했다. 리서치킷은 의사, 과학자 및 연구자들이 아이폰 앱을 사용하는 연구 참가자들로부터 데이터를 수집해 아이폰을 의료 연구를 위한 도구로 활용하고 있다.

리키 블룸필드(Ricky Bloomfield) 듀크 대학교 모바일 기술 전략 연구소 소장이자 내과·소아과 조교수는 “'Autism & Beyond'는 적합하게 개발된 검사 질문지와 새로운 동영상 기술의 결합으로 아이의 감정 분석을 가능케 했다. 이로서 미래에는 자폐증 및 불안감과 같은 질환을 자동화된 시스템으로 검사할 수 있게 될 것이다”며, “의학 연구를 하나의 앱에서 진행할 수 있게 하는 리서치킷 덕분에 예전보다 더 많은 사람들에게 다가갈 수 있게 되었다”고 말했다.

예를들어, 아래의 동영상에서 잠시 보이듯이, 파킨슨병의 예후를 아이폰을 두 손가락으로 두드린다거나 '아~~' 라는 소리를 내어보임으로써 조기에 징후를 알 수 있는 것 등이다.

제프 윌리엄스(Jeff Williams) 애플 오퍼레이션 수석 부사장은 "세계 유수 의학기관과의 협력을 통해 질병을 연구하는 도구를 제공할 수 있게 되어 영광스럽다. 천식부터 당뇨, 파킨슨 병에 이르기까지 모든 의학 연구를 지원하는 리서치킷은 6개월 만에 50명 이상의 연구자들과 10만명이 넘는 연구 참여자들이 과학 및 의학 연구의 발전을 위해 자신들의 데이터를 제공하고 있다”고 말했다. 그동안 어렵게만 느껴지는 당뇨, 파킨슨, 치매등의 예후를 사전에 간단히 스마트폰 앱을 통해 진단할 수 있고 무엇보다도 원격모니터링을 통해 엄청난 양의 임상 데이터를 이러한 학자들이 연구할 수 있는 기틀이 마련되고 있다는 점이 인상적이다.

Mobisante
  
MobiSante 사의 솔루션은 웨어러블은 아니지만, 휴대용 초음파측정기로 측정한 영상을 스마트폰을 통하여 볼 수 있는 솔루션을 제공한다. 일년동안 1억2천5백만개의 초음파 스캔이 발생하는데 이러한 영상을 좀 더 세밀하게 관찰하기위해 4억5천만개의 추가적인 영상 관찰이 한해에 행해지고 있다고 한다. 이러한 휴대용 초음파측정기로 거대하고 복잡한 초음파 측정대신 50조억원의 비용 절감을 할 수 있는 효과가 있다고 한다. 특히 전세계의 60%가 초음파 측정기를 보유하고 있지못한 점을 감안하면 이러한 솔루션이 주는 의미는 지대하다. 아울러 현장에서 측정된 영상을 다른 곳과 공유할 수 있어 스마트폰을 통한 전문가의 즉시 판독과 조치를 도움 받을 수 있는 점에서, 진일보한 혁신이라고 볼 수 있겠다.



Butterfly Network 사는 전자장비에 시각, 촉각, 후각의 센서기능을 부과하여 수집되는 정보를 클라우드를 통하여 지속적으로 모집하여 deep learning 기술을 이용하여 인류에게 유용한 솔루션을 제공하는 의도로 설립된 기업으로 여기를 보면 컴퓨터과학자, 생물학자, 화학자, 신경과학등의 선구자들이 복수학제적으로 헬스케어의 문제를 해결하기 위해서 일하고 있음을 알 수있다.

유전자 혁신 

유전자 DNA 정보의 분석으로부터 유전자 DNA 의 변이로 인하여 종양을 유발하는 사례를 미연에 방지하고 암에 표적하여 치료하는 신약을 개발할 수 있으며 아울러 암을 사전에 검사하고 가계(family)의 유전학적 암 발생여부를 진단할 수 있다.  미국 배우 안젤리나 졸리가 유전자 검사를 통해 BRCA1 유전자 변이로 인해 유방암 발병위험이 높다는 진단을 받고 절제술을 하면서 대중에게 알려졌다. BCRA 유전자는 유전적 유방암의 원인유전자 중 하나로 BRCA1, BRCA2 유전자의 돌연변이가 나타나면 유방암, 난소암 발병확률이 매우 높아진다고 알려져 있다. 그러나 크리스틴 호너 박사는 BRCA1 유전자의 변이는 드물다고 강조하며 1%만이 이러한 증상에 해당할 수 있고 가계중에 유방암이나 난소암을 어린나이에 경험했을 경우에 검사가 특별히 필요할 정도라고 한다. 설령 BRCA1 유전자 변이가 있더라도 100년전의 경우에는 1/3 만이 유방암이나 난소암에 걸렸다고 하며, 셀레늄과 같은 무기질로 방사선 치료없이 2년간 복용했을 경우 2배이상으로 유방암이 발병할 위험을 줄일 수 있다고 한다. 관련 비디오는 여기를 보기바란다. 


한편, 비교유전체학은 개인간, 인종간, 그리고 생물간 게놈 정보를 비교해 차이점을 찾아내고, 이로 인한 생체기능의 차이를 추적하는 방법이다. 특히 사람간의 차이를 조사하는 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP), 즉 염기 하나의 차이를 비교하는 일은 유전병을 찾아가는 중요한 시발점이 되고 있다. SNP를 발굴하는 연구가 진전됨에 따라 1996년도까지만 해도 이름이 존재하지 않던 약리유전체학(pharmacogenomics)이 요즘 생물공학 분야에서 각광을 받고 있다. 약리유전체학은 약물유전학(pharmacogenetics)과 신기술인 유전체학(genomics)이 결합한 학문으로, 환자들의 유전성향의 차이 때문에 여러 의약품에 대한 반응이 다양하게 나타난다는 점에 초점을 맞추고 있다


Pathway 사는 액체 생검(Liquid Biopsy)으로 불리는 체액내 마커를 분석하는 비침습적 방법에 많은 암 바이오마커 연구자가 주목하고 있는, 암검사및 치료에 혁명적으로 이분야를 개척하고있는 회사이다. 이 회사는 탐침적 생체검사 필요없이 종양을 발견하고 모니터하여 암을 증상이 나타나기전에 발견할 수 있도록 하며, 환자의 소규모 혈액 샘플 체취로 종양을 유발하는 DNA 를 발견하고 치료를 관찰할 수 있도록 하는 소위 암 청진기 (Stethoscope) 역할을 자임한다.  이 회사는  환자의 유전자 변이에 근거하여 특별한 종양을 특정지울 수 있다. 혈액안을 돌아다니는 DNA안에 유전자 변이를 포함한 CTDNA로 부터 단일 염기에 변이가 발생한 종양 유발가능성의 DNA를 발견함으로써 이에 관련되는 특정 종양을 예견할 수 있다. 이에따라, 표적하는 종양 제거 신약을 투약하여 치료하는 새로운 혁신적 치료법을 제공한다. 액체생검은 수술적 생검에 비해 1/10 가격으로 진단이 가능하며, CT 방사선촬영으로부터오는 위험을 제거하고, 외과적 생검으로부터 오는 고통과 회복기간을 없애주고, 생검으로부터 오는 합병증으로 초래되는 비용도 3500만원 범위로 국한한다.

Digital Healthcare Divide. 

신시네티에 살고있는 사라는 염색체 질환으로 한밤중에 1시간 가량 깨어 위장에 고통스런 경험을 해왔다. 신시네티 아동병원에서 진찰 후에 사라에게 App 을 깔아주었는데 이를 통하여 사라가 매일 밤에 어떠한 사건이 발생했는지를 원격지에서 모니터할 수 있게 되었다. 데이터중에 특이하게도 어느 기간은 이러한 밤중에 사건이 없는 기간이 있었는데, 우연찮게도 관계가 별로 없는 항생제를 복용한 것이 발견되었다. 이를 통하여 사라의 질병을 치료할 수 있는 실마리를 발견하게 되었다. 

미국의 성인중 10명중 7명이 어떻게든 건강정보를 자체적으로 추적하나 10명중 1명만이 건강정보를 임상의에게 공유한다. 공유하는데 문제가 있어서일까? 아니, 이것은 접근하지 못하는데 기인한다. 임상의들이 환자들이 생산하는 건강정보를 억세스 할 수 없는데서 기인하는 것이다.이것을 Validic 의 공동창업자이며 CTO 인 드류 실러는  Digital Health Divide 라고 부른다.  이를 극복하기 위해서는 앱, 웨어러블등의 디지털 헬스 데이터가 병원이나 의사와 같은 전문가에게 억세스 가능하게 되어야 한다는 점이다. 2013년에 모바일 헬스 디바이스 와 앱이 130만개 였는데, 향후 5년간 47% CAGR 성장을 통해 2018년에는 1170만개의 장치와 앱이 시장에 나올 것으로 관측한다. Validic 은 환자들이 앱과 모바일 디바이스에서 생산하는 데이터를 헬스케어 시스템에 연결하는 다리 역할을 하는 회사이다.Validic 은  1억명이 고객을 API 를 통하여 병원, 보험회사, 제약회사, 기업 복지회사, 헬스케어 IT 회사등과 연결한다

IBM Watson Healthcare

또하나 눈여겨보아야 할 분야로 IBM 의 Watson Healthcare 가 있다. 헬스케어 이노베이션 포럼 행사에서 청중들에게 poll 을 통하여 질문을 받았는데, 내 기억으로 첫번째와 두번째가 왓슨과 관련된 질문으로 기억한다. 언제 국내에서 상용화되고 유전자분석을 개인이 왓슨을 이용해서 할 경우 비용은 얼마나 될것인가 등의 질문이 있었다고 기억한다. 왓슨은 IBM 의 슈퍼컴퓨팅 파워를 가진 인공지능 컴퓨터로 1997년에 IBM 딥불루 컴퓨터가  체스 챔피언을 이긴적이 있고 2011년에 미국의 퀴즈쇼 제퍼디에서 최다 상금왕과 최다 우승왕과 겨뤄 승리했다. Jeopardy 퀴즈쇼는 문제가 사람이 자연적으로 쓰는 문장의 형태, 즉 소위 자연어(natural language)로 문제가 출제되고 3초안에 부저를 눌러 답을 맞춰야 한다.  따라서 문제를 풀기위한 가설과 추론이 뒤따르는 소위 Q&A 라는 인공지능 기술이 적용되었었지만, 현재는 법률, 금융, 공공분야에 이의 확장인 약 25개의 영역의 기술이 개발되었고 향후 50개의 분야별 알고리즘이 완성될 예정이라고 한다. 그때 만든 왓슨에 비해 지금은 크기는 1/10, 속도는 24배 빨라졌다고 한다. 헬스케어분야에서는 암 연구 센터등에서 논문 분석등의 실험에 쓰이고 있으며, 보통 과학자가 하루 5개씩 읽으면 38년이 걸릴 7만개의 논문을 한달만에 분석하여 항암 유전자에 영향을 미치는 단백질 6개를 찾아냈다. 사실 Jeopardy 퀴즈쇼에 출전하기 훨씬 이전부터 메릴랜드 대학과 함께 각종 의학 저널과, 교과서, Medline, PubMed 등의 자료들을 학습하게 하고 아울러 엠디엔더슨, 존스홉킨스 대학병원등에서 파킨슨씨, 백혈병등을 학습하도록 준비해왔다.  2012년에는 세계에서 가장 오래되고 가장 큰 사립 암병원 Memorial Sloan Kattering Cancer Center 에 레지던트로 들어가서 실제로 의사들이 어떻게 암환자들을 진단하고 치료하는 등 의사결정을 학습합니다.  지금까지 왓슨은 60만건의 의학적 근거, 42개 의학저널과 임상데이터로 부터 2백만 페이지의 분량의 학습을 했다고한다. 

뉴욕 제놈센터의 경우, 차세대 유전자 염기서열 해독 비용의 문턱이 낮아짐에따라, 종양 제놈의 염기서열 분석 요청이 증가하고 이로인해 방대한 유전데이터 분석이 뒤따랐다고 한다. 수작업으로 유전 정보를 분석하고 해독하는데 평균 4~6주 정도가 걸리고, 개인 종양의 유전적 변이를 복수의 데이터 출처를 사용한 분자를 목표로 한 치료와 정합시켜야 하는 도전이 있었는데, 이를 Watson 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 수백만개의 설정된 외부의 비정형 의학 연구 문서들로부터 필요한 발견을 99% 이상 줄여 그동안 몇달씩 걸리는 던 것을 몇분만에 의사결정에 도울 수 있었다고 한다. 

이러한 전세계 헬스케어 자료등을 클라우드 상에서 실시간 분석하여 개별적 유전 염기서열에 맞는 처방을 개인화하여 제공할 수 있다는 생각을 해보면 미래의 헬스케어의 혁신이 또한 어떠한 방향으로 향할지도 가늠해볼 수 있을 것 같다.

*The postings on this site are my own and don't necessarily represent IBM's positions, strategies or opinions.