국내 회사인 룩시드 랩스의 경우를 살펴보자. 룩시드 랩스는 눈의 움직임과 뇌파 정보를 측정하는 헤드셋 웨어러블을 만들었는데 이를 통해 개인의 인지 상태를 분석할 수 있다. 이 회사는 사지 마비 환자들이 보호자와 의사소통하는 것을 돕기 위한 솔루션으로 제시하고 있다. 하지만 이 제품은 의료 영역 이외에도 충분히 적용될 수 있는데 대표적인 것이 교육 분야이다. 영어 지문을 읽다가 모르는 단어를 보면 이를 인식해서 자동으로 단어장을 만들어줄 수 있고 지문을 읽는 과정을 분석해서 영어 독해 실력을 향상시키는 데 도움을 줄 수도 있다. 최근에는 VR 영상과 게임 콘텐츠 등을 체험할 때 사용자들의 뇌파 반응과 시선 반응을 분석해 알려줄 수 있는 뉴로마케팅 분야에 접목하기 위해 노력하고 있다. 헬스케어 기술을 헬스케어에 적용할 수도 있지만 교육과 같이 지불 의향이 높고 신기술의 진입이 상대적으로 수월한 영역에 적용할 수도 있다는 점을 기억할 필요가 있다.
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2016년 리우 올림픽 전후로도 국가대표 선수들이 다양한 웨어러블 장비를 활용한다는 보도가 나왔다. 미국 여자 배구 대표팀은 벌트VERT라는 장비를 허리에 두르고 연습을 하는데 전용 앱을 통해서 점프 높이와 횟수를 측정해준다. 선수들이 과중하게 연습하는 것을 피하도록 해 부상을 예방하기 위한 목적으로 사용한다고 한다. 미국과 캐나다 복싱 대표 선수들은 훈련 시에 하이스커스Hyskus 제품을 사용했다. 이는 여러 개의 가속도계와 한 개의 자이로스코프를 탑재하고 있어 펀치의 속도와 횟수, 방향을 분석해준다. 또 미국 사이클 대표팀은 솔로Solos 고글을 사용해 훈련했는데 별도로 착용한 웨어러블이 측정하는 심박 수를 비롯해 다양한 활동 데이터를 실시간으로 보여주어 현재 상태를 확인할 수 있도록 해주었다.
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스마트폰을 통해서 인간이 인터넷에 연결되는 것을 넘어서 모든 사물에 센서를 탑재해 인터넷으로 연결하겠다고 하는 사물인터넷 시대가 다가오고 있다. 이렇게 IT 기술과의 연결과 관련해서 가장 주목받는 곳 중 하나가 자동차이다. 전기자동차 회사인 테슬라는 상당 부분 자율 주행이 가능한 차를 내놓았다. 구글도 이미 2009년부터 무인 자동차를 개발하고 있으며 벌써 100만 마일 이상을 시범 운행하고 있다. 또 무인 운전에 미치지는 못하지만 주행 혹은 주차 시 안전이나 편의를 높이기 위해 다양한 IT 기술이 활용되고 있다.
사물인터넷이 붐을 이루기 전부터 디지털 헬스케어를 자동차에 접목하고자 하는 노력이 있었다. 가장 대표적인 것이 졸음 운전자 검출, 각성 시스템Drowsy Driver Warning System이다. 차선이나 운전 패턴, 운전자의 눈이나 얼굴 및 생리 변화를 모니터링하는 방법을 주로 사용한다. 이 가운데 디지털 헬스케어와 직접 연관되는 것은 운전자 생리 변화 모니터링인데 아직도 널리 사용되지는 않고 있다. 이외에도 여러 자동차 회사들이 건강 관리를 목적으로 차 안에 부착된 센서를 통해서 다양한 생체 신호를 측정하기 위한 시도를 하고 있다.
--- p.94~95

자동차 탑재 센서를 결정할 때는 환경의 특성을 고려해야 한다. 디지털 헬스케어에서 측정하는 생체 신호 중에 일상적인 건강 관리에서의 효용은 뚜렷하지 않지만 자동차 안전 운전 시스템과 결합하면서 뚜렷한 효용을 발휘할 수 있는 경우가 있다. 수면 상태 감시와 심박 변이도Heart Rate Variability: HRV를 통한 스트레스 측정이 대표적인 경우이다. 현재까지 나온 수면 감시 장치 대부분은 “당신은 잠을 잔다고 생각하지만 사실은 REM 수면 시간이 길어서 양질의 수면을 취하는 것이 아니다”는 정도의 이야기를 해주는 데 그치며 잠을 잘 잘 수 있도록 도와준다든지 하는 뚜렷한 효용이 없다. 심박 변이도를 통한 스트레스 측정 역시 “지금 스트레스를 받는 상태이다”는 정도의 이야기를 해줄 수 있을 뿐 스트레스 관리를 해주지는 못한다.
그런데 이 두 가지는 모두 안전 운전과 밀접한 연관이 있다. 수면 상태가 나쁘거나 스트레스 레벨이 높으면 안전운전을 하기가 어려울 것이다. 따라서 이들 센서를 안전 운전 시스템과 연동시켜서 수면이나 스트레스의 이상을 감지하면 브레이크의 민감도를 높이거나 엑셀러레이터의 민감도를 떨어뜨리는 식으로 자연스럽게 안전 운전을 유도할 수 있을지 모른다. 수면 상태에 대한 측정의 경우 자동차 내부 센서로 하기 어렵지만 심박 변이도의 경우 자동차 내에 심박 센서를 장착하는 것만으로 측정할 수 있기 때문에 자동차 회사들이 관심을 가질 만하다. 이외에도 심전도 감시를 통해 심근경색 등 위험 상황 발생 시 자동으로 운행을 멈추거나 자율 주행으로 전환해 가장 가까운 안전한 장소까지 데려다주고 119에 자동으로 연락한다든지 하는 식의 시나리오도 충분히 가능할 것이다.
--- p.99

대표적인 경우가 세계 최고 수준의 병원으로 유명한 메이요 클리닉이 설립한 데이터 분석 회사인 앰비언트 클리니컬 애널리틱스Ambient Clinical Analytics가 만들어내는 예측 시스템이다. 지금까지 패혈성 쇼크 감지기와 인공호흡기 관련 폐 손상 감지기를 출시했다. 환자 의무기록, 생체 신호 측정치, 혈액 검사 결과 등 데이터를 분석해 환자의 생명에 치명적인 영향을 줄 수 있는 패혈성 쇼크와 인공호흡기 관련 폐 손상 가능성을 예측해줌으로써 의료진이 미리 대처할 수 있게 해준다. 두 시스템 모두 여러 논문을 통해서 성능을 입증됐고 FDA 승인을 받았다.4-8
측정이 용이한 동물을 대상으로 데이터를 분석해 예측할 수도 있다. 일본의 후지쯔는 소에 활동량 측정계를 착용시키고 그 활동을 추적해 소의 발정기와 최적의 인공 수정 시기를 찾아내는 알고리즘을 만들었다고 한다. 소의 발정기가 시작되면 일반적으로 소가 미친 듯이 돌아다니는 것으로 알려졌는데 활동량 측정계를 통해 소의 활동 양상을 정확하게 측정함으로써 발정기가 시작하는 시기를 찾아낼 수 있게 됐다. 여기에 더해서 활동량이 증가하고 16시간 후에 수정이 가장 잘 이루어진다는 사실을 발견해 최적의 시기에 인공 수정을 할 수 있게 됐다고 한다.4-9
중환자실 환자나 동물의 경우 예외적으로 평소 데이터를 지속적으로 측정할 수 있었기 때문에 이런 예측이 가능했다고 할 수 있다. 아직 일반인들이 일상생활 속에서 디지털 헬스케어 제품을 사용해 생체 신호를 측정하는 일이 보편화되지 않은 상황에서 이렇게 질병의 발생을 예측하기는 쉽지 않은 일이다.
--- p.159

로레알은 연구 및 혁신 조직L’Orel Research & Innovation 산하에 캘리포니아 연구 센터California Research Center를 두고 다른 스타트업과 협업 혹은 독자적인 연구를 통해 뷰티 분야에 디지털 기술을 접목시키는 데 큰 관심을 보이고 있다. 마이 UV 패치는 그런 노력의 산물 중 하나이다. 이 조직이 만든 또 다른 제품으로 메이크업 지니어스Makeup Genius 앱이 있는데 스마트폰 앱을 통해 다양한 색조 화장을 간접 체험해 볼 수 있도록 해준다. 이외에도 사람의 피부를 3D 프린팅하는 연구 등 다양한 연구와 제품 개발을 하고 있다. 현재까지 뚜렷한 성과를 보여주지는 못했지만 주력 제품인 화장품이 디지털과의 연관성이 높지 않음에도 새로운 시대를 앞서 가기 위해 노력한다는 점이 인상적이다.
국내에도 디지털 뷰티 분야에 뛰어든 회사들이 있다. 웨이 웨어러블은 작은 센서 제품으로 얼굴에 가져다 대면 유분 및 수분의 양을 측정해주는 것은 물론이고 자외선 지수, 습도 등 각종 주변 환경 정보를 수집해서 피부 건강 관리에 도움을 준다. 이노인사이트 회사는 하우스킨 비즈라는 제품을 출시했는데 피부의 유, 수분 및 피부 산도pH를 측정해주며 앱을 통해서 피부 관리를 도와준다. 이 회사는 일반 소비자보다 피부 관리 숍이나 화장품 매장 등과 같은 뷰티 사업장을 1차 고객으로 삼아 B2B 비즈니스로 시작하기도 했다.
--- p.234

딥러닝은 간단히 말하자면 서로 다른 것으로 분류된 데이터를 학습해 새로운 데이터를 그렇게 분류할 수 있도록 학습하는 방법을 의미한다. 예를 들어 고양이가 들어가 있는 사진을 다량으로 학습시킨 후 새로운 동물 사진을 보여주면 고양이 여부를 판단할 수 있다. 기존의 방식이 고양이의 특징을 하나하나의 규칙으로 만들어서 컴퓨터를 학습시키는 것이었다면 딥러닝은 컴퓨터가 알아서 고양이의 특징을 학습하도록 하는 것이라고 할 수 있다. 의료 영상 분야에서는 결핵 환자의 흉부 엑스레이와 정상 엑스레이를 딥러닝을 통해 학습시키면 어느 순간 인공지능이 결핵이 있는 엑스레이를 감별할 수 있는 능력을 갖추게 된다.
현재 딥러닝은 의료 영상을 포함해 이미지로 나타나는 데이터를 분석하는 데 많이 사용된다. 대표적인 것이 의료 영상 진단 분야이다. 여러 회사가 다양한 연구를 진행하고 있는데 대표적 회사 중 하나가 최근에 클라우드 기반 IT 솔루션 회사인 세일즈포스닷컴에 인수된 메타마인드이다. 메타마인드는 사물 또는 영상 인식 분야에 집중하는 회사인데 그중 하나로 의료 영상을 다루고 있다. 2015년에는 원격영상진단 회사인 버추얼 라디올로직Virtual Radiologic과 협력을 발표했다. 이 회사는 환자 3,000만 명의 영상 자료를 보유하고 있기 때문에 메타 마인드는 인공지능을 학습시킬 데이터를 확보한 셈이다. 오스트레일리아의 영상 진단 서비스 회사인 캐피털 헬스Capitol Health로부터 투자받은 엔리틱Enlitic 역시 의료 영상 진단에 집중하고 있다.
알파고로 유명한 딥마인드DeepMind를 의료 이미지 판독에 접목하려는 시도도 이루어지고 있다. 일반적인 의료 영상이 아니라 시신경 망막 CT를 분석해 황반 변성이나 당뇨성 망막병증과 같이 실명을 일으킬 수 있는 질병을 판독하는 영역에 집중하고 있다. 이외에도 암 환자에 대한 방사선 치료 계획을 세울 때 활용하려는 시도도 있다. 방사선 치료 시 최대한 정상 조직을 배제하고 암 조직에 집중하는 것이 필요한데 치료 계획 수립 시 딥마인드를 활용함으로써 달성하고자 하는 것이다.
국내에도 딥러닝 기술을 의료 이미지 분석에 활용하는 스타트업들이 있다. 루닛과 뷰노이다. 루닛은 흉부 엑스레이와 유방 촬영mammogram 및 병리 슬라이드 진단 분야에 집중하고 있고 결핵협회 등과 공동 연구를 통해서 결핵환자의 흉부 엑스레이를 정확하게 진단할 수 있는 알고리즘을 개발하기도 했다. 뷰노는 흉부 CT에 대한 진단 및 손 엑스레이에 대한 성장판 검사 부분에 집중하고 있다.

「1장 효용」에서는 디지털 헬스케어 제품이 가져야 하는 효용을 점검하고 대표적인 제품인 웨어러블에 대해 분석한다. 소비자가 사용하는 제품을 만들 때 가장 큰 문제는 소비자의 마음을 읽고 그에 맞는 효용을 가진 제품을 만드는 것이 생각보다 쉽지 않다. 그러다 보니 기업이 생각하기에 소비자가 원할 것 같은 제품을 만들어 강요하는 경우가 적지 않다. 예를 들어 하루에 1.5~2리터의 물을 마시도록 알려주는 에잇컵스, 자세가 구부정할 때 자세를 바로잡으라고 알려주는 업라이트, 천천히 오래 씹어먹도록 해주는 비트바이트 등이 있다. 소비자가 그렇게 크게 필요로 할까 하는 의문이 드는 제품들이다. 또한 헬스케어 앱의 선두주자인 눔이 사용자 행동 변화를 위해 기울인 노력과 변화 과정을 함께 다루었다. 「2장 관련 업계의 대응」에서는 보험과 자동차 및 스포츠용품 분야에서 디지털 헬스케어를 어떻게 활용하고 있는지를 살펴본다. 앞으로 무인 자동차가 본격화될 경우 운전자들이 멀미할 가능성이 높아지기 때문에 멀미 정도를 체크해서 조처하는 것도 중요한 기능이 될 것이라는 재미있는 예상도 있다. 「3장 임상시험」에서는 디지털 헬스케어가 또 다른 연관 분야인 임상시험을 어떻게 바꾸고 있는지를 다루고 있다. 우리나라의 사례로 고려대 안암병원 정신과 조철현 교수가 수면장애 및 기분 장애 환자들을 대상으로 한 임상시험에서 핏비트를 사용에 대해 다루고 있다. 「4장 디지털 헬스케어와 빅데이터」에서는 다양한 센서를 통해서 수집되는 데이터를 어떻게 다루고 해석할 것인지를 논의한다. <br/><br/>「5장 플랫폼」에서는 모바일 시대 비즈니스의 핵심으로 부상한 플랫폼 전반에 대한 논의를 바탕으로 디지털 헬스케어 플랫폼을 분석한다. 「6장 지불 모델」에서는 헬스케어에서의 일반적인 과금 모델을 바탕으로 디지털 헬스케어가 돈을 벌 방법에 대해 살펴보고 「7장 최신 트렌드」에서는 최근에 보이는 새로운 기술과 동향에 대해서 살펴본다. 「8장 인공지능」에서는 의료에서 인공지능을 접목하는 여러 분야와 이 중 가장 발전이 빠른 영상 판독 분야에서 구체적으로 어떻게 적용되는지를 알아본다. 마지막으로 「9장 제언과 전망」에서는 디지털 헬스케어를 발전시키기 위한 정책 방안과 회사들을 위한 벤처캐피털리스트의 제언 및 인공지능을 비롯한 디지털 헬스케어가 의사에 미칠 영향과 전망을 다루고 있다.<br/><br/><b>추천의 글</b><br/><br/>나는 이 책을 통해 의료에서도 4차산업혁명의 핵심이라고 할 수 있는 빅데이터, 인공지능, 플랫폼 등을 적극적으로 접목하고자 노력하고 있음을 알게 되었다. 단순히 노력하는 것을 넘어서 여러 산업들보다 선도적으로 움직이고 있었다. 또 이미 구체적인 성과물들을 내놓고 있었다. 이 책에서 소개하는 의료에서의 적용 사례를 통해 4차산업혁명의 현재 진행형과 미래 모습을 읽을 수 있을 것으로 기대한다.<br/>-박용호, 서울창조경제혁신센터장<br/><br/>디지털 헬스케어에서 디지털은 방법론이고 추구하는 가치는 건강이다. 실제로 건강 증진 가치가 발견되는 곳에서 디지털 헬스케어의 진정한 비즈니스 모델도 시작될 것이다. 이 점에서 의사로서의 현실 감각과 컨설턴트로서의 분석력을 겸비한 김치원 원장의 글은 힘을 발한다. 이 책이 디지털 헬스케어가 의료 현장에서 뿌리내리고 산업적 성공으로도 이어지는 데 밝은 등불이 될 것을 믿어 의심치 않는다. <br/>-장동경, 삼성서울병원 디지털헬스케어연구센터장<br/><br/>이 책은 단순히 미래 기술을 나열하는 것이 아니라 자칫 기술에 묻혀 잊기 쉬운 본질적인 효용, 지불 모델, 임상시험과 같이 전문가가 아니면 설명하기 어려운 세세한 부분까지 다루고 있다. 특히 그 분야 대표적인 해당 기업이 디지털 헬스케어 사업을 진행하면서 얻은 노하우를 소개해줘 더욱 내용이 풍성해졌다. 만약 디지털 헬스케어 분야에서 사업하겠다는 분이 있다면 일단 먼저 이 책을 읽고 오라고 이야기하고 싶다.<br/>-정지훈, 경희사이버대학교 IT디자인융합학부 교수<br/><br/>이 책은 디지털 헬스케어라는 최신의 급변하는 영역을 이해하고자 하는 의료관계자, 정책관계자 등에게 정확한 개념정리와 풍부한 사례로 큰 도움을 줄 것이다. 특히 벤처투자자들에게는 다양한 비즈니스 모델에 대한 이해와 필요성 및 의료라는 본질에서 출발하여 자본, 수익으로 변화하는 과정을 잘 설명해주기에 꼭 읽어야 할 책으로 추천한다.<br/>-임정희, 인터베스트 전무<br/><br/>이 책의 저자는 보수적인 의료 산업과 혁신적인 스타트업 업계 사이에서 균형 잡힌 시각으로 디지털 헬스케어 혁신에 대해 다각적으로 분석해냈다. 빅데이터, 인공지능, VR 등 최신 IT 기술을 접목한 최첨단의 헬스케어 사례를 소개할 뿐만 아니라 지불 모델이나 보험업계와의 관계 등 디지털 헬스케어를 둘러싼 전체 그림을 보여주려 노력하고 있다. 특히 해외 사례뿐 아니라 대부분의 국내 디지털 헬스케어 사례를 소개하면서 현실감을 높였다. 의료와 헬스케어의 미래를 고민하거나 신사업 전략이나 창업을 고민하는 모든 이에게 최고의 나침판 역할을 할 거로 확신한다.<br/>-한재선, 퓨처플레이 CTO<br/><br/>의사이자 경영컨설턴트 출신인 김치원 원장의 글은 언제나 통찰력이 넘치면서도 한편으로는 굳건하게 현실에 발을 딛고 있다. 다른 분야와 달리 헬스케어 비즈니스는 복잡한 이해관계자, 의료 시스템, 지불 모델, 규제 등 추가적으로 고려해야 할 특수한 사항이 너무도 많다. 선도적인 헬스케어 스타트업들을 직접 자문하면서 얻은 인사이트와 현직 병원 원장으로서 국내 의료계의 특수성과 현실에 근거한 조언들은 다른 곳에서 얻기 어려운 것들이다. 디지털 헬스케어 비즈니스를 하는 모든 분이 참고해야 할 책이다. <br/>-최윤섭, 디지털 헬스케어 파트너스 대표 파트너