스마트 헬스케어(Smart Healthcare)

과학(Science)/산업 (Industry)

스마트 헬스케어(Smart Healthcare)

SURPRISER - Tistory 2023. 6. 18. 10:24

0. 목차

'스마트 헬스케어'란 무엇인가?
'스마트 헬스케어' 산업
'스마트 헬스케어'의 구성
'의료 정보 시스템'은 '정밀의료 통합 플랫폼'으로 진화한다.
'스마트 헬스케어' 기술
'스마트 헬스케어' 정책 동향
글로벌 의료 서비스
'스마트 헬스케어' 관련 기업

1. '스마트 헬스케어'란 무엇인가?

기술의 발전으로 '헬스케어(Healthcare)'의 패러다임은 '치료·병원 중심'에서 '예방·소비자 중심'으로 변화되고 있다. 이에 헬스케어는 전통적인 병원 중심의 치료 영역에서 '정보통신기술(ICT: Information and Communications Technologies)'을 의료 분야에 결합하여 수요자들에게 다양한 형태의 건강 관련 서비스를 제공할 수 있는 '스마트 헬스케어(Smart Healthcare)'로 진화하고 있다. '스마트 헬스케어'는 '헬스케어'에 4차 산업혁명의 핵심 ICT 기술인 '빅데이터(Big Data)', '인공지능(AI)', '사물인터넷(IoT: Internet of Things)', '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)' 등의 기술이 융합된 새로운 개념이다.

'스마트 헬스케어(Smart Healthcare)'는 ICT 기술을 활용하여 인간의 건강을 개선하는 다양한 방법론을 의미한다. '스마트 헬스케어'는 '원격진료(Telemedicine)', '스마트 헬스(Smart Health)', '모바일 헬스(Mobile Health)'를 포괄하는 광의의 개념으로, 기존 헬스케어 산업과 비교하여 산업의 주도권이 의료영역에서 일반 소비 영역까지 확대된 형태를 보인다. 소비자가 일상생활이나 의료기관 등 전문 기관에서 생성해 낸 데이터를 데이터 전문 기업이 수집·분석하고, 이를 의료 및 건강 관리 기업이 다시 활용하여 소비자에게 자문·치료 서비스를 해주는 구조이다. 헬스케어의 진화 방향을 정리하면 아래의 표와 같다.

구분	시기	서비스 내용	주 Player	주 이용자
Tele-헬스	1990년 중반	원내 치료	병원	의료인
e-헬스	2000년	치료·정보 제공	병원	의료인, 환자
u-헬스	2006년	치료·예방 관리	병원, ICT 기업	의료인, 환자, 일반인
Smart-헬스	2010년 이후	치료·예방·복지·안전	병원, ICT 기업, 보험사, 서비스 기업 등	의료인, 환자, 일반인

2. '스마트 헬스케어' 산업

'스마트 헬스케어(Smart Healthcare)' 산업은 '스마트 기기 기술'과 'ICT 기술'이 건강관리 및 의료 서비스와 융합된 산업으로서, '하드웨어 제조업', '소프트웨어 기업', '서비스 기업'으로 구성된다.

하드웨어 제조업: '하드웨어 제조업' 건강관리 관련 데이터들을 수집하는 '하드웨어(Hardware)', '웨어러블(Wearable)', '스마트 기기(Smart Device)' 등을 제조하고 데이터 수집을 하며, 대표적인 제품으로는 개인 '건강 관리 기기', '웨어러블 기기', '센서(Sensor)' 등이 있다.
소프트웨어 기업: '소프트웨어 기업'은 건강관리 관련 애플리케이션, 플랫폼, 시슽메 등에서 수집된 데이터들을 분석하며, 의료·건강 정보 솔루션, 개인 건강 기록 솔루션, AI 기반 분석 툴, 플랫폼 등을 제공한다.
서비스 기업: '서비스 기업'은 환자별 개인 맞춤형 건강관리 및 의료 서비스를 제공하기 위한 기업으로 병원·보건소 등을 중심으로 서비스가 운영되는 모델이다. 유전자 분석으로 대표되는 '진단 서비스', '생활건강 모니터링 서비스', '원격의료' 등의 형태가 있다.

분류	상세 분류	주요 제품 및 서비스
하드웨어	재료 및 정밀부품 (시약, 센서, 통신부품 등)	시약, 바이오센서
	재료 및 정밀부품 (시약, 센서, 통신부품 등)	부품 모듈(센서 모듈), 마이크로 컨트롤러(MCU: Micro Controller Unit), 통신 모듈
	제품(개인건강관리기기, 웨어러블 기기, 의료기기, 의료장비 등)	스마트 체온계, 혈압계, 혈당계 등
		스마트 밴드, 워치, 벨트 등
		병원 사용 의료기기 및 치료재료
		CT, MRI, 초음파, 내시경 등 영상장비
소프트웨어	의료·건강관리 콘텐츠 (건강정보 제공 앱, 맞춤형 건강관리 앱 등)	웰니스 앱, 영양관리 및 정보 제공 앱
		의학적 정보 제공 앱
		'개인 건강기록(PHR)' 앱
		병원 예약, 실손보험청구 관리 앱
	미들웨어 및 플랫폼 (의료 정보관리 플랫폼/DB, 개인 건강관리 플랫폼/DB)	의료 정보관리 플랫폼(EMR, EHR)
		개인 건강 정보관리 플랫폼
		임상의사결정지원시스템, 의료 AI
서비스	진단 서비스 (유전자, 의료진단 서비스 등)	체외 진단 서비스
	진단 서비스 (유전자, 의료진단 서비스 등)	유전자·유전체 분석 서비스
	건강관리 서비스 (하드웨어 기기의 건강정보 및 의료정보분석, 건강 관리 서비스, 원격 진료 서비스 등)	개인 건강검진 관리 서비스
		개인 건강기록 관리 및 맞춤형 서비스
		만성질환관리, 노인 건강관리 서비스
		원격상담, 원격 모니터링 서비스

3. '스마트 헬스케어'의 구성

스마트 헬스케어는 '기기(Device)', '서비스(Service)', '인프라(Infrastructure)' 기술로 구성되며, 개인 맞춤형 서비스 제공을 위해 인공지능 및 빅데이터 기술이 적용되고 있다.

스마트 헬스케어의 구성	설명
기기(Device)	스마트 헬스케어를 지원할 수 있는 ICT 기술과 융합된 헬스케어 기기
서비스(Service)	'기기', '인프라' 등을 활용하여 병원이나 관련 산업에서 서비스를 제공하는 것
인프라(Infrastructure)	'기기', '서비스' 등을 제작·허가·출시에 있어 '행정', '관련 법', '기반 기술'을 포함하는 것

3-1. 스마트 헬스케어 기기

'스마트 헬스케어 기기(Smart Healthcare Device)'는 스마트 헬스케어를 지원할 수 있는 ICT 기술과 융합된 헬스케어 '기기(Device)'로, '의료기관에서 이용하는 기기', 'U-헬스케어 의료기기', '헬스케어 사물인터넷 기기', '웰니스 기기(개인용 건강관리 제품)'로 구분된다.

'스마트 헬스케어 기기'는 '서비스(Service)', '시스템(System)', '플랫폼(Platform)' 등과 연결되어 개인 맞춤형 건강관리 서비스를 제공하기 위해 '상호 호환성', '상호 운용성' 표준이 중점이 되어야 한다. 따라서 '통신 프로토콜(Communication Protocol)'별 '데이터 호환성 보장', '표준 프로파일 변환', '전송 품질 관리' 등이 주요 이슈로 꼽힌다. 또한 '헬스케어 서비스 연동'에서 발생할 수 있는 의료 데이터에 대한 보안성을 고려하여, 사용자의 신뢰성 확보가 필요하다.

구분	설명
의료기관에서 이용하는 기기	의료기관에서 진단·처치·치료에 이용되는 ICT 기술과 결합된 의료기기
U-헬스케어 의료기기	원격진료를 위해 생체신호의 측정·관리를 돕는 기기
헬스케어 사물인터넷 기기	사물인터넷을 통해 건강 정보 및 생체정보를 측정·제어·관리하는 기기
웰니스 기기(개인용 건강관리 제품)	건강 증진·개선을 위해 사용되는 생체신호 측정 및 모니터링 기기

3-2. 스마트 헬스케어 서비스

'스마트 헬스케어 서비스(Smart Healthcare Service)'는 '기기(Device)', '인프라(Infrastructure)' 등을 활용하여 병원이나 관련 산업에서 서비스를 제공하는 것을 말하며, 진료·건강관리 측면에서 서비스가 구분되고 있다.

'스마트 헬스케어 서비스'는 방대한 개인 의료 정보를 다루고 있어 '개인정보 보안 이슈'와 '서비스 신뢰'에 대한 이슈가 발생하고 있다. 이에 의료기관 데이터의 상호운용성 확보와 '서비스 통합', '맞춤형 분석 기술의 확보'가 요구된다. 의료기관의 '스마트 헬스케어 서비스'를 위해서는 의료기관 내부·외부 데이터 연계와 통합이 필요하며, 개인이 보유한 다양한 생활습관 정보 및 건강 데이터들도 함께 분석할 수 있는 기술 확보가 요구된다. 의료기관들 간의 표준 기반 데이터 통합을 통해 데이터 상호운용성을 확보하고, 개인 건강 기록의 '데이터 분석 기술', 의료기관과 개인 건강관리 서비스의 '데이터 상호 운영'을 통해 '개인 맞춤형 서비스'를 제공할 수 있을 것이다.

구분	설명	관련 서비스
진료 관련 서비스	스마트 헬스케어를 이용한 진료 서비스	진료·진단 등 의사용 서비스, 진료 조회 등의 환자용 서비스
건강 관련 서비스	스마트 헬스케어를 이용한 건강관리 서비스	건강 개선·증진을 위한 건강관리 서비스, 보험사의 건강관리 프로그램

3-3. 스마트 헬스케어 인프라

'스마트 헬스케어 인프라(Smart Healthcare Infrastructure)'는 관련 '기기(Device)', '서비스(Service)' 등을 제작·허가·출시에 있어 '행정', '관련 법', '기반 기술'을 포함하는 것으로, '서비스 인프라(Service Infrastructure)'와 '스마트 헬스케어 플랫폼(Smart Healthcare Platform)' 기술이 포함된다.

서비스 인프라(Service Infrastructure): '서비스 인프라'는 '스마트 헬스케어 서비스'의 제도적·행정적 인프라를 포함한다. 스마트 헬스케어 플랫폼 기술은 다양한 소스로부터 획득한 데이터를 통합·관리하고, 이를 분석하여 사용자에게 제공하는 서비스까지 포함하는 전반적 기술요소를 포함한다. 플랫폼 기술 요소에는 '클라우드(Cloud)', 'IoT(사물인터넷)', '데이터 교환과 상호운용성 관련 인프라', '보안 인프라 기술' 등이 포함된다.
스마트 헬스케어 플랫폼(Smart Healthcare Platform): '스마트 헬스케어 플랫폼' 기술은 '의료 정보 시스템'을 근간으로 서비스를 제공하기 위한 기술로, 환자의 다양한 건강 관련 정보를 활용하여 환자 행동 양식과 변화 상태를 모니터링하고 관리하는 상호작용형 서비스로 발전하고 있다.

구분	설명	관련 서비스
서비스 인프라	스마트 헬스케어를 위한 행정, 관련법, 인허가 등	서비스 인증, 기기 등록 및 인허가 등
플랫폼 기술	스마트 헬스케어를 위한 기반기술	프로토콜, 보안, 서비스, 프로파일, 표준 등

4. '의료 정보 시스템'은 '정밀 의료 통합 플랫폼'으로 진화한다.

'의료 정보 시스템(Medical Information System)'은 '의료진의 진료 현황', '의약품 관리', '재무 관리', '환자 관리', '각종 의료 영상 정보', '병원 행정 업무' 등의 정보를 관리하는 통합 시스템을 의미한다. '의료 정보 시스템'은 '전자 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record)', '처방 전달 시스템(OCS: Order Communication System)', '의료영상 저장·전송 시스템(PACS: Picture Archiving and Communication System)' 등으로 구성되며, 네트워크를 통해 시스템 간 유기적인 연동이 가능해야 한다.

EMR, OCS, PACS를 비롯한 '각 주요 업무시스템의 비즈니스 로직의 구현 역량' 및 '자체 솔루션 보유 여부'가 시장 내 경쟁력을 확보하기 위한 핵심 요소이다. '의료 정보 시스템' 시장 참여 업체의 경쟁력을 판단하기 위해서는 개별 업무에 특화된 패키지 또는 솔루션 보유 여부와 고객의 니즈에 맞춰 여러 단위 업무들을 통합하는 'SI(System Integration)' 방식으로 커스터마이징 시스템을 구현할 수 있는 역량을 보유하고 있는지 과거 수행사례나 납품실적을 참고하여 확인해야 한다.

한국 정부는 '병원 내 환자의 의료 데이터', '유전체(Genome)', '병원 정보' 등을 실시간으로 진료에 활용할 수 있는 '정밀의료 통합 플랫폼'의 필요성에 대해 인지하고, 고려대학교 의료원은 국책사업으로 클라우드 기반의 정밀 의료 병원 정보 시스템 'P-HIS' 개발을 지원하고 있다. 의료기관의 규모·환경에 따라 'P-HIS 기능의 선택 적용이 가능하도록 모듈화하여 구현하고자 하며 '진료', '진료지원', '원무·보험' 등의 주요 업무를 모듈화하여 클라우드 서비스 형태로 개발을 진행 중이다.

전자 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record): 기존 종이 차트로 관리되던 의무 기록 관리 방식에 '정보 통신 기술(ICT)'을 접목하여, 병원에서 발생하는 의료 정보를 일체 수정하지 않고 모두 전산화하는 의료 정보 시스템.
처방 전달 시스템(OCS: Order Communication System): 의료 기관에서 컴퓨터망을 통해 의사의 처방을 각종 진료 지원부에 전달함으로써 진료 및 처방에 소요되는 시간을 대폭 줄이고, 처방 내역을 컴퓨터에 저장해 두고 환자 진단 시에 이를 손쉽게 조회할 수 있어 질을 높일 수 있는 의료 정보 시스템
의료 영상 저장·전송 시스템(PACS: Picture Archiving and Communication System): 영상 의학적인 영상 진단 장치를 통하여 진단한 영상을 디지털 상태로 획득·저장하고, 그 판독과 진료기록을 함께 각 단말기로 전송·검색하는 데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 의료 영상 저장·전송 시스템

4-1. 전자 의무 기록(EMR)

'전자 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record)'은 기존의 종이 차트로 관리되던 의무 기록 관리 방식에 '정보통신기술(ICT)'을 접목하여 병원에서 발생하는 의료정보를 모두 전산화하는 방식의 '의료 정보 시스템'을 말한다. 즉, 의료기관에서 환자를 진료하면서 발생되는 모든 형태의 '의료 정보', '건강 상태', '병력', '검사 결과', '문진 내용', '진술문', '처방·처치 내역', '약물 반응', '입원·퇴원 기록' 등을 기존의 종이 차트로 관리하지 않고, 전산화하여 관리하는 것을 의미한다.

또한 '전자 의무 기록(EMR)'에 대비되는 개념으로 '전자 건강 기록(EHR: Electronic Health Record)'이 있다. 하나의 의료기관 내부에서 관리되는 의료 정보를 '전자 의무 기록(EMR)'이라고 한다면, '전자 건강 기록(EHR)'은 여러 의료기관의 의료 정보를 연동하여 관리하는 것을 의미하며, 보다 넓은 개념의 의료 전산화라고 할 수 있다. '전자 건강 기록(EHR)'은 국가에서 인정한 표준을 준수하여, 여러 의료기관들이 환자들의 의료 정보를 통합 운영할 수 있도록 공인된 의료진 등이 개인의 건강 관련 정보를 생성·관리하는 전자 기록이다.

'전자 의무 기록(EMR)'과 '전자 건강 기록(EHR)'에 저장된 개인의 의료 정보는 '개인 건강 기록(PHR: Personal Health Record)'을 구성하는 중요한 정보가 된다. '개인 건강 기록(PHR)'은 개인이 직접 건강 관련 정보를 관리하고, 업데이트하는 전자 또는 종이 건강 기록으로, 고유의 '생체정보', '진료기록', '유전체 정보' 등을 모두 포함한다. 의료기관에 흩어져 있는 진료·검진 자료와 개인 기기를 통해 수집한 활동량 데이터, 직접 측정한 체중이나 혈당과 같은 의료 정보를 모두 취합해 사용자가 스스로 열람하고 관리할 수 있다.

4-2. 처방 전달 시스템(OCS)

'처방 전달 시스템(OCS: Order Communication System)'은 환자 중심으로 발생하는 질병의 제반 내용을 전산화하여 단계별로 기록하는 시스템이며, 진료 과정에서 생성되는 정보들을 병원의 각 부분별로 전달하여 연계하는 역할을 수행한다. 진료기록 공유와 의사의 처방 처리를 지원하는 'CPOE(Computerized Physician Order Entry)' 시스템과 '원무 관리 시스템(PM/PA)'을 결합한 개념으로, 타 의료기관과의 처방자료 전달을 위해 전자문서교환(EDI: Electronic Data Interface)' 방식이 쓰이고 있다.

'처방 전달 시스템(OCS: Order Communication System)'은 '외래 처방 전달 시스템'과 '병동 처방 전달 시스템'으로 구분된다. '외래 처방 전달 시스템'은 환자가 병원을 방문하여 집으로 돌아갈 때까지 일련의 과정을 전산화한 것으로, 짧은 시간 내 환자의 지료를 수행하고 외부 예약 시스템과 연동하여 사용된다. '병동 처방 전달 시스템'은 환자가 병원에 입원하는 동안 24시간 진행되는 시스템으로 '식사 처방', '병실', '간호 업무' 등을 연계하여 사용한다.

4-3. 의료영상 저장·전송 시스템(PACS)

'의료영상 저장·전송 시스템(PACS: Picture Archiving and Communication System)'은 디지털 의료 영상을 저장·관리·전송·조회하는 시스템이다. X-Ray, CT, MRI, 초음파 검사 등에서 획득된 의료 영상을 디지털 이미지로 변환하고, 촬영과 동시에 대용량 기억장치에 저장시켜, 영상의학과 전문가가 모니터를 통해 판독할 수 있도록 해주는 시스템이다. '의료영상 저장·전송 시스템(PACS)'은 '영상획득부', '영상 저장 및 데이터베이스', '영상 조회 및 출력부', '네트워크와 통신부'로 구성된다.

'의료영상 저장·전송 시스템(PACS)'는 기본적으로 의료 영상의 압축·전송·처리 등을 지원하며, '의료 전문가의 전문성이 내포된 경험 지원', '음성인식 기술' 등의 다양한 솔루션이 효율적으로 뒷받침되어야 한다. 의료 영상의 고해상도화·대용량화가 진행될수록 단순한 영상처리 기능을 넘어 인공지능적인 영상 인식 기술을 기반으로 하는 '병변 탐지', '측정', '추정'이 가능해야 하며, 이를 위해 고급 영상 처리 기술이 접목되고 있다. 대용량의 의료 영상을 효율적으로 처리하기 위해 '신 클라이언트(Thin Client)' 기술이 적용되고 있으며, '클라우드(Cloud)' 및 '벤더 중립 아카이브(VNA: Vendor Neutral Archive)'를 지원할 수 있는 기술이 구현되고 있다. Thin Client는 필수적인 하드웨어 장치만 탑재하고 네트워크로 연결된 중앙 서버의 리소스를 컴퓨터 또는 디바이스 장비를 말한다. '벤더 중립 아카이브(VNA: Vendor Neutral Archive)'는 병원 내 여러 진료과에 있는 모든 의료 영상 및 의료 정보를 장비 벤더와 상관없이 통합 저장·관리하는 시스템이다.

영상획득부: '영상획득부'는 진단 및 검사 장비의 데이터를 디지털 상태로 받아 중앙의 저장용 컴퓨터로 보내주는 부분이다.
영상 저장 및 데이터베이스: '영상 저장 및 데이터베이스'는 영상 획득부로부터 입력된 의료 영상들을 디지털로 저장하고, 데이터베이스를 이용하여 관리하는 부분이다.
영상 조회 및 출력부: '영상 조회 및 출력부'는 기존의 필름을 대신하여 디지털 영상들을 컴퓨터 모니터를 통해 조회할 수 있도록 표시해 주는 부분이다.
네트워크와 통신부: '네트크워크와 통신부'는 의료 영상이나 정보를 전송하는 부분이다.

5. '스마트 헬스케어' 관련 기술

5-1. 인공지능 기술

'스마트 헬스케어 인공지능 활용 기술'은 '기존 의료 데이터', '신규 의료 데이터', '유전자 데이터', '환자 상태 정보'로 인해 방대해진 의료 데이터들을 '인공지능(AI)' 기술로 활용하는 기술을 말한다. 즉, AI 스스로 학습·분석하여 '헬스케어(Healthcare)' 산업에 적용함으로써 '진료 프로세스 효율화', '의사결정 지원', '질병 예측', '맞춤형 치료' 등 새로운 고부가가치형 의료 서비스 제공 등의 새로운 부가가치를 창출하는 기술을 의미한다.

AI 기술은 다양한 형태를 가진 방대한 규모의 의료 빅데이터를 분석·활용할 수 있는 기술들 중 가장 각광받고 있는 기술로서, 보다 정밀한 진단으로 의료 현장에 막대한 파급력을 끼치리라 예상된다. 2016년 BioKorea에서 발표된 자료에 의하면, IBM 왓슨의 암 진단 정확도는 현재 86%로 상승하여, 전문의보다 높다고 평가되고 있다. 헬스케어 산업에 AI 기술의 적용함으로써, 새로운 혁신적인 의료 서비스의 등장을 가속화하고, 의료의 질적 수준을 향상시킬 것으로 기대되고 있다. 이미 건강관리와 의료 서비스 분야에 인공지능 기술 도입이 시작되기 시작하였고, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 활용되고 있다. 의료 기관에서 발생하는 '텍스트 기반 대규모 의료 데이터', '의사와 환자 간 대화', '방대한 분량의 영상 의료 데이터' 등에 AI 기술을 적용함으로써, '개인의 의료편익 증대' 및 '의료 산업의 성장 촉진'이 기대된다.

의료기관에서 발생하는 텍스트 기반 대규모 의료 데이터, 의사와 환자 간 대화, 방대한 분량의 영상 의료 데이터 등에 인공지능 기술을 적용함으로써 개인 맞춤형 의료 서비스 제공이 가능할 것으로 전망된다. 의료 서비스 업체는 인공지능 기술을 활용해 반복적으로 수행되는 '병리학(Pathology)'이나 '방사선학(Radiology)' 결과를 신속 정확하게 분석할 수 있어, 보다 많은 환자를 진료하면서 높은 수익을 창출할 수 있을 것으로 예상된다. 인공지능 기술이 적용되는 유형은 데이터 유형에 따라 '의료 데이터 분석 AI', '의료 영상 판독 AI', '질병 예측 AI' 3가지 정도의 유형으로 구분할 수 있다.

의료 데이터 분석 AI: '전자 의무 기록(EMR)'이나. 차트에 저장된 환자 진료기록', '유전체 데이터' 등의 복잡한 의료 데이터를 분석하는 인공지능
의료 영상 판독 AI: X-Ray, CT, MRI 등의 의료 영상을 판독하는 인공지능
질병 예측 AI: 환자의 임상 데이터 등의 연속적 의료 데이터 모니터링을 통해 질병을 예측하는 인공지능

5-2. '스마트 헬스케어' 빅데이터 활용 기술

'스마트 헬스케어 빅데이터 활용 기술'은 기하급수적으로 늘어나고 있는 '헬스케어 데이터(Healthcare Data)'들을 '스마트 기기(웨어러블, 스마트폰, 스마트 의료기기 등)'를 통해 분석·활용함으로써 '만성 질환 관리 서비스', '질병 예방 서비스', '진단 및 치료 서비스' 등 의료 서비스의 혁신을 이룰 수 있는 기반을 만들어 주는 기술을 지칭한다. '헬스케어 산업의 패러다임'이 질병이 발생한 후에 치료를 받는 '치료·병원 중심'에서 스스로 건강을 관리하는 예방·소비자 중심으로 변화하면서 헬스케어 산업 내 '빅데이터 분석(Big Data Analysis)'이 더 중요해지고 있다. '임상', '유전자', '생활습관' 등 개인이 생성하는 다양한 의료 데이터는 '정밀 의료(Precision Medicine)' 구현의 토대가 되기 때문이다. '유전체 정보 확보', '비정형 의료 데이터의 디지털 전환', '라이프로그(Lifelog)' 축적 등으로 의료 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 '네트워크 인프라의 고도화', '웨어러블 기기의 보급 ' 등으로 의료 데이터의 생산 채널이 다양해지고 있다. 빅데이터 기술은 다양한 의료 데이터들을 활용하여 '만성 질환 관리 서비스', '질병 예방 서비스', '진단 및 치료 서비스' 등의 혁신을 이룰 수 있는 기반이 될 것으로 생각된다.

개개인이 생성해 내는 방대한 양의 '비정형 데이터'를 분석하게 되면, 기존의 정형화된 치료방식이 아닌 개인에게 맞춰진 '정밀 치료'를 할 수 있게 되고 효과는 극대화될 수 있다. 이에 따라 헬스케어 각 과정에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 어떻게 모으고 활용하는지가 매우 중요해지고 있다. 다만, 수집되는 의료 데이터의 대부분은 이미지, 영상과 같은 '비정형 데이터(Unstructured Data)'로, 빅데이터 기술을 활용하면 '비정형 데이터'를 용이하게 분석할 수 있다. 기존의 '정형 데이터(Structured Data)'를 통합 분석하여 특정 패턴의 정보를 추출함으로써, 개인 맞춤형 서비스를 제시할 수 있다. 다만, 의료 정보 서비스에 발생하는 데이터의 양과 복잡성이 높아짐에 따라 데이터 관리에 있어 문제가 발생하고 있으며, 초기 시스템 구축 비용이 커 서비스 활성화에 큰 걸림돌이 되고 있다.

특히 임상시험 단계에서 '빅데이터(Big Data)'를 활용하면, 비용 절감 효과를 크게 볼 수 있다. 예컨대 다양한 의약품의 임상시험을 설계할 때, 어떤 방식이 가장 효율적인지 '빅데이터 분석'을 통해 찾아낼 수 있다. 또한 AI 기반의 '머신러닝(Machine Learning)' 기술을 빅데이터 분석에 활용하면 임상시험의 성공률을 높이고 오차를 쉽게 찾아내서, 향후 임상시험 비용과 기간을 단축시키는 긍정적인 효과로 이어질 수 있다. 아울러 '클라우드 플랫폼(Cloud Platform)'은 대용량의 저장 시스템과 모든 지역에서도 접근이 가능하다는 장점이 있다. 앞으로 의료 클라우드의 도입 활용이 늘어날 것으로 예상되고 있다.

데이터 상호운용성에 이슈가 되고 있는 분야는 'FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)'로서, 표준화 작업이 진행되고 있다. FHIR은 '미국 국가 표준 기구(ANSI: American National Standards Institute)'의 공인된 비영리 기관인 HL7에서 개발된 표준으로, 전자 의료 정보를 교환하기 위한 목적을 지닌다. 의료 환경에서 다루어지는 다양한 정보들을 'Resource' 형태로 구현하고 이를 이용하여 다양한 의료 정보 간 상호 운용성을 보장하는 표준이다. 2014년 2월에 FHIR의 Release1을 시작으로, 2017년 3월에 Release3이 발표되었다.

5-3. '스마트 헬스케어' IoT 활용 기술

'스마트 헬스케어 IoT 활용 기술'은 전통적인 의료 정보에는 존재하지 않는 환자의 실시간 건강 상태 변화에 대한 정보를 파악할 수 있게 해 준다. 환자의 행동 변화와 반응에 관련되는 Life-log 정보를 통해 환자의 상태를 감지·예측·추론하는데 필요한 정보를 제공하며, 헬스케어 서비스의 효과성을 높이는데 기여하고 있다.

IoT 기술은 '센서(Sensor)''나 '웨어러블(Wearable)' 같은 '사물(Things)'들이 유·무선 통신 네트워크를 통해 인터넷에 연결되어 서로 통신하는 기술이다. IoT 기술이 헬스케어 분야에 적용되면 환자를 실시간으로 모니터링 가능하고, 필요한 병원 방문과 입원을 줄임으로써 의료비용 또한 절감이 가능하다. 또한 실시간 데이터를 통해 적절한 시기에 치료가 가능하게 됨에 따라, 치료 효과가 향상되고 환자 편의성이 증대할 것으로 예상된다.

헬스케어 분야의 IoT 표준화는 'OCF(Open Connectivity Foundation)'에서 진행되고 있다. 2018년 6월에는 헬스케어 기기들을 지원하는 OFC 2.0 표준을 제정 완료하였고, 이후에는 다양한 의료 기기 지원을 위해 범위를 확장하였다. '헬스케어 기기'들과 '병원 의료 시스템' 간의 호환성·연동성 등을 고려하여 표준을 개발할 때 적극 반영할 필요가 있다. IoT로부터 수집한 방대한 규모의 의료 데이터는 높은 수준의 신뢰성·보안성을 요구하는 매우 민감한 정보이다. 따라서 이에 따른 정보 유출 문제를 해결할 수 있는 방안이 필요하다.

'보안(Security)' 분야에서는 최근 '블록체인(BlockChain)' 기술이 주목받고 있다. '블록체인(BlockChain)'은 거래 정보를 기록한 원장을 특정 기관의 중앙 서버가 아닌 'P2P(Peer-toPeer)' 네트워크에 분산하여 참가자가 공동으로 기록하고 관리하는 기술로, '개인의료 정보 보안성 확보', '임상 시험 위변조 방지', '약품 관리', '의료 정보 교류 편의성·호환성 향상' 등 의료 혁신을 현실화하는데 크게 일조할 것으로 예측되고 있다.

5-4. 유전체 분석 기술

'차세대 염기서열 분석법(NGS: Next Generation Sequencing)' 기술은 모든 유전자의 집합체인 '유전체(Genome)'를 무수히 많은 조각으로 나눠서 읽은 후, 얻어진 염기서열 조각을 조립하여 전체 유전체의 서열을 분석하는 방법이다. 2000년대부터 해당 기술이 사용화된 이후, 관련 기술이 비약적으로 발전하였다. 이에 따라 단 기간 내에 많은 양의 유전체 정보를 얻게 되었고, 이를 다양한 연구분야에 활용할 수 있게 되었다.

'염기서열(Nucleotide Sequences)' 분석은 4차 산업혁명 내의 헬스케어 산업이 가질 변화를 위한 기본 전제라고 할 수 있다. 염기서열 분석을 통해 개인별 맞춤 의학인 정밀 의학을 가능하게 하는 데이터를 마련할 수 있으며, 인간 유전체 분석을 통해 정확한 질병 '스크리닝(Screening)'이 가능해질 수 있다. 뿐만 아니라, 적합한 약물과 용량 선택이 가능해지며, 종합적으로 의료 비용도 절감할 수 있다.

최근 '차세대 염기서열 분석법(NGS)' 기반 '유전자 패널(Gene Panel)'들이 암에서 기존의 병리 검사를 대체할 수 있는 표준검사법으로 대두되면서 NGS 분야에 대한 연구 개발과 실용화는 더욱 가속화될 것으로 보인다. 일반적으로 NGS 기반의 '유전자 패널(Gene Panel)' 검사라고 하면, 기존의 유전자 검사와는 달리 수백 개의 유전자를 하나의 '패널'로 구성해 유전자를 분석하는 것이다. 현재 NGS에 사용되는 '유전체 분석 장비와 패널', '분석 소프트웨어' 등은 소수의 외국기업이 세계 시장을 주도하고 있고, 국내에서도 이러한 회사의 제품에 의존해 NGS가 이루어지고 있다.

6. 글로벌 의료 서비스

'글로벌 의료 서비스(Global Medical Service)'는 '의료 관광'을 의미하며, 건강검진이나 입원·통원 치료 등을 필요로 하는 외국인 환자들을 국내 병원으로 유치하는 것이다. 관광진흥법에서는 '국내 기관의 진료·치료·수술 등 의료서비스를 받는 환자와 그 동반자가 의료 서비스를 받는 환자와 그 동반자가 의료 서비스와 병행하여 관광하는 것'으로 정의하였다. '의료 관광의 범위는 '의료 서비스'만이 아닌 '자연을 활용한 관광활동', '정신 수양 활동', '스트레스 관리 및 힐링 목적의 휴양활동', '비의료적인 건강증진활동' 등도 해당된다. 최근에는 환자가 해외에서 치료를 받는 Medical Travel에서 의료와 관광이 결합된 Medical Tourism으로, 더 나아가 포괄적인 건강 서비스를 소비하는 '웰니스 관광(Wellness Tourism)'으로 영역이 확대되는 추세이다. 한국은 2009년 5월과 2010년 1월에 '의료법' 개정 이후, 병원의 외국인 환자 유치와 의료법인 이 부대사업으로 숙박을 해결할 수 있는 법적 근거를 마련하고, 대형병원을 중심으로 의료관광 전담팀을 구성하고 외국인 환자 유치에 노력하고 있다.

'글로벌 의료 서비스(Global Medical Service)'의 유형은 '수술형 서비스'와 '비수술적 서비스'로 분류할 수 있다. '수술형 서비스'는 주로 급성기 환자 위주로 수행하며, '척추 및 정형', '일반외과 수술', '제한적 심장 수술', '기타 의료시술', '치과치료' 등 외국인 환자에게 시행하는 수술·시술이 포함된다. '비수술형 서비스'는 성형수술 및 피부 케어 등 미적 만족감을 도모하기 위해 사용되는 의료적 기법 일체를 제공하는 서비스로, '미용성형', '웰빙·테라피', '건강진단' 등이 포함된다. '건강 진단' 관련 서비스는 '정기 검진 프로그램', '특화 검진 프로그램', '예방 검진 프로그램', '질병 관리 검진 프로그램' 등 시기별·금액별·질병유무·숙박유무에 따라 다양한 검진 프로그램으로 제공될 수 있는 서비스를 의미한다.

최근에는 '정보통신기술(ICT: Information and Communications Technology)' 기반의 '스마트 헬스(Smart Health)' 기술 등 4차 산업혁명의 핵심기술과 의료 정보에 접목하여 최적의 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있는 기술들이 실현되고 있다. '빅데이터 기반의 인공지능 활용', '블록체인 기반 헬스케어 데이터 관리 플랫폼 도입' 등이 '글로벌 의료 서비스' 시장의 성장에 중요한 영향을 미치고 있다. '클라우드 플랫폼(Cloud Platform) 기술은 의료 정보 데이터의 복잡성·다양성으로 인해 발생하는 문제점을 개선하고 있다. 특히 ICT 기술 융·복합 의료 서비스는 '유전체학의 데이터', '의료기록 등 헬스케어 데이터의 관리와 분석', '통합 플랫폼'을 통해 '정밀의학(Precision Medicine)'이 가능하다. 향후 '새로운 타겟 물질 발견', '치료품질 개선', '만성질환 관리 개선'을 통한 정밀 의학 솔루션으로 개인 맞춤형 건강관리 서비스 시장을 성장시킬 것으로 전망된다. '첨단 기술'과 '의료 서비스'와의 융합은 새로운 비즈니스 모델을 출현시키며, 기존 시장의 확대와 더불서 새로운 시장을 창출시키고 있다. 이에 '글로벌 의료 서비스' 생태계 또한 변화하고 있다.

6-1. PPCC(Pre-Post Care Center)

'해외 유치 환자 대상 사전·사후 관리 서비스'는 주요 전략국에 '사전-사후 관리 센터(PPCC: Pre-Post Care Center)' 등을 설치하여, '의료기관의 최소 사후관리 수행' 및 '특화 진료 분야 사후관리 프로토콜 등을 개발하여 서비스'하는 개념이다. 서비스의 핵심 내용은 국내와 '사전-사후 관리센터(PPCC)' 설치 국가 병원 간 진료기록 형식, 관련 지침 등을 표준화하는 것이다. 아울러 비용 청구시스템 등을 전산화하여, PPCC 설치 국가의 '송출 환자의 정보 관리', '사전·사후 검진 및 환자의료정보 교환' 등을 지원하는 서비스이다. 질환 및 지역별 의료기관에 대한 사전 상담을 가능케 하고, 환자 입국시 예약기관 연계·안내를 통해 진료 시간을 단축하고, 최적의 진료 환경을 제공할 수 있는 구조이다. 또한 의료 이용 후에는 불편 및 이상징후 발생시 '의료기관-환자' 간 의사 소통을 지원할 수 있는 것이 특징이다.

'의료 정보 시스템'은 병원에서 의사나 간호자의 진료현황부터 '의약품관리', '재무관리', '환자관리', '각종 의료영상정보', '병원 행정 업무' 등 제반적이 모든 정보를 관리하는 통합 시스템을 말한다. '의료 정보 시스템'의 핵심은 '전자 의무 기록(EMR)', '처방전 전달 시스템(OCS: Order Communication System)', '의료 영상 저장·전송 시스템(PACS: Picture Archiving & Communication System), 'PACS(Picture Archiving & Communication System)'이라고 할 수 있는데, 네트워크를 통하여 시스템 간 유기적인 가능해야 한다.

7. '스마트 헬스케어' 정책 동향

'세계보건기구(WHO: World Health Organization)'은 ICT 기술 기반의 의료혁신의 개발과 보급을 위해 국가 차원에서 통합적인 정책 추진을 강조하면 National eHealth Strategy Tookit을 발표했다. 해당 정책을 통해 관련 정책을 추진하는 국가에 전략·계획·평가·규제 등에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. National eHealth Strategy Tookit 가이드라인은 아래의 표와 같다.

분류	주요 내용
계획	ICT 기반 헬스케어 산업 동향에 대한 정보 수집
	지역 및 계층 간 의료복지 현황 파악
	이해 당사자의 참여 확보
	전략 방향 설정
	1차 드래프트 작성, 수정 및 개선 권고안 반영
실행	이해 당사자의 참여 확보
	통합적 실천 계획 수집
	실천 계획 수행을 위한 필요 자원, 예산 파악 및 확보
	실천 계획의 실행 기간 및 단계 설정
모니터링 및 평가	실천 계획의 모니터링과 평가를 위한 기준 수립
	실천 계획 지원을 위한 거버넌스 정립
	헬스케어를 국가 산업으로 지정, 관련 벤처기업 투자계획 발표

7-1. '미국'의 스마트 헬스케어 정책

미국은 2015년 기준, GDP의 16.4%를 의료비에 사용하며, 'ICT 기술과 의료기기·서비스의 융합을 통한 의료비 절감', '디지털 헬스에 대한 규제 완화와 혁신 강화'를 도모하고 있다. 국가 바이오 경제와 관련하여 5대 전략을 제시하였으며, 'The 21st Century Cures Act', 'Precision Medicine Initiative' 등 '스마트 헬스케어(Smart Healthcare)'와 관련한 정책을 발표하여, 해당 산업을 지원하는 다양한 산업을 추진하였다.

7-2. '유럽'의 스마트 헬스케어 정책

'유럽연합(EU: European Union)'는 의료 효율성 향상 등을 목표로, ICT를 융합한 의료 확산을 국가전략으로 지정했다. 의료산업에서 발생하는 데이터를 경제적 자산으로 인지하며, EU 국가 및 기업 간 협업을 통해 시범 사업 수행 및 데이터를 축적해나가고 있다. 이와 관련하여 EU 집행위원회는 헬스케어 관련 애플리케이션 개발 연구 지원을 포함하는 'Horizon 2020'을 2014년에 발표했다. 그리고 애플리케이션 '개발사', '서비스사', '제조사' 등에 대한 법적 가이드라인 및 플랫폼을 마련했다. 해당 내용을 통해 2014년부터 10년간 10억 유로를 투자하고, 유럽 내 100여 개의 연구기관이 참여하는 것을 목표로 잡았다. 플랫폼 및 관련 서비스의 확산과 함께 의료 데이터 보안을 위해, EU에서는 2018년 5월 'GDPR(General Data Protection Regulation)'에 사이버 보안을 추가하여 데이터의 안정성을 확보하기 위한 기반을 마련했다.

7-3. '일본'의 스마트 헬스케어 정책

'일본'은 세계 최고 수준의 건강의료 체계와 지속 가능한 의료시스템 구축을 목표로 '보건 의료 2035'를 발표했다. 또한 분산된 데이터를 통합, 관리를 위해 일본 의료연구개발 기구를 발족하여 '스마트 헬스케어' 산업 기반을 조성했다. 산업 기반 조성과 함께 정부 주도로 표준을 제정하여, 독자적인 의료 데이터 구조화 표준이 MedXML에서 개발되어 '의료비 청구 소프트웨어' 및 '전자 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record)'에 연동되었다. 또한 'JAHS(Japanese Association of Healthcare Information System Industry)'가 중심이 되어 HL7 표준을 적용하여 이용할 수 있도록 표준 교환 규약이 제정되었다. 이와 더불어 2035년까지 '린 헬스케어(Lean Healthcare)', '라이프 디자인(Life Design)', '글로벌 헬스케어(Global Healthcare)' 리더로 목표를 명시하였으며 '특정건강검진·특정보건지도 제도' 시행, '공적 건강보험에서 건강 관리 서비스'를 제공하고 있다.

7-4. '중국'의 스마트 헬스케어 정책

'중국'은 '의료산업 규제', '국가 의료보험 보장의 한계', '기술 친화적 소비자의 증가' 등 다양한 이유로 스마트 헬스케어 정책을 개선해 나가고 있다. 정부 주도로 '건강 중국 2020(Health China 2020)'을 발표했고, 해당 정책은 중국 영토 전역에 헬스케어 체계의 구축 및 의료복지 서비스 접근성 보장 향상을 목표로 하고 있다. 이에 대하여 2020년까지 헬스케어 산업의 규모를 약 8조 위안까지 성장시키며, 해외 시장 개방을 통한 시장 확장을 목표로 하고 있다.

7-5. '한국'의 스마트 헬스케어 정책

'스마트 헬스케어'와 관련하여 한국 정부는 '헬스케어 특별위원회'를 출범하여 헬스케어 분야에 대한 집중 활동을 시작했다. '식약처', '복지부', '과학기술정보통신부' 등 다양한 관계 부처에서 정책을 제시하고 연구·개발 지원 및 가이드라인 등을 발간하여 관련 활동을 추진하고 있다. '식약처'에서는 '의료용 빅데이터와 인공지능 기술이 적용된 의료기기 허가심사 가이드라인'을 발표하였으며, '복지부'에서는 '클라우드 기반 의료 정보 네트워크 시스템 구축', '건강정책 패러다임 원 헬스' 등을 제시했다. 또한 '과학기술정보통신부'에서는 헬스케어 산업과 바이오 연구산업을 유합한 신산업으로 육성하고, 의료 빅데이터 규제 개선 및 표준화를 수행하기 위해 노력하고 있다. 또한 '과학기술정보통신부'는 4차 산업혁명 대응 범부처 성장 동력 분야를 맞춤형 헬스케어로 선정했다.

2018년에 출범한 '헬스케어 특별위원회'는 '스마트 헬스(Smart Health)', '스마트 신약(Smart New Drug)', '스마트 의료기기(Smart Medical Device)' 등으로 분야를 나누어, 헬스케어 산업을 활성화하기 위해 노력하고 있다. 다만 국내에서는 의료 정보를 토대로 활용할 수 있는 법적 여건이 아직 미비하며, '정보 구분', '사용 범위' 등에 대한 구체적인 기준이 부재하다 의료 정보는 외부 시스템에 대한 연동이 불가하며, 연동 시에도 호환이 제대로 이루어지지 않고 있다. 건강 정보와 IT를 유합한 다양한 서비스의 상용화에는 개인정보보호 관련 법의 개선이 요구되고 있다.

8. '스마트 헬스케어' 관련 기업

'스마트 헬스케어' 산업은 '글로벌 제약사' 또는 '글로벌 IT 기업' 등의 다양한 업체들이 시장 성장 잠재력에 대한 큰 기대를 가지고 참여하고 있다. 미국과 타국가 간 기술 및 사업적 격차가 확대되고 있으며, 대부분의 다른 선진 국가에서도 아직 연구나 시범 단계에 있다.

국내의 경우 하드웨어의 시장은 '삼성전자', '인바디', 소프트웨어 시장은 '인성정보', '비트컴퓨터(BIT COMPUTER)', 서비스 시장은 '테라젠이텍스', '마크로젠' 등이 참여하고 있으며, '인공지능(AI)', '빅데이터(Big Data)', '유전체 분석(Genome Analysis)' 등에 아이디어를 보유한 스타트업들이 시장에 참여하여 경쟁을 벌이고 있다.

8-1. IBM

국적: 미국

IBM은 자사 AI 플랫폼 '왓슨(Watson)'을 '헬스케어(Healthcare)'에 적용하여, 'AI 헬스케어(AI Healthcare)' 시장을 선도하고 있다. '왓슨(Watson)'은 1500만 쪽 이상의 전문자료, 200종 이상의 의학 교과서 등을 습득하였다. 그리고 이를 바탕으로 의료진에게 가장 적합한 치료법을 추천하는 '임상 결정 지원 시스템' 구축에 활용되고 있다. 국내에서도 '부산대 병원', '조선대 병원', '가천 길병원' 등에 도입한 바 있다.

또한 헬스케어 데이터 분석회사인 'Truven Health Analytics'를 포함하여 'Phytel', 'Explory', 'Merge' 등의 기업을 인수하여, CT, MRI 등 300억 개의 '건강 데이터(Health Data)' 및 '이미지 데이터(Image Data)'를 확보하였다. 보유한 데이터 경쟁력에 기반하여 7500여 병원과 협력 관계를 구축했다.

8-2. 구글(Google)

국적: 미국

'구글(Google)'은 2015년에 '알파벳(Alphabet)'이라는 모회사 산하로 '구글(Google)'과 나머지 사업들을 분리하여 신사업 추진의 실행력 제고를 도모하였다. '알파벳(Alphabet)' 산하의 바이오 전담 자회사에는 '칼리코(Calico)'와 '베릴리(Verily)'가 있다. 또한 초기 단계의 스타트업에 투자하는 '구글 벤쳐스(Google Ventures)'도 바이오 헬스케어 관련 스타트업에 적극적으로 투자하고 있다. 인공지능 '알파고(AlphaGo)'를 만든 '딥마인드(Deepmind)'와 '구글(Google)' 산하의 '구글 클라우드(Google Cloud)' 사업부도 헬스케어 사업을 추진 중이다. 이에 따라 중장기적으로 구글이 미국의 헬스케어 산업을 주도할 것이라는 전망도 나오고 있다.

또 '구글(Google)'은 '클라우드 접근성'과 의료산업에 필수적인 '보안'을 내세우며 클라우드 플랫폼을 소개하였다. '구글 빅쿼리(Google BigQuery)'에서 사용 가능한 정보 분석용 헬스케어 데이터셋을 추가하였으며, 데이터 분석 등의 인프라를 기반으로 다양한 개인 건강 서비스를 제공하고 있다.

8-3. 마이크로소프트(Microsoft)

국적: 미국

'마이크로소프트(Microsoft)'는 의료 서비스에서 '환자 참여', '의료진 업무 효율성 증가', '의료 데이터 최적화', '클라우드 컴퓨팅 활용' 등에 주목하고 있다. '마이크로소프트'는 '노바리 헬스(Novari Health)'와 eVisit를 공동으로 개발했다. eVisit 시스템은 웹사이트와 모바일 앱에서 비디오·오디오·메시지를 통해 환자와 의료 전문가를 연결한다. 환자는 eVisit를 통해 의사와 원격 상담을 예약할 수 있다. 또 웹 기반 건강 플랫폼 'HealthValut'를 제공하고 있으며, Doctor to Doctor 서비스를 제공한다.

'마이크로소프트(Microsoft)'는 2021년에 은 음성인식 기술과 인공지능을 접목하여 헬스케어 솔루션 Dragon Medical One, Dragon Medical Advisor를 서비스하는 기업 'Nuance Communication'를 인수한다고 발표하였다. Dragon Medical One은 현장에 저장 장치가 없어도 의료 녹취를 사용할 수 있는 클라우드 기반 인공지능 솔루션이며, Dragon Medical Advisor는 문서를 학습하여 '환자의 상태', '질병 및 사용된 자원'들을 분석하여 의사의 진료와 청구서 작성을 지원하는 솔루션이다.

8-4. 애플(Apple)

국적: 미국

'애플(Apple)'은 자체 플랫폼 'HealthKit', 'ResearchKit', 'CareKit' 등의 헬스케어 플랫폼을 보유하고 있으며, 본인의 의료 데이터를 확인할 수 있는 스마트폰 앱을 출시했다. 자신의 기록을 앱과 연동시켜 자동 처방전을 제공하는 것이 목표로 이에 따라 환자의 불필요한 병원 방문 횟수를 줄이고, 빠른 진단을 제공할 수 있다. 사업 초기에는 12개의 병원이 해당 프로그램으로 참여했으나 2019년 1월 기준, 의료기관 130곳 이상으로 늘었다.

또한 애플은 웨어러블 기기인 '애플 워치(Apple Watch)'를 출시하여 헬스케어 사업의 경쟁력을 강화했다. '애플 워치'를 통해 사용자의 건강 관련 데이터를 통합적인 이미지를 보여주는 서비스를 제공하고 있으며, 관련 앱이 지속적으로 출시되고 있다. 앱을 통해 활동, 수면, 심박수 등의 개인겅강기록 정보를 사양한 IoT 웨어러블 기기로 측정하여 'Apple Health Record'를 통해 미국 내 200여 개 이상의 병원과 연동 중이다.

8-5. 메이요 클리닉(Mayo Clinic)

국적: 미국

'메이요 클리닉(Mayo Clinic)'은 미네소타주 로체스터 위치한 사립병원으로, '존스 홉킨스 병원(Johns Hopkins Hospital)'과 함께 미국의 양대 병원으로 꼽힌다. '메이요 클리닉'은 '애플(Apple)'과 협력하여 환자들에게 '칼로리 섭취량 및 소모량', '몸무게', '혈압' 같은 건강 상태를 모니터링하는 서비스를 진행 중이다. 클라우드에 통합된 환자의 전자건강기록은 병원끼리 호환되며, 환자도 자신의 의료 정보를 열람할 수 있다.

8-6. 아마존(Amazon)

국적: 미국

'아마존(Amazon)'은 '의료 데이터 분석 사업'과 '의료 용품 배송 서비스 사업'을 추진 중이다. 오랜 시간 약국 시장 진출을 준비해 온 '아마존'은 2018년 미국 온라인 약국 기업인 '필팩(PillPack)'을 약 7억 5300만달러에 인수한 바 있다. '필팩'은 처방약을 배송하는 미국 온라인 약국으로, 50개 주 전역에 약국 면허를 갖고 있다. 필팩 인수 후 아마존은 '필팩 바이 아마존 파머시(by Amazon Pharmacy)'브랜드로 서비스를 전개해 왔다.

'아마존'은 가상 헬스케어 플랫폼 '아마존 클리닉(Amazon Clinic)'을 출시하였다. '아마존 클리닉'은 알레르기나 여드름, 탈모를 포함해 요로 감염, 편두통 등 원격 치료와 처방 의약품 결제를 돕는 서비스다. 일정 조건을 선택한 고객이 보안 포털에 접속한 후, 임상의와 연결돼 원하는 의료 서비스를 제공받는 방식이다.

8-7. GE 헬스케어(GE Healthcare)

국적: 미국

'GE 헬스케어(GE Healthcare)'는 인공지능 컴퓨팅 기업 '엔비디아(NVIDIA)'와 협력을 통해 자사 의료 영상 기기에 최첨단 AI를 도입, 의료 데이터 처리 속도 향상을 위해 노력하고 있다.

또 'GE 헬스케어(GE Healthcare)'는 AI 기반 의료진단 플랫폼인 '에디슨(Edison)'을 출시하였다. '에디슨'은 또한 알고리즘 개발 과정에서 사용되는 데이터가 추적될 수 있는 첨단 서비스를 제공하여, AI를 윤리적이고 효과적으로 사용하기 위한 노력이 반영되었다. 'GE 헬스케어(GE Healthcare)'는 '에디슨 플랫폼'과 '디지털 앱'을 활용해 AI 기반 데이터를 축적해 나간다는 계획이다. 이로써 의료진이 보다 더 정밀하게 질병을 진단하고 환자 개별 최적의 치료를 통해, 최상의 치료 효과를 얻을 수 있도록 지원한다.

8-8. 존슨 앤 존슨(Johnson & Johnson)

국적: 미국

'존슨 앤 존슨(Johnson & Johnson)'은 글로벌 제약업체로, 2015년에 '구글(Google)'의 생명과학 자회사인 '베릴리(Verily)'와 함께 수술용 로봇 전문 업체인 '버브 서지컬(Verb Surgical)'을 설립하였다. '버브 서지컬(Verb Surgical)'의 수술용 로봇은 기존 장비와 달리 인공지능 기술을 활용하여, 현재 수술하고 있는 의사가 환자의 몸에서 보고 있는 것이 무엇인지에 관한 정확한 정보를 제공할 수 있도록 했다.

8-9. 핏비트(Fitbit)

국적: 미국

'핏비트(Fitbit)'은 '수명 일정 관리', '심박수 측정' 기능 등을 탑재한 '웨어러블 스마트 밴드(Wearable Smart Band)' 사업을 추진 중이다. 2016년 '스마트 워치(Smart Warch)' 업체 '페들(Pebble)'의 핵심사업 인수를 통해 사업을 확장 중이다.

글로벌 시장 조사 회사인 '유로모니터 인터내셔널(Euromonitor International)'에 따르면, 2018년 8월 기준 웨어러블 시장점유율 17.6%로 1위였다. 2위는 '애플(Apple)' 16.7%, 3위는 삼성전자 6.6%, 4위는 '가민(Garmin)' 5.2% 순이었다. 최근에는 '애플워치(Apple Watch)'나 '샤오미(XIAOMI)' 등에 고전하고 있으나, 2018년에 '트윈 헬스(Twine Health)'를 인수하고 '구글 클라우드(Google Cloud)'와 파트너십을 맺으면서 '실시간 의료 정보', '원격 의료 지원', '예방 차원의 관리' 등으로 서비스 범위를 확대하고 있다.

8-10. 시스코(Cisco)

국적: 미국

미국 최대 의료보험사 '유나이티드 헬스(United Health)'와 제휴해 원격진료 서비스를 제공 중이며, 인도에 헬스케어 연구소를 설립, 중국에서 원격의료 시범사업 진행 등 아시아 신흥국 시장 진출을 위하 노력하고 있다.

8-11. 서너(Cerner)

국적: 미국

'서너(Cerner)'는 의료 분야 인공지능 및 머신러닝 연구를 위해 아마존(AMAZON)'과 협력하고 있다. 아마존의 클라우드 서비스인 'AWS(Amazon Web Service)'를 도입할 계획이며, 협력을 통해 임상경험을 강화하고, 의료기관의 운영 부담을 저감시켜 효율성을 높일 것으로 예상된다. 미국 재향군인회는 2350만 건의 전역군인의 건강 데이터를 기존 전역군인 관리 시스템인 '비스타(VistA: Veterans Information Systems and Technology Architecture)'에서 Cerner EHR로 이전하였다. 재향군인회는 향후 40년 간의 전역군인 건강 데이터를 모두 이전할 계획이다.

8-12. 부이 헬스(Buoy Health)

국적: 미국

'부이 헬스(Buoy Health)'는 2014년에 설립된 업체로, 이용자가 증상을 클릭하면 이에 부합하는 병명이나 필요한 의료처치 등을 알려주는 의료 챗봇 서비스를 제공하고 있다. 서비스 제공을 위해 인공지능 기술을 활용하고 있으며, 다수의 임상 논문 정보를 바탕으로 가장 관련성 높은 증상과 질병을 선별하였다. 또 환자의 답변에 따라 진단결과를 실시간으로 재평가하고 추가 질문을 생성함으로써 '진단 전확도'를 제고시켰다. 자체 테스트 결과, 진단 정확도는 90%에 달하는 것으로 조사되었다.

8-13. 베이빌론 헬스(Babylon Health)

국적: 미국

'베이빌론 헬스(Babylon Health)'는 스마트폰 애플리케이션 기반 인공지능 원격의료 서비스를 제공하고 있다. 해당 앱을 통해 질병의 예방과 만성질환 관리를 위한 인공지능 문진 서비스를 받을 수 있다. 전문의 또는 일반의와 연결하여 '화상·음성 통화', '문자로 원격진료'와 처방을 할 수 있으며, 제휴된 약국을 통해 처방약을 받을 수 있다.

8-14. 바이두(Baidu)

국적: 중국

'바이두(Baidu)'는 2015년부터 중국의 대표적인 대형병원 '301병원'과 합작해 공동으로 모바일 인터넷 의료 플랫폼인 '바이두 닥터(Baidu Doctor)' 앱을 출시했다.

'바이두'에서는 AI 솔루션과 접목한 로봇을 개발하고 있다. 아울러 2016년 10월 AI를 사용하여 문자를 통해 의사의 환자 진료를 돕는 챗봇인 '멜로디(Melody)' 서비스를 출시하는 등 '인공지능(AI)', '클라우드(Cloud)' 분야에서 영역을 계속 넓혀나가고 있다.

8-15. 알리바바(Alibaba)

국적: 중국

'알리바바(Alibaba)'는 전자상거래 기반의 모바일 결제 시스템을 기반으로 '의료비 결제', '회원 및 데이터 관리 시스템', '클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)' 등의 기술을 응용한 모바일 의료시스템 '미래병원(Future Hospital)'을 2014년 4월부터 운영 중이다.

환자는 '미래병원' 애플리케이션으로 진료 예약 접수를 하고 진료 시각에 맞춰 병원을 방문한다. 병원에 미리 가서 번호표를 받고 기다리지 안해도 된다는 의미다. 병원에 환자가 도착하면 예약된 진료과에 이를 알리고 환자에게 길 안내도 한다. 진료를 받은 뒤에도 진료비를 내기 위해 기다리지 않아도 된다. 모바일로 진료비를 내고 검사 결과도 확인할 수 있다. 의사가 처방한 의약품은 '알리 건강'이라는 앱을 이용해 집에서 택배로 받을 수 있다. 병원에서는 환자 진료와 관련된 일만 진행된다. 알리바바의 미래병원은 환자의 증상에 따라 적절한 진료과와 의사를 추천하는 서비스도 제공한다. 환자가 위치한 지역 인근에 있는 의료기관과 진료과, 의사를 추천하고 예약 가능한 시각과 진료비도 알려준다. 환자는 진료과와 의사를 선택해 진료 예약을 한 뒤 해당 의료기관을 찾아 진료를 받으면 된다. 마찬가지로 모바일로 진료비를 결제하고 처방받은 의약품은 택배로 받을 수 있다.

8-16. 텐센트

국적: 중국

'텐센트'는 중국판 카카오톤인 '위챗(WeChat)'을 운영하고 있는 ICT 기업으로, 'SNS(Social Network Service)'를 기반으로 한 '모바일 헬스케어 플랫폼(Mobile Healthcare Platform)'을 구축하고 있다.

'Wechat 스마트병원'은 의료진 간, 의료진과 의원 시스템과의 커뮤니케이션 역할을 하며, '베이징', '상하이', '광저우' 등 100여 개 병원과 결합하여 모든 진료 과정의 원스톱 서비스를 제공하고 있다. 주요 기능으로는 '진료 접수', '위챗 페이 전자진단서 및 전자영수증 발행' 등이 있다.

8-17. 필립스(Phiilips)

국적: 네덜란드

'필립스(Phillips)'는 환자의 생체정보를 모바일 기기를 통해 실시간으로 확인하는 '커넥티드 모니터링 솔루션 서비스(Connected Monitoring Solution Service)'를 제공하고 있으며, '영상진단장비', '초음파', '마취기', '신생아 중환자 관리' 등 스마트 헬스케어 사업 영역을 확대하고 있다.

8-18. 노바티스(Novartis)

국적: 스위스

'노바티스(Novartis)'는 AI와 첨단 분석 기술을 이용해 초대규모 데이터 세트를 분석·통합·해석하는 방법을 개발하고 '다발성 경화증(Multiple Sclerosis)', '건선(Psoriasis)' 같은 '염증성 질환'의 치료에 대한 환자 반응의 조기 예측 인자를 발견할 계획이라고 밝혔다.

8-19. 보다폰(Vodafone)

국적: 영국

아프리카에서 제약회사 등과 제휴해 5000여 개 의료기관을 대상으로, 재고관리 서비스를 제공하고 있다.

8-20. 삼성전자

국적: 한국

'삼성전자'는 1969년 설립 이래 한국을 대표하는 가전제품 회사이며 세계 1위의 반도체 회사이다. '갤럭시 워치(Galaxy Watch)' 시리즈를 통해 세계 '웨어러블 디바이스(Wearable Device)' 시장 점유율 상위권을 유지하고 있다.

2019년 9월 '갤럭시 워치' 신모델 'Active2'가 공개되었는데, 이 제품은 수면 분석 알고리즘이 개선되었다. 수면상태를 4단계로 감지하고, 양질의 수면 패턴을 형성할 수 있도록 도와주며, 실시간으로 스트레스 수준을 확인할 수 있다.

8-21. 인바디(InBody)

국적: 한국

'인바디(InBody)'는 1996년에 '바이오스페이스(Biospace)'로 설립되어, 2000년에 코스닥에 상장되었으며, 2014년에 '인바디(InBody)'로 사명을 변경하였다.

세계 최초로 생체 전기 임피던스법 체성분 분석기를 개발하여 2000년 미국을 시작으로 해외 80여 국가에 수출되고 있다. 주요 제품은 전문가용 및 가정용 체성분 분석기 '인바디(InBody)'와 웨어러블 디바이스 'InBody Band', 맞춤형 건강 서비스 프로그램(Lookin'Body)' 등이 있다.

8-22. 하이디어 솔루션즈(Hidea Solutions)

국적: 한국

'하이디어 솔루션즈(Hidea Solutions)'는 2001년 '지그비(ZigBee)'를 기반으로 하는 산업용 '센서 네트워크(Sensor Network)' 전문 업체로 설립되었다. 주요 제품인 'LiveOn실버케어'는 '응급호출기', '동작 및 환경 감지센서' 등을 활용한 모니터링을 통해, 고령자가 일상생활을 잘 하고 있는지 확인하고, 응급상황 발생 시 보호자에 연락해 후속 조치를 제공하는 '텔레케어 서비스(Telecare Service)'이다.

8-23. 텔레필드(Telefield)

국적: 한국

'텔레필드(Telefield)'는 2000년 설립되어, 광통신장비 핵심기술 개발을 바탕으로 '유무선 통신장비', '네트워크 컨설팅 및 솔루션'을 제공하는 종합 통신 솔루션 코스닥 기업이다. IoT 기술의 핵심 기술인 '센싱 기술'과 '유무선 통신 기술', '네트워크 인프라' 기술을 중심으로 헬스케어 서비스에 필요한 관련 시스템 및 솔루션을 제공하고 있다.

주요 제품인 'U-Care'는 댁내에 '지그비(ZigBee)' 기반의 각종 센서들을 설치하여 무선 네트워크를 구성하고, 사용자의 상태 정보나 댁내에서 발생하는 응급상황 정보들을 통신망을 통해, 각 지역 U-Care 센터나 119센터로 전달하여 응급상황에 대처할 수 있도록 하는 솔루션이다.

8-24. 웰트(Welt)

국적: 한국

'웰트(Welt)'는 2016년 의사 출신 대표가 설립한 기업으로, 2014년 삼성전자 사내벤처 프로그램 경연에서 복부비만을 관리하는 스마트벨트 'WELT'로 우승하고, 2016년 7월에 '스핀오프(Spin-off)'하였다.

주용 제품인 벨트형 웨어러블 기기 'WELT'는 사용자의 '허리 둘레', '과식 습관', '활동 습관' 등을 분석하여 전달해준다. 허리둘레 센서와 가속도 센서가 사용자의 '허리둘레',' 걸음 수', '앉은 시간', '과식 여부' 등을 감지하여 '모바일 앱(Mobile Application)'에 데이터를 전송, 사용자 건강 유지를 위한 권장 걸음 수 제시 등의 맞춤형 서비스를 제공한다.

8-25. 인성정보

국적: 한국

'인성정보(Insung Information)'는 1992년에 설립된 IT 인프라 및 솔루션 전문 기업이며, 2004년부터 스마트 헬스케어 사업을 시작하였다. 'Hicare Hub'는 혈압, 혈당, 체지방 측정 등 약 60여 종의 건강관리 서비스를 제공하고, '원격 화상 상담' 기능을 제공한다.

'Hicare M'은 원격 '건강 관리' 및 '모니터링'을 위한 '모바일 앱 솔루션(Mobile App Solution)'이며, '블루투스' 기반으로 의료기기와 연동을 지원한다. 2018년 '이탈리아에 원격 건강관리 수출 계약', '중동 헬스케어 수축 계약' 등 16개국에 헬스케어 장비를 수출 중이다.

8-26. 한글과컴퓨터

국적: 한국

'한글과컴퓨터'는 1990년 설립된 소프트웨어 개발·공급 전문 코스닥 기업으로, 최근 헬스케어 사업을 신성장 동력으로 삼고, '인공지능(AI)', '가상현실(VR)', '증강현실(AR)' 같은 IT 기술을 이용한 언어치료·재활훈련 등 전문 의료 프로그램을 개발 중이다.

2017년 9월, 이대목동병원과 '뇌신경 질환 특화 첨단 로봇 솔루션 사업을 위한 업무 협약'을 체결하며, '로봇 의료기기', 'AI 기반 치매 특화 플랫폼'의 개발에 나섰다.

8-27. 비트컴퓨터

국적: 한국

'비트컴퓨터(BIT COMPUTER)'는 1983년 8월 15일에 설립된 기업으로, 병원 내 의료 정보 시스템과 원격의료 시스템 등을 구축하는 사업을 주요 사업으로 영위하는 기업이다.

주요 제품은 2016년에 출시한 '클라우드(Cloud)' 기반의 통합 의료 정보 서비스 '클레머(CLEMR)'로, 별도의 설치·구축 작업 없이 월 단위의 요금으로 의료 정보 서비스를 구축할 수 있다. 2018년 10월에는 모바일 병원안내 서비스 'M 도우미'를 출시하였다. 이 서비스는 '진료 예약', '예약관리', '진료접수', '실시간 진료' '검사 대기시간 안내', '모바일 결제를 포함한 수납', '처방전 발급', '진료기록 조회', '증명 서류 신청'에 이르기까지 환자가 병원에서 마주하는 단계별 주요 상황들을 스마트폰을 통해 실시간으로 진행하고 안내하는 서비스다. 병원 이미 운용 중인 의료 정보 시스템과 연동이 가능하도록 '범용 API(Application Programming Interface)' 기반으로 설계되었다.

8-28. 뷰노(VUNO)

국적: 한국

'뷰노(VUNO)'는 2014년 설립된 의료 AI 회사로, 의료 데이터 분석·학습을 이용해 폐암을 진단하는 소프트웨어를 서울아산병원과 공동으로 개발하였다. 주요 제품은 '기계 학습 엔진(Machine Learning Engine)'과 '진단 보조 AI 솔루션' 등이 있다.

'뷰노 메드(Vuno Med)'는 의료진의 진단을 보조하는 AI 솔루션으로, 첫 영역은 폐암이었으며 진단 정확도는 97%의 수치를 보였다. '뷰노 메드 딥 브레인(Vuno Med Deep Brain)'은 치매 분야에 특화된 것으로, 2019년 7월 식품의약품안전처로부터 의료 영상 분석장치 소프트웨어 2등급 인증을 받았다.

7-29. 씨젠(Seegene)

국적: 한국

'씨젠(Seegene)'년에 설립된 '분자 진단(Molecular Diagnosis)' 전문 기업이다. '분자 진단(Molecular Diagnosis)'이란 분자생물학적 기술을 이용해 유전정보 물질을 검출하고 분석하는 분야이다. 이를 이용하면, '암', '신종플루', '감기', '성감염증' 등 주요 질병을 싼값으로 정확하게 검사할 수 있다. 헬스케어 산업의 패러다임이 사후 치료에서 사전 예방으로 옮겨감녀서, 신속 정확한 검사의 중요성이 커진 것이 성장 배경이다. 씨젠'은 분자진단에서 '중합 효소 연쇄 반응(PCR: Polymerase Chain Reaction)' 분야의 기술력을 보유하고 있으며, 동시 다중 검사를 할 수 있는 원천기술을 보유하고 있다.

8-30. 테라젠이텍스(Theragen Etex)

국적:한국

'테라젠이텍스(Theragen Etex)'는 1987년에 설립되어, 유전자 기반의 '예측', '진단', '예방', '신약 개발', '제약', '의약품 유통', '의료 빅데이터' 등 관련 산업 전반을 아우르고 있는 종합 바이오 기업이다. '테라젠이텍스'는 유전체 기반의 진단 및 헬스케어 서비스 '헬로진(HelloGene)'을 2010년부터 제공하고 있으며, 최근에는 빅데이터 분야에서도 강점을 보이고 있다. 2018년에는 암 치료를 위한 생체 데이터 제공 분야에서 특허를 취득하였다.

8-31. 마크로젠(Macrogen)

국적: 한국

'마크로젠(Macrogen)'은 서울대학교 의과대학 유전체 의학 연구소를 모태로 설립된 정밀의학 생명공학 기업이다. 현재는 전 세계에의 연구기관 고객을 보유한 글로벌 유전체 분석 전문기업으로 성장하였다.

2018년 8월에는 'SK 텔레콤(SK Telecom)'과 함께 '인공지능 유전체 분석 기술을 활용한 개인 맞춤 치료 대중화를 위한 업무 협약'을 체결하였다. 2019년 2월에는 '마크로젠'의 개인 유전체 분석 서비스가 규제 샌드박스 특례 사업에 처음으로 승인이 되었으며, 2019년 7월에는 식생활 코칭 전문 기업 '마켓 온 오프(Market Onoff)'와 협력해 '유전자 맞춤형 식단&드링크 서비스'를 시작하는 등 개인 유전체 분석 서비스 사업을 활발히 영위 중이다.

8-32. 랩지노믹스(Labgenomics)

국적:한국

'랩지노믹스(Labgenomics)'는 2002년에 설립된 '차세대 염기서열 분석법(NGS: Next Generation Sequencing)' 기술 기반의 유전자 분석 전문 기업이다. '랩지노믹스'의 대표 기술은 NGS 기술을 기반으로 한 '캔서스캔(CancerSCAN)'이다. 이는 암 조직 샘플을 NGS 기술로 분석해 유전자의 체세포 변이 목록 등의 정보를 빠르게 제공하는 '암 진단 패널'이다. '랩지노믹스'가 자체적으로 개발한 '바이오 인포매틱스 플랫폼(Bioinformatics Platform)'을 기반으로 375개 이상의 유전자 검사가 가능하다.

비침습적 산전 기형아 검사 서비스인 'MomGuard'는 산모의 혈액 속에 포함된 태아의 DNA를 분석하는 방식으로, 다운증후군에 대한 위험 여부를 995 이상의 높은 정확도로 판단할 수 있다. '아산병원', '제일병원' 등 산부인과 전문병원 중심으로 서비스를 확대 중이며, '레바논(Lebanon)', '이란(Iran)', 'UAE(United Arab Emirates)' 등 해외 수출도 진행 중이다.

8-33. 이원다이애그노믹스

국적: 한국

'이원다이애그노믹스(EDGC)'는 2013년에 설립된 유전체 분석 기업이다. 국내 임상 수탁기관인 이원의료재단의 이사장이 미국 다이애그노믹스와 합작해 만들어진 회사이다. 주요 서비스는 병원을 대상으로 기형아를 선별하는 산전 유전자 검사 '나이스', 신생아 이상 질환 선별 검사 '베베진', 유전성 유방암 예측 검사 '비알케어' 등이 있다.

2019년 8월, 관계사인 미국 다이애그노믹스와 함께 북미, 중남미, 아프리카 주요 해외 파트너사들과 신규 계약을 체결하며 해외 유전체 분석 시장 진출을 가속화하고 있다고 밝혔다.

8-34. 휴마시스(Humasis)

국적: 한국

'휴마시스(Humasis)'는 2014년에 설립된 체외 진단 전문 기업이다. 체외 진단 분야 중에서도 '현장검사(POCT: Point of care Testing)', '면역 분석시약, 면역 정량 분석기기 개발' 등에 연구역량을 집중해왔다. 주력 제품은 다중 POCT 면역 정량 분석 기기 '휴비콰프로(Hubi-Quan Pro)'로 3개 이상의 마커의 정량적 수치를 한 번에 검사할 수 있으며, 다양한 심혈관질환, 호르몬 및 암 표지자의 다중 정량 분석이 가능한 시약도 개발했다. '휴마시스'의 체외진단기는 '심혈관질환', '고위험 감염증', '여성용 검사' 등을 빠르게 진단한다.

8-35. 수젠텍(Sugentech)

국적: 한국

'수젠텍(Sugentech)'은 2011년 'LG생명과학' 출신 대표가 '한국전자통신연구원(ETRI: Electronics and Telecommunications Research Institute)'의 '유비쿼터스 바이오칩 리더기(Ubiquitous Biochip Reader)' 기술을 이전 받아 연구소 기업으로 설립되었다. '수젠텍'은 종합병원용 '다중면역블롯(Multiple Immunoblot, 단백질 분석)', '중소형 병원용 현장진단', '퍼스널 케어(Personal Care)' 등 3개의 진단 플랫폼을 기반으로 '알레르기(Allergy)', '자가면역질환(Autoimmune Disease)', '알츠하이머 치매(Alzheimer's Dementia)', '인플루엔자(Influenza)', '결핵(Tuberculosis)', '여성질환(Female Disease)' 등의 다양한 질병들을 진단하는 제품을 개발·판매하고 있다.

'수제텍(Sugentech)'은 디지털 방식의 임신·배란 진단 키트 개발에 성공해, 2016년 '미국 식품의약국(FDA: Food and Drug Administration)'의 허가를 받았고, 2017년에는 '다중면역블롯 플랫폼(Multiple immunoblot Platform)'을 보유한 '케이맥 바이오센터(K-MAC BIO CENTER)'를 인수하면서, '진단시약 및 키트'와 '분석 장비'를 모두 개발·생산할 수 있는 역량을 확보하고 해외 영업을 본격적으로 확대하였다.

8-36. 이지케어텍(ezCaretech)

국적: 한국

'이지케어텍(ezCaretech)'은 서울대학교병원에서 분사해 설립된 '전자 의무 기록(EMR: Electronic Medical Record)', '임상 의사 결정 시스템' 등의 의료 정보 시스템 개발·운영 전문 기업으로, 대형병원을 중심으로 병원용 IT 솔루션을 개발하고 있다. '이지케어텍'의 의료 정보 시스템은 '북미 의료 정보 경영학회(HIMSS: Healthcare Information and Management Systems Society)'에서 미국을 제외한 병원 최초로 최고 정보화 등급인 Stage 7 인증을 받았다. '이지케어텍'의 주요 제품은 병원 정보 시스템 'Best Care'이다.

8-37. 루닛(Lunit)

국적: 한국

'루닛(Lunit)'은 '의료 영상 인식(Medical Image Recognition)', '기계학습(Machine Learning)' 기술 등을 통해 삼성 서울병원이 자체적으로 보유한 빅데이터를 유방암 진단에 활용하고 있다.

8-38. 스탠다임(STANDIGM)

국적: 한국

'스탠다임(STANDIGM)'은 '기계학습(Machine Learning)' 기술을 사용해서, 아주대 의료원이 자체적으로 보유한 빅데이터를 신약개발에 활용하고 있다.

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