170717_rnd Policy Trend in medical ai + bigdata_f

1
한국보건산업진흥원
R&D진흥본부
이만표
의료분야 빅데이터와 인공지능의
연구개발 정책 동향
2017.07.17(월)

2
목차
Big Data, AI Trend
R&D 동향
정책동향
결론

33
Top 10 Strategic Technology Trends for 2017
- ~beginning of the next generation (Kim Stevenson, CIO, Intel)
Intelligent, Digital, Mesh !!
Source : Gartner(2017), http://needjarvis.tistory.com/150
1. 지능(Intelligent)
– 인공지능과 진화된 머신러닝
– 지능형 앱(Intelligent Apps)
– 지능형 사물(Intelligent Things)
2. 디지털(Digital)
– 가상현실, 증강현실
– 디지털 트윈(Digital Twin)
– 블록체인(Blockchain)과 분산장부(Distributed Ledgers)
3. 메쉬(Mesh)
– 대화형 시스템
– 메쉬앱(Mesh App)과 서비스아키텍처
– 디지털기술 플랫폼
– 적응형 보안 아키텍처

44
McKinsey & Company (2011)
- “Big Data” 새로운 가치 창출의 원천
Big Data - a Growing Torrent
Source : McKinsey(2011)
1. Big Data의 효과적인 사용
– 경제를 변화시켜서 생산성 증가와 소비자 잉여라는 새로운
흐름을 만들어낼 잠재력 존재
2. Big Data 사용 기업(조직)
– 경쟁의 주요기반, 새로운 경쟁자 출현
– 새로운 잠재적 기회, 잠재적 위협
3. Big Data 결합을 위한 Data Pool
– 창의적, 능동적 Access 방법, 보안, 개인정보 문제 해결
– 프라이버시 보호와 가치 창출을 위한 제도적 프레임워크
필요
4. Big Data를 위한 인프라 구축
– (사람) 심층 분석적 인재 영입 ↔ 경영진  의사결정
– 통신, 제도적 인프라 등

55
McKinsey & Company (2013)
- Healthcare : “Big Data”의 잠재적 가치와 활용성이 큰 분야
Accelerating Value and Innovation
Source : McKinsey(2013)
• 분야별 활용
– (임상) 비교효과연구를 통해 환자를 진단하고 치료하기
위한 임상적으로 비용 효과적인 방법을 결정
– (R&D) 1) 예측 모델링으로 신속 정확하게 R&D 파이프라인
기획; 2) 통계 도구와 알고리즘은 보다 나은 임상시험
디자인 및 환자 모집 프로그램을 개선; 3) 제품 출시 전
부작용을 발견할 수 있는 임상시험 및 환자기록 분석
– (공중보건) 1) 질병의 패턴을 분석하고 질병 발생 및 전송을
추적하여 공중 보건 감시 및 대응 속도 개선; 2) 정확한
대상 선택으로 빠른 백신 개발; 3) 대량의 데이터 분석을
통해 수요 파악으로 서비스 제공 및 공공 이익을 위한 보건
위기를 예측하고 방지
• (의료기관) 의무기록 등 진료정보 디지털화
• (제약회사) 연구·개발 데이터를 전자DB로 통합
• (정부와 공공기관) 저장된 데이터를 이용·검색·실행
가능하도록 투명성을 확대
“보건의료 분야에서도 정보공개 진행, 데이터의 유동성 확대로
보건의료 산업을 변화”

66
“빅데이터” “ 인공지능” 관심도 (All)
- 전분야 Big Data  급증, AI  지속
Keyword : big data, artificial intelligence
Source : trends.google.com
29
36
Big Data Artificial Intelligence
Big Data Analytics
Analytics
Data Analytics
Big Data Hadoop
Hadoop
Artificial Intelligence
AI
Artificial Intelligence pdf
What is Artificial Intelligence
Movie Artificial Intelligence
Big Data

77
“빅데이터” “ 인공지능” 관심도 (Health)
- 美 ‘Big Data Initiative (2012.3)’ 급증  AI 관심 견인
28 25
Big Data Artificial Intelligence
Healthcare Big Data
Big Data Health
Big Data Analytics
Big Data in Healthcare
What is Big Data
Artificial Insemination
AI
Benefits of Artificial Intelligence
Artificial Intelligence in Medicine
Big Data

88
“빅데이터” “ 인공지능” 관심도
- 비즈니스, 산업, 정부의 관심 증대
32
9
Big Data
Business & Industry
30
13
Big Data
Law & Government
Healthcare Big Data
Big Data Analytics
Big Data Government
Analytics
Big Data Analytics
Data Analytics
Artificial Intelligence System

99
Emerging Technology
- 보건의료 관련 기술들의 촉발, 성장되고 있음
Emerging Technology (2016)

1010
Healthcare & Wellness
- Personal, Digital 관점의 기술들이 촉발, 성장
Healthcare & Wellness(2016)

1111
韓 국가연구개발사업 과제 수행 동향
- ‘99년~17년 1,799개 과제, 약 4,833.7억 투자
정부 연구개발 과제 수행 현황 (’99-’17)
Source : www.ntis.go.kr 자료 가공
총 1,799개 과제
• 빅데이터 : 1,360개 과제(‘09-’17)
• AI(인공지능) : 439개 과제(‘99-’17)
약 4,833.7억 투자
• 빅데이터 : 3,650억원
• AI(인공지능) : 1,183.7억원
수행주체별 연구비(누적) 비중(%)
• 빅데이터
– 중소기업 45.5%, 대학 29.4%, 출연연
22.0%, 국공립연구소 1.3%, 대기업 0.9%
• AI(인공지능)
– 중소기업 50.9%, 대학 18.5%, 대기업
13.8%, 출연연 12.2%
*본 자료는 검색과정, 결과정리 방식에 따라 달라질 수 있음
-
200.0
400.0
600.0
800.0
2002 2007 2012 2017
중소기업 대학 출연연구소 국공립연구소 대기업 정부부처 기타
[단위 : 억]
중소기업,
2,264.2 , 46.8%
대학, 1,290.6 ,
26.7%
출연연구소,
945.7 , 19.6%
국공립연구소,
43.0 , 0.9%
대기업, 194.9 ,
4.0%
정부부처, 1.6 ,
0.0%
기타, 93.7 , 1.9%
[단위 : 억]

1212
- ‘99년~17년 1,799개 과제, 약 4,833.7억 투자
Big Data
Analysis
Artificial
System
Cloud
Learning
Intelligence
Platform
Machine
Social
Hadoop
Database
Mining
Information
Network
Top WordsProposal Keyword(Eng)
*본 자료는 검색과정, 결과정리 방식에 따라 달라질 수 있음
정부 연구개발 과제 수행 현황 (Keyword_영문)

1313
정부 연구개발 과제 수행 현황 (연구내용)
빅데이터
개발
분석
시스템
기술
서비스
다양한
인공지능
알고리즘
실시간
정보
네트워크
사용자
설계
예측
Top Words
*본 자료는 검색과정, 검색결과의 정리에 따라 달라질 수 있음
Proposal (Kor)
- ‘99년~17년 1,799개 과제, 약 4,833.7억 투자

1414
2018년 정부연구개발 투자방향 및 기준(2017.3.13)
 “4차 산업혁명” 선도를 위한 기술·시장 선점형 R&D 투자
[생명·보건의료분야] 미래전망 및 투자방향
• 시장 선점을 위해 신약개발 초기단계와 유망 융합연구 지원을 강화하되 ‘임상3상 등 상용화’는
축소하고, 규제기술 투자는 확대신약
• 바이오 신기술(유전자편집, 줄기세포 등) 대두, BT-ICT-NT 융합 등으로 생명‧보건의료분야 기술혁신이
더욱 가속화
• 고령화 및 의료비증가(보험재정고갈) 문제로 기존 진단‧치료 중심이었던 연구개발이 예방‧관리기술
분야로 확대 중
• 기 개발 기술‧제품에 대한 추격형 연구보다는 글로벌 핵심특허 선점이 가능한 신개념 융합
의료기기 R&D 투자 확대의료기기
• 치매 등 난치성 뇌질환 극복기술 이외에도 높은 성장률과 다양한 산업 파급력이 예상되는
뇌공학 융합분야의 투자 강화뇌과학
• 미래의료를 선도할 대규모 정밀의료 사업 간 연계‧조정을 강화하고, 유용생물자원 가치제고는
확대하되 단순 정보생산은 축소유전체
• 그간 투자가 집중되어온 세포배양․분화 기술 보다는 타 분야에 활용이 가능한 미래유망
융합연구 지원 강화줄기세포
• 빠르게 성장할 BINT 기반 바이오융‧복합 시장을 선점하기 위해 첨단 바이오융합기술 분야에
대한 지원을 강화바이오융·복합
• 질병과 보건의료 재난의 사전 예방을 강화하여 국민건강 증진과 안전을 확보하고, 수요 기반
산‧학‧연‧병 간 연구협력도 강화임상보건
Source : 미래창조과학부 (www.msip.go.kr)

1515
美 NIH 임상시험 동향
- Big Data(1,862건), AI(27건) 임상연구 진행 중
Big Data : 암, 만성질환 관련 의료기록 분석
Source : www.clinicaltrials.gov
• 1999년부터 수행,
2009년부터 100건 이상
꾸준
• 주로 환자들로부터 얻은
의료기록을 분석하고, 이를
진단에 활용하는 연구를
수행
• 10,000명 이상의 넓은
피험자를 대상으로 하는
연구가 약 5% 수준(86건)
• 암(Cancer)분야에서
활발하게 수행되고,
만성질환 환자의 데이터를
분석하는 연구에서 활용
0
500
1999 2004 2009 2014
Clinical Trials for Big Data

1616
美 NIH 임상시험 동향
- Big Data(1,862건), AI(27건) 임상연구 진행 중
AI : 질병예측, 지능형 디바이스 연구
Source : www.clinicaltrials.gov
0
10
2002 2007 2012 2017
Clinical Trials for AI
• 2000년대 후반 임상연구
수행 활발
• AI를 활용하여 유전체,
고혈압, 뇌출혈, 파킨슨병 등
질병을 예측하려는 시도와
모바일 어플리케이션 개발
등을 위한 연구 등이 있음
• 환자상태의 모니터링 등을
포함하여 측정을 목적으로
하는 연구 위주

1717
보건의료 빅데이터 활용의 잠재력과 위험성 상존
- 개인정보 보안과 관리에 대해 제도·기술적 문제해결 필요
개인정보 보안관리는 여전히 해결해야 할 과제
Source : 보건의료 빅데이터 관련 각국의 법체계(KHIDI Brief Vol.208)
• 보건의료 정보와 관련한 규정
– Common Law의 비밀유지 의무
– Data Protection Act 1998 (개인정보
처리자의 준수원칙)
– Health and Social Care Act 2012
– Care Act 2014
• 모든 환자 관련 정보는 원칙적으로 제3자에
제공 불가
– 단, 환자의 동의 하에 가능
• 정보수집의 목적 범위 내 이용
– 연구목적에 대해 예외
– But, 빅데이터 활용에 제한(개정 움직임)
• 英 HSCIC 설립 및 의료정보 수집·이용에
대한 독립된 권한 부여 (現 NHS Digital)
– 일반의가 환자정보 제공 의무
– 저장·분석·가공 가능, 제3자 및 일반에
제공·공개함
– 단, 의료복지 서비스 증진, 국민건강
증진으로 제한적 활용
• 의료정보 관련 개인정보보호 규정 부재
• 연방, 주법률 공존
– HIPPA의 Privacy Rule에서 주로 규정하나
모든 의료정보를 다루지는 못함
– 교육과정의 의료정보는 Family Education
Rights and Privacy Act에서 다룸
• HIPPA(Health Insurance Portability and
Accountability Act 1966) (연방법)
– 산업영역별 개인정보보호 규정, 주법이
높은 보호를 제공하면 주법을 따름
– 당초 피고용자가 퇴직·이직자의 보장성율
유지하도록 하기 위함
– 건강정보의 전산처리와 전송 촉진 등
• GINA (The Genetic Information
Nondisclosure Act of 2008)
– 고용, 보험관련 의사결정을 내릴 때
유전정보 공개·활용 금지
• 빅데이터 연관산업으로 인한 규제 이슈 대두
– 데이터 거래에 대해 건강/의료정보도
관심대상
• 의료분야는 별도의 관리번호 체계도입, 게놈
등 연구 활성화를 위해 특별법 논의
• 개인정보보호법으로 규정함
– 개인 권익 보호 및 공익·공공성의
관점에서 정보공개 양립의견 개진에 따라
개정안 발의  ’16.1.1 시행
– 빅데이터 분석의 발전과 “특정개인을
식별하는 번호이용 등에 관한
법률(2013)”을 반영하여 개정
• 의료분야 개별법 검토
– 의료서비스 품질향상 및 의학연구 추진을
위한 정보연계 기반 필요
– 개인정보보호법에서 개인의 권리이익의
추가 보호를 위해 법제적 조치
• 법 개정이 이루어졌으나, 게놈 연구 등의
확대를 위해 현행 개인정보보호법 내에서의
문제점은 지속 제기되고 있음

1818
바이오산업 경쟁력을 제고하기 위한 핵심 빅데이터 구축 제시(’17.2월)
- 보건의료분야 특성을 고려한 빅데이터 구축·활용방안 필요
개인정보 보안·관리 문제 우리나라에서도 해결과제
Source : 보건의료 빅데이터 활용을 위한 기본계획 수립연구 (한국보건사회연구원, 2015) 참고
• 개인정보보호법(2011.9.30) 제정으로 보안·관리 지속 강화
– 진료내역, 유전체 정보 등 공공데이터, 사물인터넷 환경에서
실시간 수집 개인정보에 대한 제도 전반 강화 추세
– 민감정보 및 고유식별정보에 대해 정보주체 동의 하 또는
법률에 명시된 제한적 허용
– (‘17.3.30 시행) 개인정보처리자의 처리시 안전성 강화, 개인정보
수집 처리시 수집 출처·처리목적 등 고지하여 개인정보
자기결정권 보호
– (‘17.10.19 시행) 정보주체 동의를 받을 때, 중요사항 명확히 표시
• 보건의료 빅데이터 활용 관련 법·제도
– 보건의료기본법, 의료법, 국민건강보험법, 개인정보보호법,
정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 전자정부법
등
– 빅데이터 개인정보보호 가이드라인, 의료기관 개인정보보호
가이드라인 등
• 개인정보의 수집·이용에 대한 한계 인식, 활용방안 모색 중
• 의료정보 교류를 위한 시스템 보완과 데이터 상호운용성 보장 등에
대해 논의
① 개인정보 보호
• 개인정보 등 비식별화 조치에 대한 제약 해결 노력
• 현행법 내에서 예외경로 마련
• 보건의료분야 연구 등을 고려한 정보보호 규제√
② 분산된 자료 연계·활용
• ICT, IoT를 고려한 관련 제도 정비
• 익명화 유지 자료연계 기술 구현
• 의료, 헬스케어를 위한 클라우드 구축
• 보건의료관련 빅데이터 센터 구축 (예, 英 HSCIC)
③ 보건의료 시스템
• 신기술을 이용한 장비에 대한 수가산정
• 의료질 향상을 위한 신기술 장비 도입
 (’14.8) 개인정보보호법(2년 이내 주민등록번호 파기)로 코호트
연구자료의 가치 상실

1919
빅데이터 활용기반 마련과 개인정보 보호 강화 도모
- 개인정보 비식별 조치 가이드라인(2016.6.30)
신산업 발전과 개인정보 보호 조화 모색
Source : 개인정보 비식별 조치 가이드라인
• 식별자(Identifier)는 원칙적 삭제
– 고유식별정보(주민등록번호, 여권번호, 외국인등록번호,
운전면허번호)
– 성명(한자·영문 성명, 필명 등 포함)
– 상세 주소(구 단위 미만까지 포함된 주소)
– 날짜정보 : 생일(양/음력), 기념일(결혼, 돌, 환갑 등), 자격증
취득일 등
– 전화번호(휴대전화번호, 집전화, 회사전화, 팩스번호)
– 의료기록번호, 건강보험번호, 복지 수급자 번호
– 통장계좌번호, 신용카드번호
– 기타 유일 식별번호 : 군번, 개인사업자의 사업자 등록번호 등
• 속성자(Attribute Value)는 이용목적과 관련없을 경우 원칙적 삭제
– *희귀병명, 희귀경력 등으로 개인식별 가능
– 개인특성(성별, 나이, 고향, 흡연여부, 음주여부 등)
– 신체특성(혈액형, 신장, 몸무게, 신체검사 결과 장애등급,
진료내역 등)
– 신용특성(세금 납부액, 신용등급, 기부금, 건강보험료 납부액 등)
– 경력특성(학교명, 학과명, 학년, 성적, 경력, 직업, 직종 직장명 등)
– 전자적특성(쿠키정보, 방문일시, 휴대전화 사용기록, GPS 데이터
등)
– 가족특성(배우자, 자녀, 부모, 법정대리인 등)

2020
빅데이터 활용기반 마련과 개인정보 보호 강화 도모
- 개인정보 비식별 조치 가이드라인(2016.6.30)
신산업 발전과 개인정보 보호 조화 모색
Source : 개인정보 비식별 조치 가이드라인, https://www.slideshare.net/Gootiee/170705
• 빅데이터 활용을 위한 ‘임시 대체키’ 활용
– 서로 다른 사업자가 보유하고 있는 정보집합물을 결합하는 경우, 개인별로
부여된 식별자를 매칭키로 활용
– 다만, 정보주체를 알아볼 수 있는 식별자 그 자체를 매칭키로 사용하는 것은
위반소지(개인정보보호법 제18조)
• 개인정보 침해 소지를 방지하기 위해 전문기관에서 결합
– 한국인터넷진흥원, 한국신용정보원, 금융보안원, 사회보장정보원,
한국정보화진흥원 등
• 재식별시 개인정보보호법, 정보통신망법 위반 등으로 5년이하 징역, 5천만원 이하
벌금
BUT !!
• 디지털, 정보기술 취약계층에 대한
사생활 보안 위협
– 장애인, 노약자, 문맹자, 어린이
등의 사생활 보호 보안 위협

2121
(‘16.1) 러시아 모 사이트, 국내 CCTV 800곳 해킹 생중계
가정, 매장, 거리 등 CCTV 영상 전세계 무차별 노출
우리정부의 대응…. 지금 그 Site는…
Source : JTBC 등

2222
시장의 기술수용  기존 시스템 변화
- 빅데이터, AI, 클라우드와 같은 기술도입 불가피
기술의 유연성 vs 정책 적용의 유연성(?)
Source : www.kisa.go.kr 등 자료 가공
• 클라우드 서비스 제공자가 제공하는
서비스에 대해 『 클라우드 컴퓨팅 발전 및
이용자 보호에 관한 법률 』 제 23조
제2항에 따라 정보보호 기준의 준수여부
확인을 인증기관이 평가·인증하여
이용자들이 안심하고 클라우드 서비스를
이용할 수 있도록 지원하는 제도
공공시장에 클라우드 보안인증제 신기술로 인한 보건의료 체계 변화
서울아산병원 의료진이 실제 AI를 활용한
영상판독 설명
"단순영상진단, 전문의 필요 없다…10%
가산 재검토 필요"
2015.8.24 메디칼타임즈 2017.7.13 조선비즈
뷰노코리아
공동연구 AI기반
골연령 판독SW
AI를 이용한 단순영상 판독
“과장· 가상· 가정”
수가 재산정 보험재정 안정
진료에 대한 신뢰도 증가
의료진의 일자리
소규모 의원의 장비 도입 부담
“계란을 한 곳에 담지 말라”
‘17.5월 현재 인증 현황

2323
빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 적용 의료기기 허가심사 가이드라인(안)(‘16.12)
- ‘의료정보검색, 분석, 진단 및 예측’ 에 따라 분류
의료기기해당 여부는 사용목적에 따라 구분
Source : www.mfds.go.kr
제품의 분류
• 의료정보 검색
– 진단법, 치료법, 처방전 목록, 관련
의약품 정보 등 의료정보를 논문,
가이드라인 등의 문헌에서 검색하여
제공
• 분석
– 환자의 진료기록, 생체 측정정보,
의료영상 등을 분석하고 질병의 진단
및 치료에 적용되는 정보를 제공
• 진단 및 예측
– 수집된 의료정보를 분석하고, 질병의
유무 상태에 대한 가능성 정도를
자동으로 진단하거나 예측하여
의료진에게 정보를 제공
• 의료기기 아님
– 의료정보검색용
– 의료문헌을 분석하여 해당문헌에서의
환자의 질병 진단법 또는 치료법 검색
요약, 환자의 처방전 및 의약품 목록을
제시하는 소프트웨어
• 의료기기 해당
– 환자의 질병 진단·예방 등의 목적으로
의료정보를 분석, 진단 또는 예측하기
위해 제조된 소프트웨어
– 의료기기에 해당 될 수 있음

2424
빅데이터 및 인공지능(AI) 기술 적용 의료기기 허가심사 가이드라인(안)(‘16.12)
- ‘의료영상’ 또는 ‘의료영상 이외의 의료정보’ 분석 의료기기
2-3등급 의료기기로 분류
Source : www.mfds.go.kr
의료영상을 이용한 빅데이터 및
인공지능 기술이 적용된 의료기기 품목 (예시)
• 의료영상분석장치 소프트웨어 (2등급)
– 의료영상을 획득하여 모의치료, 모의시술, 진단에 사용
가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어
• 방사선치료계획 소프트웨어 (2등급)
– 획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및
모의 시술에 사용되는 소프트웨어
• 의료영상 검출보조 소프트웨어 (2등급)
– 의료 영상내에서 정상과 다른 이상부위를 검출한 후
윤곽선 색상 또는 지시선 등으로 표시하여 의료인의
진단결정을 보조하는데 사용하는 소프트웨어
• 의료영상진단보조 소프트웨어 (3등급)
– 의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는
질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로
표시하여 의료인의 진단 결정을 보조하는데 사용하는
소프트웨어
의료영상 이외의 의료정보를 이용한 빅데이터
및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 품목(예시)
• 생체신호검출보조 소프트웨어 (2등급)
– 환자의 각종 생체정보(의료영상 제외)를 사용하여 정상과 다른
이상 신호를 검출한 후 알람을 제공하거나 색상 또는 지시선
등으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는
소프트웨어
• 생체신호진단보조 소프트웨어 (3등급)
– 환자의 각종 생체정보(의료영상 제외)를 사용하여 질병의 유무,
질병의 중증도 또는 질병의 상태 등을 진단 또는 예측하거나
가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을
보조하는데 사용하는 소프트웨어
• 인체유래검체검출보조 소프트웨어 (2등급)
– 인체 유래 검체를 분석하여 정상과 다른 특이적인 결과를
제공하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는
소프트웨어
• 인체유래검체진단보조 소프트웨어 (3등급)
– 인체 유래 검체를 분석하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는
질병의 상태 등을 진단 또는 예측하거나 가능성 정도를
자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는
소프트웨어

2525
Source : CB Insight(2016), “The Race For AI: Google, Twitter, Intel, Apple
In A Rush To Grab Artificial Intelligence Startups”
?
AI 기술 기반 Startup들  신시장 형성 주도
- 의료영상, 의료정보 데이터로 시장 주도 시대 도래
수많은 의미있는
데이터들
미래 가치
Jul-17 Jul-19 Jul-30……….

26
Q & A
한국보건산업진흥원 R&D진흥본부
mplee@khidi.or.kr
mplee8274@korea.kr
감사합니다

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