제4회 Severance Health IT Insight Seminar
http://onoffmix.com/event/68273
많이 배운 것 같았는데.. 오히려 모르는 게 많아진 느낌.
아래는 메모.
* 한국오픈헬스 신현묵 이사 - 해외사례로 본 헬스IT의 역습
중국 알리페이 널리 씌여.
원격 진료 안 되는 나라는 한국뿐.
중국 간질 환자 10년 모니터링 장비.
중국 Home Care Kit.
영국 블로그 등의 정보 활용해 금리 조정하기도 해.
국내 의료기관보다 중국, 미국 등 해외 의료기관과 일하라 권한다.
진단/처치 판단은 병원이 아닌 보험회사가 한다.
헬스케어가 팔릴 만한 가치가 있으려면 보험회사가 관심을 가져야 한다.
눔 - 센서, 인공 지능, 데이터 시각화.
의료계의 우버, 왕진. Heal. Pager. 100달러쯤. Medzed Retrace Health.
미국 응급실이 비싼 탓에 왕진 수요 있어.
보험 재정의 방향성 중요.
인공 지능 활용하려면 EMR이 잘되어 있어야 하는데.. 정량이어야. 정성은 안돼.
의료 정보, ML이 가능한 데이터 셋이냐?
셀프 트래킹을 싫어한다.
의사들과 디바이스 만들었는데 다 실패. 구닥다리 UX. 의사가 필요한 데이터.
Fake medicine이 medicine보다 두 배 이상 큰 시장. Fake를 medicine으로.
Apple HealthKit은 ML 할 만한 데이터를 담을 틀이 되어 있다.
중국 NGS 5시간 걸리는 장비. 몇 년 안에 1시간 안으로 떨어질 것.
중국은 진료비 선불. 한국과 달라.
중국 구아하오. 온라인 병원 예약. 3700만명 이용.
중국 우진 인터넷 병원.
중국 의료진 간의 원격 진료 많아.
우리 의료 정보 시스템 수출 불가능.
한국 전세계 유일의 청구 고속 솔루션에 집중.
중국은 디테일에 약해. 환자를 돈으로 봐. 우리는 이 점을 파고들어야 하지 않을까?
질문. ML 가능한 데이터는 누가 만들어야 하나?
의료 기관에 있는 의료인들이 만들어야 한다.
질문. 해외 보안은?
시스템이 잘되어 있다. 국내 의료 환경에서는 보안을 무시할 수밖에.
질문. 세브란스에서 인공 지능 의사를 만들려면 어떤 순서로?
데이터 셋부터 출발해야. 알고리즘은 가져다 쓸 수 있어.
보험 회사 수가 계산 알고리즘 공부하는 것도 도움될 것.
질문. 한국에서 가장 먼저 뽑아야 할 말뚝은?
좀 과격하게 말하자면, 건강보험이 파산 한 번 해야. 심평원이 없어져야.
* 휴레이포지티브 최두아 대표 - 당뇨병 관리 서비스
7년된 스타트업, 25명.
15개 프로젝트 진행.
Health Switch 당뇨 환자 관리 서비스.
혈당계와 활동량계 지급.
활동량계 정확성 중요하지 않아. 활동했다는 것 자체가 중요.
대상자 수 적어 기기 교육 오프라인 진행. 성과 커. 대상자 평균 52.3세.
아이센스, 핏빗.
B2B, B2C 모델 모두 진행.
* 연세의료원 김광준 교수 - Virtual Health Spot
원격 화상 투약기. 시간 문제, 100% 된다.
InstyMeds.
원격 진료. 시간 문제, 100% 된다.
해야 할 일 1. AI 기반 CDSS 개발 & 2. 모니터링 디바이스 개발.
1항 관련, 진료 과정에서 녹취한 데이터를 이용해 ML, 이를 통해 인공 지능 의사까지.
디오텍 의료 녹취 시스템.
2항 관련, 무선 청전기. 천식 진단에 활용.
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