디지털헬스케어의 마스터키: "데이터"

데이터 중심의 디지털헬스케어 산업 분석

▶ 디지털헬스케어 산업 정의

모바일/디지털 기술을 활용해 개인의 건강과 질병을 관리하는 산업 영역.

IT (정보통신기술)과 BT (생명공학기술)의 융합으로 볼 수 있음.

▶ 헬스케어와 데이터의 관계

기존의 의학 및 생명공학 연구는 통계와 데이터를 기반으로 근거를 마련함. (Case reports, Randomized Controlled Trials)

IBM에 따르면 개인이 일생 동안 생성하는 건강 데이터는 총 3가지로 분류됨 : (1) 외부적 요인 데이터, (2) 유전체 데이터, (3) 임상 데이터

출처 : IBM Health and Social Programs Summit (2014)

▶ 데이터 중심의 디지털헬스케어 산업 형성

정보통신 기술의 결합을 통해 헬스케어 산업에서 다음과 같이 새로운 기회 영역이 창출됨. (= 디지털헬스케어 산업의 기회 영역)

1. 기존의 헬스케어 산업에서 활용되지 않았던 외부적 요인 데이터의 수집이 가능해짐. 

기존에는 건강 데이터를 수집할 수 있는 시점이 병원 안으로 한정되었음. 웨어러블, IoT 하드웨어 및 건강관리 서비스를 통해 일상에서 발생하는 다양한 데이터를 수집할 수 있게 됨. IBM의 자료에 따르면 일상에서 발생하는 외부적 요인 데이터는 개인의 건강에 60%의 영향을 미치는 요소. 이 데이터를 활용해 인구 집단의 통계에 대한 연구에서 나아가 개인의 건강에 대한 정밀한 연구가 가능해짐. (예 : 칼슘 섭취가 골다공증 발병에 미치는 영향 → 골다공증 예방을 위해 A라는 사람이 섭취해야 하는 칼슘의 양) 

2. 기존에 수집되었던 데이터를 더 제대로 활용할 수 있게 됨.

데이터의 형식이 표준화되면서 연속적인 데이터의 활용이 가능해짐.      

3. 데이터 분석 기술의 발전으로 새로운 발견이 가능해짐.

1,2번을 통해 모인 데이터를 인공지능을 통해 분석할 수 있음.

데이터를 통해 디지털헬스케어 산업은 선순환 구조를 띄게 됨.

고객 유입 ➢ 데이터 축적 ➢ 더 좋은 제품 ➢ 더 많은 고객 ➢ 더 많은 데이터

따라서 데이터는 Digital Healthcare 산업의 가장 중요한 경쟁우위 요소라고 볼 수 있음. 

▶ 디지털헬스케어 산업의 구분 - 데이터를 중심으로

Digital Healthcare 산업은 데이터의 활용 단계에 따라 측정 - 통합 - 해석 - 솔루션의 4단계로 구분할 수 있음. 

1. Data measurement (데이터 측정) 

D2C 검사

Wearables & IoT

Apps

2. Data integration (데이터 통합) 

EMR/EHR

PHR

3. Data interpretation (데이터 해석) 

Medical AI

O2O

4. Data-driven solutions (데이터 기반 솔루션) 

 Counseling (코칭) 

 Merchandise (제조 & 판매)

 Treatment (시술 & 치료)