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카카오벤처스 디지털헬스케어 뉴스_20221115
[이 주의 주요 뉴스]
미국 글로벌 제약시 Eli Lilly, 당뇨병 관리 플랫폼 출시
Eli Lilly는 지난주 월요일(7일) 올해 연말부터 미국 일부 클리닉에 개인화된 당뇨병 관리 플랫폼인 'Tempo'를 출시하고 2023년에는 전국적으로 확대할 예정이라고 밝혔습니다. Tempo는 3가지 요소로 구성되는데, 일회용 인슐린펜 Tempo Pen과 이와 호환되는 모바일 앱인 Tempo Smart, 그리고 펜의 인슐린 용량을 추적하도록 설계된 Tempo Smart Button입니다.
이 3가지는 당뇨병이 있는 성인에게 맞춤형 가이드라인을 제공하기 위해 결합된 상태로 작동합니다. Tempo Smart Button은 Tempo Pen 상단에 부착하며, 인슐린 투약 정보를 받아 저장한 뒤 블루투스 페어링 기능을 통해 앱으로 데이터를 전송합니다. 모바일 앱인 TempoSmart는 핏빗이나 가민, 애플 등의 웨어러블 장치와 호환되며, 혈당 수치 및 인슐린 투여량과 같은 개인 데이터를 의료 제공자와 공유할 수 있도록 하고 의사들은 자체 플랫폼을 통해 환자의 경과를 볼 수 있습니다.
Lilly는 만성질환 관리 플랫폼 Welldoc과 함께 위 서비스를 개발했습니다. 또한, Lilly는 올해 8월 이 기술에 대한 유럽의 인증 마크인 CE(European Conformity)를 확보했기 때문에 다가오는 미국 출시와 더불어 동시에 유럽 출시를 계획하고 있을 것으로 보입니다.
제약회사와 디지털 헬스케어 회사간 협업의 핵심은 제약회사의 핵심 고민-어떻게 하면 더 많은 약을 팔면서 환자의 건강을 개선할 수 있을까-에 있습니다. 후자만으로는 지속적인 협업이 힘듭니다. 이번 릴리 사례에서 주목해야 하는 점은 스마트 인슐린 펜이 있다는 점입니다. 이는 릴리의 인슐린과 독점적으로 연결되기 때문에 그 효용을 높여줍니다. 반대로 환자에게 가치를 줄 수 있음에도 제약회사 쪽 호응이 높지 않은 사례가 스마트 약병입니다. 이는 모든 알약에 적용될 수 있는데 오히려 그 점때문에 제약회사들은 심드렁한 모습입니다.
- 뉴스 원본 (자세한 내용은 아래 기사 참조)
[이 주의 분석 뉴스]
1. 헬스케어에서 과연 유니콘이 나올 수 있을까?
세계에서 가장 큰 기업은 어떤 영역에서 나올까요? 실리콘밸리의 대표 VC인 Andreessen Horowitz(이하 'a16z')의 헬스케어 및 바이오 영역 파트너인 Daisy Wolf와 Vijay Pande는 소비자 중심의 의료 기술 회사(consumer health tech-startup)일 것이라고 이야기합니다. a16z는 Skype, AirBnB, Facebook 등 내로라하는 기업들을 비롯, 하이테크 기업에 주로 투자하며 투자 실력을 입증받은 대규모 벤처캐피털입니다.
오늘은 a16z의 두 파트너가 작성한 칼럼을 바탕으로 '앞으로 세계에서 가장 큰 기업은 소비자 중심의 의료 기술 기반 회사가 될 것'이라는 흥미로운 주장에 대해 자세히 살펴봅니다
실제로 구글, 애플, 페이스북, 아마존(줄여서 'GAFA')과 같은 빅테크 기업은 모두 헬스케어 분야를 호시탐탐 노리고 있습니다. 그 이유는 헬스케어 산업이 미국 GDP의 20%인 4조 달러 규모이며, 이는 빅테크 기업들의 주요 수익원인 광고 산업의 5배에 달하기 때문입니다. 하지만 헬스케어 영역은 매우 복잡하고 그들의 메인 비즈니스도 아닙니다. 물론 적극적인 M&A를 통해 길을 찾고 있지만 이것이 경쟁에서 승리하기 위한 방법으로 보이지는 않습니다.
그렇다면 기존의 대규모 헬스케어 기업은 어떨까요? 세계 8위 기업인 UHG(유나이티드헬스그룹)은 테크 기업이 아닐 뿐더러 소비자와의 접점은 상당히 약해서, 제품의 절반을 소비자에게 직접 판매하는 DTC(Direct to Consumer) 형태의 소비자 중심 기업임에도 불구하고 고객만족도(NPS)가 10점 만점에 4점일 정도입니다. 이처럼 약한 소비자 만족도는 UHG의 성장 잠재력을 제한하고, 세계 최대 기업이 되는데 방해가 될 것으로 보입니다.
결국 미래의 가장 큰 회사는 오늘날의 빅테크 기업이나 현재 헬스케어 회사가 아닌, 소비자에게 집착하고 헬스케어 기반으로 기술과 체계에 접근하여 미래의 헬스케어를 재개편하는 회사가 될 것입니다. 더 자세히 살펴보기 전에 소비자 중심의 기업이 꼭 유통 기반의 DTC거나, 소비자가 직접 돈을 지불하는 형태일 필요가 없음을 강조합니다. 그 대신 소비자들이 회사와 상호작용하고 있다는 것을 알고 이에 대해 충성심을 느낄 수 있는 것을 의미함을 기억해야 합니다.
Consumer health tech-startup이 가장 큰 회사가 될 수 있는 방법(1): 수직적 통합 방식(a vertically integrated path)
수직적 통합 방식은 대부분의 의료 서비스를 보유하고 있는 payvidor(지불자와 의료 서비스 제공자가 결합된 형태)를 구축하는 방식을 의미합니다.
헬스케어에서 완벽한 통합서비스와 만족스러운 소비자 경험을 동시에 전달하는 회사가 없는 이유는 제3자 지불 구조 때문입니다. 시스템은 실제 지불자인 의료 보험사와 기업에 최적화되어 있고, 이 때문에 소비자 경험에 대해 크게 신경 쓸 공급자 또는 의료 시스템이 딱히 필요하지 않았습니다.
UHG(United Health Group: 산하에 미국 최대의 의료보험인 United Healthcare와 헬스케어 서비스 부문인 Optum을 두고 있음)와 같은 payvidor가 소비자 경험을 약간이라도 개선하여 계약을 체결한다고 가정해보면 그들은 수익성을 수십억 달러까지 향상시킬 수 있을 것입니다. 수직적 통합 방식의 경로를 통해 세계적인 기업이 되기 위해서 고려해볼만한 중요한 요소는 무엇일까요? 아래에서 초기 사업의 침투성, 호환성, 유통 경로, 가치 입증의 측면에서 살펴봅니다.
1) 초기 사업은 더 큰 제품의 표면적 영역에 침투할 수 있어야 합니다. 성장하기 위해서는 전문 의료/헬스케어 서비스를 제공하면서 동시에 그 뒤에 이어지는 보험, 재무 등의 서비스까지 연계할 수 있어야 하는데, 가령 맥북/아이폰/아이패드/애플워치 간의 크로스셀링 및 LTV(life time value)를 극대화하는 애플의 전략이 영감이 될 수 있습니다.
2) 둘째로 이 회사들은 최종적으로 소비자와 기업 모두를 다양한 수익원으로써 잡을 수 있어야 합니다. iPhone이 Cingular(현재 AT&T)와 함께 출시된 것처럼 처음에는 현금으로 시작할 수 있지만 결국 모든 이동통신사와 호환되도록 확장되었습니다. 의료 서비스 지불자는 소비자, 보험 회사, 고용주, 정부 기관 등 주체가 다양하므로 수익을 극대화하기 위해 야심찬 회사는 모든 지불자와 호환되기를 원할 것입니다.
3) 셋째로 승자는 DTC를 시작할 수 있지만 결국 유통채널로써 공신력있는 헬스케어 기관을 확보해야 합니다. UHG를 통한 펠로톤의 유통과 Headspace/Ginger와 Kaiser의 파트너십이 핵심 예시입니다. 보험 제품을 의료 서비스 제공 제품의 유통 경로로 사용할 수 있기 때문에 세계에서 가장 큰 회사는 의료 서비스 제공과 상환을 모두 망라할 수 있을 것입니다.
4) 마지막으로 실제로 가치를 입증해야 합니다. 이는 업계가 앞으로 천천히, 하지만 확실한 가치 기반 의료로 전환함에 따라 앞서 언급한 유통 채널을 확보하고 장기적인 수익성을 보장하는 데 매우 중요할 것입니다.
Consumer health tech-startup이 가장 큰 회사가 될 수 있는 방법(2): 수평적 방식(a horizontal path)
이제 다른 모든 의료 회사에 기반이 되는 서비스를 제공함으로써 세계에서 가장 큰 회사가 될 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 이어서 수평적 헬스케어 플레이를 통해 가장 큰 회사가 될 두 가지 주요 기회를 살펴볼 예정입니다. 하나는 '헬스케어의 아마존'이 되는 것이고 다른 하나는 '헬스케어의 Visa'가 되는 것입니다.
"헬스케어의 아마존" 우리는 무언가를 구매하고 싶을 때 아마존에서 상품을 검색하고 가격과 신뢰할 수 있는 리뷰를 비교한 후 전세계의 여러 옵션을 고려하여 구매할 수 있는 좋은 기회를 갖고 있습니다. 하지만 헬스케어에는 이런 마법같은 경험이 존재하지 않습니다. 만약 어떤 사람이 의사를 찾거나 병원을 예약해야 한다면 구글에서 "근처 알레르기"를 검색하는 것에서부터 보험 회사의 압도적인 디렉토리를 마주하는 것까지 수준 낮은 선택지를 갖고 있습니다. 비용이나 품질에 대한 통찰력이 거의 없는 상황 속에서 소비자의 약이나 건강 보험을 위해 가장 저렴한 옵션을 찾는 경험은 더 나아질 수 없습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 리뷰, 품질 측정 기준 및 가격 투명성을 갖춘 의료 서비스 등 보험 및 약품을 구입하기 위해 사람들이 보편적으로 이용할 수 있는 아마존과 같은 의료 서비스가 필요합니다.
"헬스케어의 Visa" 이 외에도 헬스케어의 Visa가 되어 소비자의 거래 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 기회가 있습니다. 대부분의 미국인들은 우편을 통해 1990년대에서 나온 것처럼 보이는 수수께끼 같은 의료 청구서를 받아 오고 있습니다. 우리는 청구서 지불을 간소화하고, 비용에 대한 투명성을 제공하며, 소비자에게 무이자 금융을 제공함으로써 의료 분야에서 소비자 지불을 획기적으로 개선할 수 있는 기회가 있다고 믿습니다. 이러한 소비자 경험은 또한 의료 분야에서의 모든 비소비자의 거래를 합리화하는 데 획기적인 역할을 할 수 있습니다.
기업가들은 위의 기회들을 보기 시작했는데, 오늘날 솔브, Zocdoc, Sesame, Mishe와 같은 마켓플레이스 회사들은 건강관리 서비스와 약품 쇼핑을 더 쉽게 하고 있으며 Cedar와 같은 핀테크 회사들은 소비자들이 의료비를 쉽게 지불하도록 하고 있습니다.
이러한 기업 또는 미래의 거대 기업이 탄생할지 여부는 여러 가지 요인에 의해 결정됩니다.
1) 첫째로 이러한 기업들은 복잡한 의료산업을 연결할 수 있는 능력을 갖추고 있어야 합니다. 소비자, 고용주 건강 보험, 민간 보험 또는 정부가 비용을 부담하는 경우 동등하게 잘 작동해야 합니다. Visa는 모든 상인들이 받아들이기 때문에 선택 가능한 것이었음을, 아마존은 거의 모든 것을 팔기 때문에 선택하는 것임을 잊지 말아야 합니다.
2) 둘째로 이들 기업은 고효율의 고객 획득 채널에 미리 연결되어 있어야 합니다. Visa가 소비자 은행을 통해 환자를 획득하는 것처럼, 헬스케어 업계에서의 Visa는 제공자와 의료 시스템이 제품의 채널 파트너 역할을 해야 합니다.
3) 마지막으로, 실제로 세계에서 가장 큰 기업이 되려면 수평적 의료 서비스를 대량 거래흐름에 통합하여 제공하는 가치의 일부를 실제로 포착해야 합니다. Amazon과 Visa는 전체 거래 중 상당한 비율을 차지하며, 헬스케어에서도 거대한 규모의 거래 흐름을 만들기 위한 동일한 작업이 필요합니다.
흥미로운 내용의 칼럼입니다. 많은 이들이 그리는 헬스케어의 이상적인 모습과 복잡하고 친절하지 않은 현재의 모습을 결합시키는 모델을 제시하는 것처럼 보입니다. 하지만 현실적으로 대다수의 성공적인 헬스케어 회사들은 시장에 존재하는 문제를 풀고 있고 있음에도 불구하고 (안타깝게도) 여기서 소비자는 주요 고려 대상이 아닙니다. 왜냐하면 헬스케어에서 소비자는 사용자일 뿐 지불자가 아니기 때문입니다. 물론 헬스케어 시장의 문제를 풀면서 소비자 친화적인 서비스를 내놓을 수 있으면 이는 충분한 가치를 만들어낼 수 있을 것입니다. 하지만 소비자만을 중심에 두는 것은 위함한 전략입니다.
- 뉴스 원본 (자세한 내용은 아래 기사 참조)
https://a16z.com/2022/11/11/the-biggest-company-in-the-world/
2. FDA 승인을 받은 AI 의료기기를 통해 알아보는 5가지 시사점들
인공 지능과 머신러닝을 사용하는 의료 기기가 미국 전역의 병원과 연구소에 등장하면서 FDA는 더 많은 신청건수를 접수하고 있습니다. 10월 5일에 발표된 데이터에 따르면 FDA는 2022년에만 91개의 AI 또는 머신 러닝 지원 의료 기기를 승인했습니다. 올해 FDA 승인을 받은 기기에는 Apple Watch용 심방세동 이력기능과 텔아비브에 기반을 둔 스타트업 Aidoc의 X선 검사를 분석하여 기흉을 감지하고 분류하는 기능이 포함됩니다.
오늘은 FDA가 현재까지 승인한 모든 AI 및 머신러닝 기기에 대한 데이터를 바탕으로 5가지 핵심 사항을 정리합니다.
1. 지난 5년동안 AI 의료 기기 수는 급증했습니다.
FDA에서 검토한 AI 및 머신 러닝 기기의 수는 2017년에서 2018년 사이에 두 배 이상 증가했으며 그 이후로 매년 계속 증가하고 있습니다. 2021년 FDA는 2018년보다 83% 증가한 115건의 제출을 승인했습니다. 센서 기술, 이미징 및 데이터 분석의 발전이 이러한 추세를 주도하는 데 도움이 되었습니다. 한편 환자의 안전을 보장하기 위해, 치료 결정을 뒷받침하는 동인으로서 이러한 기술 응용 프로그램을 규제하고 제어해야 할 필요성 또한 증가했습니다.
2. 다른 어떤 전문 분야보다 영상의학 분야의 AI 도구가 압도적으로 많습니다.
FDA가 현재까지 승인한 521건의 제출 중 4분의 3은 영상의학, 11%는 순환기를 다룹니다. 이러한 분야에 개발이 집중된 이유 중 일부는 데이터가 영상 및 심전도에 집중되어 있기 때문입니다. 영상의학이나 및 순환기학은 보유한 데이터 세트가 크고 비교 가능하며 깨끗한 반면, 다른 영역의 데이터는 서로 다른 방식으로 저장되거나 호환되지 않는 경우가 많습니다. 때문에 단일 병원에서 가져온 데이터를 사용하여 만든 알고리즘이 다른 의료 시스템에서는 작동하지 않을 수 있습니다.
3. 대부분의 승인 기기는 510(K)를 받았으나 많은 AI/ML기기는 FDA의 검토가 필요하지 않습니다.
510(K)는 등록해야 하는 기기 제조업체가 의료 기기를 판매하려는 의도를 최소 90일 전에 FDA에 통지하도록 요구합니다. FDA 검토를 거친 기기 중 96%가 510(k) 승인을 받았습니다. 하지만 개발자가 등록하려는 기기가 이미 시장에 나와 있는 기기와 ”실질적으로 동등”하다는 것을 증명할 수 있는 한 임상 시험이 필요하지 않습니다. 자동화된 학습 도구의 대다수 응용 프로그램은 규제 검토가 필요하지 않기 때문에 FDA 승인 장치는 의료 분야에 존재하는 AI 및 기계 학습 지원 도구의 일부일 가능성이 높습니다. 학술적 목적의 의료 시스템은 일반적으로 자체 개발한 알고리즘에 대해 FDA 승인을 받을 필요가 없기 때문입니다.
4. 가장 많은 AI/ML 의료기기를 보유한 기업은 GE Healthcare와 Siemens입니다.
지금까지 GE 헬스케어는 42개의 AI 및 머신 러닝 지원 의료 기기에 대해 FDA 승인을 받았으며 대부분이 영상의학에 사용됩니다. 여기에는 MRI 이미지의 품질을 향상시키는 이미지 재구성 알고리즘과 기흉을 감지하는 데 도움이 되는 알고리즘이 포함됩니다. 베를린에 기반을 둔 Siemens Healthineers는 CT 스캔에서
석회화된 관상동맥 병변을 신속하게 정량화하고 정확하게 시각화하는 데 도움이 되는 기능을 포함하여 29개의 승인된 장치를 보유하고 있습니다. 이 외에도 도쿄에 기반을 둔 사진 회사의 자회사인 Canon Medical Systems; 컴퓨터 지원 분류 시스템을 만드는 텔아비브 기반 Aidoc, 암스테르담에 본사를 둔 대기업 필립스(Philips)도 몇 가지 승인된 AI 기기를 보유하고 있습니다.
5. AI/ML 장치는 '학습'할 수 있는 알고리즘으로 점점 더 복잡해지고 있으며 규제 기관은 적응을 모색하고 있습니다.
현재 의료 기기에 대한 모든 주요 변경 사항은 FDA의 승인을 받아야 하므로 대부분의 알고리즘은 시장에 출시된 후에도 큰 변화 없이 정적인 상태를 유지합니다. 그러나 규제기관은 이러한 장치에 통합된 소프트웨어가 적응할 수 있는 미래를 준비하고 있습니다. FDA는 이러한 유형의 기기를 규제하는 방법을 현대화하기 위해 몇 가지 조치를 취했습니다. 기관이 신뢰할 수 있는 제조업체가 소프트웨어 제품을 업데이트하도록 사전 승인할 수 있는 디지털 건강 사전 인증 프로그램(digital health pre-certification program)을 준비하고 있습니다. 하지만 FDA는 이 프로그램을 진행하려면 의회 승인이 필요하다고 인정했습니다. FDA는 또한 기업이 소프트웨어 기반 기기에 대한 예상 수정을 개략적으로 설명할 수 있는 predetermined change control plan에 대해 논의했으며, 이를 통해 회사는 또 다른 시간 소모적인 제출 없이 해당 경계 내에서 변경할 수 있습니다.
다소 일반적인 내용이 많고 새로운 인사이트 보다는 사실을 전달하는 칼럼입니다. 흥미롭게 보이는 부분은 이 분야에서 GE, Siemens와 같은 대기업이 매우 적극적이라는 점입니다. 대기업이 혁신적인 분야에서 뒤떨어지는 경우가 많다는 선입견을 불식시키는 결과입니다. 대기업이 앞서가는 분야에서 의료 인공지능 회사들이 어떤 전략을 택해야 할 지 고민이 필요합니다.
- 뉴스 원본 (자세한 내용은 아래 기사 참조)
https://www.medtechdive.com/news/FDA-AI-ML-medical-devices-5-takeaways/635908/
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