지난 9월 30일부터 10월 2일까지 미국 샌디에고에 위치한 스크립스 중개과학연구소 (Scripps Translational Science Institute, STSI) 에서 개최한 Transforming Medicine: Evidence-Driven mHealth 학회에 다녀온 후기 2편입니다. 1편을 보시려면 여기를 클릭!
스크립스 중개과학연구소는 세계적인 심장전문의이면서, 디지털 헬스케어 분야의 선구자인 에릭 토폴 박사님께서 소장으로 있는 연구소입니다. 디지털 헬스케어 분야에서 많은 기업, 병원, 스타트업 등과 함께 선도적인 임상 연구를 진행하고 있는 곳이기도 합니다.
의료 분야 활용을 확대하는 IBM Watson
디지털 헬스케어 컨퍼런스에서 빠질 수 없는 곳이 바로 IBM Watson 이겠지요. 이번 컨퍼런스에서도 IBM Watson Health 의 Global Client Engagement Leader 인 Robert S. Merkel 가 발표를 했습니다.
- 개인적으로 Watson 의 발표에 대해서 크게 기대를 했습니다만, 사실 이미 알고 있는 내용들을 리뷰하는 수준이어서 완전히 새로운 내용은 많이 없었던 것 같습니다. 하지만 전반적으로 받은 느낌은 Watson 이 이제 의료의 몇몇 분야에 (예를 들어, 암 환자 치료법 권고, 임상 시험 매칭, 암 유전체 분석 등) 국한되는 것이 아니라 의료 및 헬스케어 전체로 확장되고 있다는 느낌이었습니다.
- 사실 국내에서도 ‘한국형 Watson을 만들겠다’ 는 목표를 가진 프로젝트가 더러 있는데 (저도 참여를 했던 곳도 있고..) 엄밀히 말하면 Watson이 현재 진행하고 있는 여러 가지 역할 중에 일부분 (암 환자 치료법 권고 등)을 구현한다고 보는 것이 맞을 것 같습니다. Watson 은 이제 암환자 치료법 권고 뿐만 아니라, 암 유전체 분석, 임상 시험 매칭, EMR 분석, 건강 조언 제공 등의 의료 전반에 활용되고 있습니다.
- IBM 이 Watson의 헬스케어 적용에 대해서 굉장히 장기적인 시각을 가지고 있고, 여기에 미래의 사활을 거는 것이 아닐까 하는 느낌이 계속 들었습니다. 바꿔말하면, 자꾸 뭔가를 더 하기는 하는데, 단기적으로 크게 돈이 될만한 부분이 딱히 없다고 생각되기도 한다는 점입니다.
- IBM Watson Health 는 지난 4월에 Watson 의 헬스케어 부분에 활용되는 사업부서를 따로 분리한 것입니다. (제가 이 부분을 잠깐 놓쳐서 영어를 정확히 못 알아들었습니다만) IBM 의 유구한 역사에서도 이렇게 사업부를 따로 분리하는 것은 과거 IBM이 PC 사업에 진출할 때 이후로 두번째인가 그렇다고 합니다.
- Watson Health 가 독립된 사업부로 분리됨과 동시에 애플, 존슨앤존슨, 메드트로닉과 제휴를 맺고, 의료 데이터 및 EMR 관련 기업인 explorys 와 phytel 을 인수했었는데, 이 제휴와 인수 모델은 그 이후로도 계속 확장되고 있습니다.
- 특이할만한 점은 지난 8월 영상의료데이터 기업인 Merge Health 를 인수했다는 것입니다. 대량의 CT, MRI 등의 데이터를 보유한 기업입니다. 기존의 Watson 은 (제퍼디! 퀴즈쇼에서처럼) 주로 자연어 처리, 텍스트 분석 기반의 인지 컴퓨팅이 핵심이었는데, 이제 이미지 데이터 분석까지 확장하려는 계획을 알 수 있습니다. 현재 세계적으로 딥러닝 스타트업들이 영상의료데이터 분석에 많이들 집중하고 있는데, 결국에는 Watson 과의 경쟁을 해야 하는 것인가… 하는 생각이 들기도 했습니다.
- 재미있었던 슬라이드 중의 하나는 ‘인간이 컴퓨터보다 나은 역량’ 및 ‘컴퓨터가 인간보다 나은 역량’ 을 비교한 것이었습니다.
- 인간이 우월한 역량: 상식, 딜레마 해결 능력, 윤리, 공감능력, 상상력, 공상, 추상화 능력, 일반화 능력
- 컴퓨터 (인지 시스템)이 우월한 부분: 자연어 처리, 패턴인식, 지식 분류, 기계 학습, 편견 없애기, 무한한 저장능력
- 발표 초반부터 Robert Merkel 은 “Watson 은 의사를 대체하려고 한다는 것은 큰 오해이다. 현재 의사들의 능력을 더 개선시켜주고, 확장시켜주며, 가속화시켜주는 것이 Watson 의 역할이다” 라고 강조했습니다. 하지만 결과적으로 봤을 때, Watson 이 목표로 하는 바가 이뤄진다면 현재 의사의 일부 역할을 맡게 되는 방향으로 간다는 것은 부인할 수 없을 것 같습니다.
- 특히 재미있었던 부분은 발표 후 패널 토의에서 “로봇 의사가 언제쯤 구현될까?” 에 대한 논쟁이 있었는데, 이 때 임상의들과 기술 전문가들의 의견이 갈렸고 이와 관련된 다양한 이야기들이 나왔습니다. 이 때 Robert Merkel 이 이런저런 이야기를 하다가 “몇년 후에는 Watson이 의사 면허 시험에 도전할만큼의 능력이 될 것도 같다. 그게 결국 우리가 추구하는 방향이다” 라는 식의 언급을 했습니다.
- 구글의 무인자동차가 네바다주에서 운전면허를 땄듯이, IBM Watson이 의사 면허 시험에 통과하게 된다면 어떻게 될까? 하는 재미있는(?) 질문이 제 머릿속에 남았습니다.
- 새롭게 나온 사실 중의 하나는 Watson이 이제 EMR 데이터 분석에도 도전한다는 것입니다. 조만간 발표될 내용이라고 하는데요. EMR의 방대한 과거 의료 데이터를 분석해서, 비슷한 발병 경로나 복약 히스토리를 가지는 사람들의 데이터를 기반으로, 새로운 환자의 치료법이나 처방에 대해서 권고해주는 역할을 한다고 합니다. (슬라이드 중에 CHF 환자의 EMR 데이터를 시각화 해놓은 것이 있습니다) 사실 PatientsLikeMe 가 이런 식의 목적을 가졌던 적이 있는데, 역시 Robert Merkel 도 여러번 ‘PatientsLikeMe 스타일의 분석이다’ 고 언급했습니다.
반창고 모양의 웨어러블 디바이스, MultiSense
이번 학회에서는 학회장 밖에서 여러 회사들이 부스 전시를 했습니다. 대부분 이번 학회의 스폰서일 뿐만 아니라, 스크립스 중개과학 연구소와 공동 연구를 하는 곳들입니다. 지난 포스팅에서 정리한 Scanadu Scout 뿐만 아니라, 병원에서 환자의 활력 징후를 비침습 & 연속적으로 측정하는 Sotera 의 Visi Mobile, 목에 거는 형태의 활력 징후 측정계 toSense의 CoVa 등이 전시되었습니다.
- 그 중 재미있게 보았던 것은 반창고 형태의 웨어러블 디바이스인 MultiSense 입니다. 지난 5월 스크립스 중개과학연구소를 서울대학교병원 교수님들과 방문했을 때, Digital Medicine 부문의 수장 Steinhubl 박사님의 발표에서 재미있게 보았던 디바이스였습니다. 하지만 제가 한국에 돌아와서 찾아보니 자료가 많이 없어서 아쉬웠던 기억이 있습니다.
- MultiSense 라는 이름은 잘못 지은 것 같습니다. 구글링하면 같은 이름의 다른 기기가 검색됩니다.
- 손바닥만한 크기의 반창고 모양의 얇은 패치 형태입니다. 실제 반창고보다는 두꺼운 고무판 정도의 느낌입니다. 이 기기를 가슴에 10일 정도 부착하고 각종 데이터를 측정하는 것입니다.
- 두 가지 버전이 있습니다.
- 부착하는 동안 데이터를 기기 내부에 저장해놓고, 나중에 의사한테 보내서 해석하는 버전
- 블루투스로 데이터를 송신하여, 아이패드에서 실시간으로 데이터를 보여주는 버전
- 10일 정도 붙여서 심전도를 측정한다는 점에서 ZIO 패치와 비슷합니다. 하지만, ZIO 와는 달리 꽤 여러 가지 종류의 데이터를 측정합니다. 직접 측정하는 것이 있고, 추정(derived) 하는 것들이 있습니다.
- 직접 측정: single lead ECG (V1 lead), PPG, 가속도계, 가슴부위 체온
- 추정(derived): 심박, 심박변이도, 산소포화도, 호흡수, 맥파전달시간
- 현재 510(k)로 FDA 심사 중이라고 합니다. 내부적으로는 기존의 데이터를 측정하는 각각의 디바이스와 비교하여 성능 동등성은 확인한 상태라고 합니다.
- 이틀 모두 방문했었는데, 첫번째 날에는 직원이 가슴에 센서를 붙여놓고서 데이터 흐름을 화면으로 실시간으로 보여주고 있었습니다. 둘째 날에도 방문했더니 어떤 할아버지가 나를 붙잡고 열정적으로 설명해주었는데, 알고보니 그 분이 창업자이자 CEO 이셨습니다.
- 사실 최근에 STSI 에서 진행하는 임상 연구 중의 하나가 에볼라 환자와 관련한 것입니다. 에볼라 환자의 경우 의료 시설이 부족한 개도국에서 발병하는 경우가 많아서 마땅한 의료장비도 없어서 lab 도 힘들고, 감염의 위험 때문에 처치에 여러 제약이 많습니다. 이 환자들의 활력징후를 간헐적으로 측정하지 않고 웨어러블 디바이스로 지속적인 모니터링을 하면서 환자의 상태를모니터링 하는 방식이며, 이 연구에 사용된 것이 MultiSense 라고 합니다.
- 사실 간편하게 활력 징후등의 데이터를 측정하는 센서는 이제 시중에 꽤 많이 나왔거나, 개발 중에 있습니다. 결국에는 (정확성은 적어도 담보된다고 본다면) 사용자 경험, 디자인, 가격, 시장 포지셔닝, 마케팅 등에서 승부가 나지 않을까 생각합니다.
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