디지털 헬스케어 글로벌 동향: 2016년 1분기 (Global Digital Healthcare Trends: 2016 1Q)

Director, Digital Healthcare Institute
Partner, Digital Healthcare Partners
Yoon Sup Choi, Ph.D.
Trends of Global Digital Healthcare Industry: 2016’ 1Q

The Convergence of IT, BT and Medicine

https://www.facebook.com/YoonSupChoi.Healthcare.Innovation/

Disclaimer: Conﬂict of Interest

Digital Healthcare Partners
coming soon…

Funding in digital healthcare in 2015

http://rockhealth.com/2015/01/digital-health-funding-tops-4-1b-2014-year-review/

https://rockhealth.com/reports/digital-health-funding-2015-year-in-review/

http://rockhealth.com/reports/q1-update-2016-digital-health-funding-on-pace-to-surpass-2015/
Unlike tech, 2016 digital health funding on record pace again

• NantHealth offers a cloud-based, clinical decision support platform used by at least 250 hospitals
• Nant offers a range of services, including a population health platform and a suite of products built to provide a learning system for the treatment of cancer.

5%
8%
24%
27%
36%
Life Science & Health
Mobile
Enterprise & Data
Consumer
Commerce
9%
13%
23%
24%
31%
Life Science & Health
Consumer
Enterprise
Data & AI
Others
2014 2015
Investment of GoogleVentures in 2014-2015

• 2015 was a year of massive consolidation across the healthcare industry, whether payer, provider, pharma,
or digital health.With over $6B in disclosed transactions and averaging $140M per disclosed deal.
• A select group of categories proved particularly appealing to acquirers. For example, 34 EHR and clinical
workﬂow companies were acquired in 2015, up from six in 2014.

• 단순히 횟수가 증가된 것만으로 해석하기는 어렵고, 개별 deal 을 분석할 필요가 있음
• 투자와 비교하여 M&A가 활발해질때의 주된 양상은
• 타 분야에서 해당 분야로 진출하기 위한 방법으로 행해질 때가 많다.
• 특히 인력/연구/브랜드 등 시간과 비용 자원을 cash로 빠르게 커버하고자 할 때 (소울링 고경민 대표님)
• IBM (Merge Healthcare, Explorys), Fossil (Misﬁt), Under Armour (MyFitnessPal) …
• 최근 스타트업 생태계에서 M&A가 증가한 이유는 IPO window가 닫혔기 때문이기는 함
• Fund raising이 힘들어 지면서 다음 round의 fund를 찾지 못하는 스타트업들이 liquidation을 하며 M&A를
하는 경우도 증가하고 있는 추세 (Jekkie Kim 선생님)

US IPO
highlights
1Q16 YTD
(January–March 2016)7
Key trends Commentary
Financial sponsors drive
US IPO market
PE and VC account for
40% of US IPOs (4 deals)
58% by proceeds
(US$436m)
IPO pricing and performance8
All 10 IPOs in 1Q16 are from health care
Volume and value
10 deals
(71% decrease on 1Q15 YTD)
US$753m
in capital raised
(88% decrease on 1Q15 YTD)
Jackie Kelley
EY Americas IPO Leader
40%of US IPOs
“With increased volatility in the markets and the uncertainty surrounding
oil prices, interest rates and US elections, we expected a stop-start year
for IPO activities. Despite a slower-than-usual start in the first quarter,
we’re seeing signs that the IPO window will finally open. The pipeline
of offerings ready to price is building up and IPOs are dramatically
outperforming the S&P 500 this quarter. As the markets recover and
confidence steadies, we are optimistic that IPO levels will start to trend
closer to historic norms.”
• Absent any significant geopolitical or economic
shocks, IPO volume will rebuild through 2Q16
as the US economy strengthens, volatility levels
settle and oil price levels steady.
• The prospect of the US presidential election may
dampen activity as we move into the third quarter.
• Health care and consumer-facing sectors will
continue to feature in the IPO landscape as
investors seek a combination of growth and value
generation.
S&P 500 -2.0%
DJIA -2.2%
Equity indices9
first-day
average return
+6.8%
increase in offer price
vs. 11 March 2016
+27.2%
median post-IPO
market cap
US$448.0m VIX®
-4.6%
Biotechnology
4 deals
(US$439m)
Pharmaceuticals
6 deals
(US$314m)
EY Global IPO Trends: 2016 1Q

https://globenewswire.com/news-release/2016/04/04/825524/10161524/
en/With-Biotechnology-Companies-Leading-the-Way-Six-Venture-Backed-
IPOs-Recorded-in-First-Quarter.html

• 판매량
• 2014년까지 누적 판매량: 10m 이상
• 2015년까지 예상 누적 판매량: 20m 이상
• 매출
• 2013년: $271.1m
• 2014년: $754m (순이익: $131.8m)

• Standalone wearable maker 로서는 첫번째 IPO
• 총 732m 규모의 자금 유치
• Consumer electronics 역사상 가장 큰 IPO
2016.6.15

2013 H2
wearable device = Fitbit
•2013년 하반기 총 웨어러블 판매량 1.6m 개 중,
•Fitbit 이 시장 점유율 58% 로 압도적인 1위를 차지

Xiaomi 17.4%
Apple 18.6%
Fitbit 22.2%
http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS40674715

Fitbit vs. Mi Band
$250$150$124$80$100$48
$20

Disruptive Innovation
• Disruptive innovation
• Although it doesn’t satisfy mainstream customers, it targets other set of
customers usually with simpler technology and lower price.
• Provided by new companies, usually ignored by dominant players at ﬁrst.

http://rockhealth.com/2015/05/deconstructing-ﬁtbit-s-1/

Rate of sustained activity tracker use over months of ownership
The Future of Biosensing Wearables by @Rock_Health
Wearable products today fail to engage users over
meaningful period of time

Deconstructing the Fitbit S-1
• Paid Active Asers (PAUs): in the last three months has done any of the following:
• had an active Fitbit Premium or FitStar subscription;
• paired a tracker or scale to their Fitbit account;
• logged 100 steps;
• or logged a weight measurement

Deconstructing the Fitbit S-1
• 2014년 판매된 10.9m 가 모두 Active User 로 유입되었다고 가정하더라도,
• Active User 가 4.1m 밖에 증가하지 않았다는 것은,
• 기존의 Active User 가 6.8m 유출되었다는 것을 뜻함

• 2015년은 전년도 대비 매출이 2배 이상 성장
• $754m 에서 $1.8b 으로 149% 성장
• 기기도 총 21.4m 을 팔아서, 신규 사용자가 18m 명 증가하여, 등록된 사용자는 총 29m 명
• 고질적인 문제인 active user 비율도 소폭 증가
• 신규 가입자 중에는 13m 명 정도이며 (72%)
• 총 사용자들 중에는 16.9m 명 (58%) (vs. 2014년에는 46%)
• 새롭게 출시한 Charge, Charge HR, Surge 가 4분기 매출의 79%를 차지, 판매 단가도 성장 중
• 2016년 예상 매출은 $2.4b-$2.5b 정도로 (작년의 성장률에 비하면) 보수적(?)으로 예상
• Fitbit 이 새로운 시장으로 주목하고 있는 B2B corporate wellness business
• 아직 총 매출의 10% 정도에 불과

• 전작 Surge등에 비해서는 일취월장한 디자인: 컬러 스크린, 교체 가능한 스트랩
• 하지만 엄밀히 말해서 '스마트 워치' 는 아님.
• 스마트워치처럼 생긴 피트니스 트레커라는 것이 더 타당
• 애플워치처럼 스마트폰의 앱을 활용할 수 있는 오픈 플랫폼이 아니라,
• 기존의 Fitbit 제품들처럼 Fitbit 의 전용앱만을 이용
• 따라서 메일, 카톡, 페북 메시지 등을 확인하는 등의 확장성은 차단
• 스마트워치에서 킬러앱이 없다는 것은 현재 가장 큰 한계중의 하나
• 그나마 많이 사용하는 것은 메시지 확인
• 그 킬러앱을 만들 수 있는 여지 자체를 없애버린 것을 긍정적으로 봐야할지…
• 또 한 가지 의아한 점은 GPS 센서를 없애버렸다는 것
• 러닝할 때 이동 경로를 보려면 스마트폰을 같이 가지고 가야함

• Fitbit이 임상연구에 활용되는 것은 크게 두 가지 경우
• Fitbit 자체가 intervention이 되어서 활동량이나 치료 효과를 증진시킬 수 있는지 여부
• 연구 참여자의 활동량을 모니터링 하기 위한 수단 
• 1. Fitbit으로 환자의 활동량을 증가시키기 위한 연구들
• Fitbit이 소아 비만 환자의 활동량을 증가시키는지 여부를 연구
• Fitbit이 위소매절제술을 받은 환자들의 활동량을 증가시키는지 여부
• Fitbit이 젊은 낭성 섬유증 (cystic fibrosis) 환자의 활동량을 증가시키는지 여부
• Fitbit이 암 환자의 신체 활동량을 증가시키기 위한 동기부여가 되는지 여부
• 2. Fitbit으로 임상 연구에 참여하는 환자의 활동량을 모니터링
• 항암 치료를 받은 환자들의 건강과 예후를 평가하는데 fitbit을 사용
• 현금이 자녀/부모의 활동량을 증가시키는지 파악하기 위해 fitbit을 사용
• Brain tumor 환자의 삶의 질 측정을 위해 다른 survey 결과와 함께 fitbit을 사용
• 말초동맥 질환(Peripheral Artery Disease) 환자의 활동량을 평가하기 위해

http://www.computerworld.com/article/2490959/healthcare-it-almost-one-in-six-doctor-visits-will-be-virtual-this-year.html

http://www.forbes.com/sites/brucejapsen/2015/08/09/as-telehealth-booms-doctor-video-consults-to-double-by-2020/#37fbe7205d66

How long will you wait to see a doctor?
http://money.cnn.com/interactive/economy/average-doctor-wait-times/

Teladoc, Inc
• 최대 / 최초의 원격의료 회사 + 원격의료 최초의 IPO
• 언제 어디서나 인터넷, 전화, 화상 채팅을 활용해서 진료를 할 수 있게 한다.
• 10분 안에 사람들이 진료를 받을 수 있게 한다.
• B2B2C
• 4,000 개 이상의 기업 고객
• 가입 멤버 수는 총 11m 명
• 2014년의 총 진료수는 30만건 정도

Teladoc, Inc
• 사업 모델은 B2B2C
• 4,000 개 이상의 기업, 보험사 등을 고객으로 가지고 있음
• Teladoc 에 접근권한을 구매하여 총 11m 명의 멤버들에게 제공하고 있음
• 주요 고객: 총 4,000 개 이상의 기업 고객
• 보험사:Aetna,Amerigroup, Blue Shield of California, Centene, Highmark
• 기업:Accenture, Bank of America, General Mills, Pepsi, Shell and T-Mobile
• 병원: Health Partners, Henry Ford, Memorial Hermann and Mount Sinai.

Teladoc, Inc
• 수익 모델
• 연간 구독료: 기업 고객에게 가입자 수를 기반으로 단체 구독료를 받는 것
• 가입자들을 대표해서 기업이 지불
• 개별 진료비: 실제 진료가 일어날 때 추가의 진료비를 청구
• 기업이 지불하거나 or 멤버 본인이 지불

• Teladoc 은 아직 순익을 벌어들이고 있지는 못지만, 성장에 대한 기대는 크다.
• 지난 2년 간의 매출 성장세가 매우 가파르다는 점이 인상적
• 2014년 매출이 $44m (전년도 대비 119% 성장)
• 2015년 1분기 매출을 기준으로 보면, 올해 에상 매출은 $69-79m 정도이다.

• 2013-2014년 진료수의 큰 성장을 기록했다.
• 2014년에만 30만명의 진료를 기록하였으며,
• 이는 전년도 대비 135% 증가한 것이었다.
• 2015년도는 출발이 매우 좋다.
• 1분기의 진료수가 작년 총 진료수의 약 50% 를 달성했다.

• 총 진료수의 증가는 매우 인상적이지만, 전체적인 Teladoc 의 서비스 이용은 낮은 편이다.
• 진료를 받은 사람이 모두 다른 멤버라고 가정하더라도, 이용률은 3.7% 밖에 되지 않는다.
• 이는 그나마 2013년의 2.1% 에서 증가한 것이다.
• 2015년 초의 데이터에 기반한다면, 사용률도 점차 증가하고 있는 것처럼 보인다.
• 2014년 1분기: 0.9%
• 2015년 1분기: 1.4%

2016 복지부/정부 정책 관련

복지부 프레임
디지털 헬스케어 = 원격의료

• 가이드라인이 만들어지면,  
의사 면허가 없는 사업자도 헬스케어 사업을 할 수 있게 된다.
• 스마트기기를 활용한 생활습관정보 축적-관리
• 맞춤형 영양-식단-운동 프로그램 제공
• 금연-절주 등 생활습관 개선을 위한 상담 및 용품을 제공
• 이 가이드라인은 무엇을 위한 것일까??
• 지금도 비의료인도 헬스케어 사업 잘 하고 있지 않은가?
• Fitbit , Noom … etc
• 필요한 경우는 의사 고용 / 의료전문가 참여 + 임상시험
• 왜 (강제성이 없는) 가이드라인인가?

• 서인석 대한의사협회 이사,  
 
“건강관리 서비스는 헬스케어와 정보통신기술(ICT)을 융합한다
는 내용을 담고 있기 때문에 스마트폰으로 진료를 받는 원격의료
서비스와 같다”
“디지털 헬스케어 = 원격의료”

헬스케어넓은 의미의 건강 관리에는 해당되지만,
디지털 기술이 적용되지 않고, 전문 의료 영역도 아닌 것
예) 운동, 영양, 수면
디지털 헬스케어
건강 관리 중에 디지털 기술이 사용되는 것
예) 사물인터넷, 인공지능, 3D 프린터
모바일 헬스케어
디지털 헬스케어 중
모바일 기술이 사용되는 것
예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS
개인 유전정보분석
예) 암유전체, 질병위험도,
보인자, 약물 민감도
예) 웰니스, 조상 분석
헬스케어 관련 분야 구성도
의료
질병 예방, 치료, 처방, 관리
등 전문 의료 영역
원격의료
원격진료

Digital Healthcare Industry Landscape
Data Measurement Data Integration Data Interpretation Treatment
Smartphone Gaget/Apps
DNA
Artiﬁcial Intelligence
Telemedicine
2nd Opinion
Device
On Demand (O2O)
Wearables / IoT
3D Printer
Counseling
(ver. 1)
Digital Healthcare Institute
Diretor, Yoon Sup Choi, Ph.D.
yoonsup.choi@gmail.com
EMR/EHR
Data Platform
Accelerator/early-VC

Digital Healthcare Industry Landscape
Data Measurement Data Integration Data Interpretation Treatment
Smartphone Gaget/Apps
DNA
Artiﬁcial Intelligence
Telemedicine
Device
On Demand (O2O)
Wearables / IoT
3D Printer
Counseling
(ver. 0.6)
Digital Healthcare Institute
Diretor, Yoon Sup Choi, Ph.D.
yoonsup.choi@gmail.com
EMR/EHR
Data Platform
Accelerator/early-VC

• 보험사들만이 수혜를 볼 것
• 보험사가 직접 건강관리서비스 회사 설립 가능
• 보험사가 건강관리서비스를 더 적극적으로 활용할 가능성 크다
• 결과적으로 보험료를 상승시킬 우려가 있음
• 의료행위/건강관리의 회색지대해소는 어려울 것 (에임메드 이영준 대표)
• 단순히 가능한 서비스를 나열하는 가이드라인으로는 한계
• 체중관리, 금연서비스 등 사용 대상에 따라 목적이 다른 경우
http://www.docdocdoc.co.kr/news/newsview.php?newscd=2016022900031

국내에도 DTC가 허용될까?

The $1000 Genome is Already Here!

Human genomes are being sequenced at an ever-increasing rate. The 1000 Genomes Project has
aggregated hundreds of genomes; The Cancer Genome Atlas (TGCA) has gathered several thousand; and
the Exome Aggregation Consortium (ExAC) has sequenced more than 60,000 exomes. Dotted lines show
three possible future growth curves.
DNA SEQUENCING SOARS
2001 2005 2010 2015 2020 2025
100
103
106
109
Human Genome Project
Cumulativenumberofhumangenomes
1000 Genomes
TCGA
ExAC
Current amount
1st personal genome
Recorded growth
Projection
Double every 7 months (historical growth rate)
Double every 12 months (Illumina estimate)
Double every 18 months (Moore's law)
Michael Einsetein, Nature, 2015

•Sergey Brin donated $50m to fund the 23andMe's Parkinson's Disease
research, when the company revealed that he's high-risk for the condition.
•Sergey Brin and his mother, who is a Parkinson’s Disease patient, turned
out to have same mutation on LRRK2 gene.
Sergey Brin
Anne Wojcicki

Results within 6-8 weeksA little spit is all it takes!
DTC Genetic TestingDirect-To-Consumer

120 Disease Risk
21 Drug Response
49 Carrier Status
57Traits
$99

• 질병 위험도 검사: BRCA로 유방암 위험도 예측
• 보인자 검사: 부모가 블룸증후군 유전자 보인자인지 판별
• 약물 민감도 검사: 와파린 등에 대한 민감도 검사
• 일반적 특징 검사: 곱슬머리, 카페인 대사, 유당 분해 능력 등
• 조상 분석: 내 조상이 어느 대륙에서 왔는가

Inherited Conditions
혈색소증은 유전적 원인으로 철에 대한 체내 대사에 이상이 생겨 음식을
통해 섭취한 철이 너무 많이 흡수되는 질환입니다. 너무 많이 흡수된 철은
우리 몸의 여러 장기, 특히 간, 심장 및 췌장에 과다하게 축적되며 이들 장
기를 손상시킴으로써 간질환, 심장질환 및 악성종양을 유발합니다.

Traits
음주 후 얼굴이 붉어지는가
쓴 맛을 감지할 수 있나
귀지 유형
눈 색깔
곱슬머리 여부
유당 분해 능력
말라리아 저항성
대머리가 될 가능성
근육 퍼포먼스
혈액형
노로바이러스 저항성
HIV 저항성
흡연 중독 가능성

1,200,000
1,000,000
900,000
850,000
650,000
500,000
400,000
300,000
250,000
180,000
100,000
2007-11
2011-06
2011-10
2012-04
2012-10
2013-04
2013-06
2013-09
2013-12
2014-10
2015-02
2015-05
2015-06
2016-02
0
Customer growth of 23andMe
by Changwon Keum (Macrogen) 
http://goldbio.blogspot.kr/2014/12/pg-100.html

100만명 돌파
2006
23andMe 창업
20162007 2012 2013 2014 2015
구글 벤처스
360만 달러 투자
2008
$99 로
가격 인하 TV 광고 시작
FDA 판매 중지 명령
영국에서
DTC 서비스 시작
FDA 블룸증후군
DTC 서비스 허가
FDA에 블룸증후군
테스트 승인 요청
FDA에 510(k) 제출
FDA 510(k) 철회
보인자 등 DTC
서비스 재개 ($199)
캐나다에서
DTC 서비스 시작
Genetech, pFizer가
23andMe 데이터 구입
자체 신약 개발
계획 발표
120만명 돌파
$399 로
가격 인하
23andMe Chronicle

36 Carrier Status
Ancestry Analysis $199

• 질병 위험도 검사: BRCA로 유방암 위험도 예측 (중지)
• 보인자 검사: 부모가 블룸증후군 유전자 보인자인지 판별 (새롭게 시행)
• 약물 민감도 검사: 와파린 등에 대한 민감도 검사 (중지)
• 일반적 특징 검사: 곱슬머리, 카페인 대사, 유당 분해 능력 등 (서비스 중)
• 조상 분석: 내 조상이 어느 대륙에서 왔는가 (서비스 중)
현재 23andMe의 서비스 현황

3.6 percent Proportion of U.S. couples that use its tests before trying to conceive

생명윤리법 개정안 및 DTC 허용 계획
• 12월 9일, 국회에서 ‘생명윤리법 개정안’ 의결
• ‘비의료기관은 보건복지부장관이 정하는 경우에만 의료기관의 의뢰 없이도  
질병 예방 목적의 유전자 검사를 제한적으로 직접할 수 있도록 허용한다'
• 보건복지부 2016년 업무보고: 유전자 검사 제도 개선
• 질병 예방 목적의 일부 유전자/유전체 검사를 비의료기관에서 직접 실시 (2016년 6월)
• 최적 치료법에 필요한 유전자/유전체 검사의 경우 건강보험 적용 (2016년 11월)
• 표적치료제 선택 검사 확대
• 약물반응예측검사 추가

• 질병 위험도 검사: BRCA로 유방암 위험도 예측 (중지)
• 보인자 검사: 부모가 블룸증후군 유전자 보인자인지 판별 (새롭게 시행)
• 약물 민감도 검사: 와파린 등에 대한 민감도 검사 (중지)
• 일반적 특징 검사: 곱슬머리, 카페인 대사, 유당 분해 능력 등 (서비스 중)
• 조상 분석: 내 조상이 어느 대륙에서 왔는가 (서비스 중)
‘질병 예방 목적’을 어떻게 정의할 것인가

Category 분류기준
I
건강보험 요양급여 등재 혹은 신의료기술평가를 통해 안정성 및 유효성이 인정된 유전자 검사
로 임상적 사용목적(Intended use)이 동일한 경우
II
아직까지 건강보험 요양급여의 등재 혹은 신의료기술평가를 통해 안정성 및 유효성이 인정되지
않았지만, 임상적 유효성 근거가 있는 검사로 임상적 사용 목적이 동일한 경우
III
건강보험 요양급여 등재 혹은 신의료기술평가를 통해 안정성, 유효성이 인정 받은 검사 및 임상
적 유효성의 근거가 있는 유전자 검사를 건강인에게 시행하는 경우
IV
건강보험 요양급여 등재 혹은 신의료기술평가를 통해 안정성, 유효성이 인정 받은 검사 및 임상
적 유효성의 근거가 있는 유전자 검사를 적절한 임상적 사용 목적 외에 의학적 근거가 부족한
용도로 사용하는 경우
V
건강보험 요양급여 미등재 혹은 안정성 유효성에 관한 신의료기술평가를 받지 않은 검사로 과
학적 타당성의 입증이 불확실하거나, 검사대상자를 오도할 우려가 있는 신체 외관, 성격 등의
형질에 관한 검사
VI
건강보험 요양급여 미등재 혹은 안정성, 유효성에 관한 신의료기술평가를 받지 않은 검사로 임
상적 유효성에 대한 근거가 부족한 검사
유전자 검사평가원에서 제안한 유전자 검사 분류표

산업계 (유전체기업협의회) 제안
진단/치료 예측 웰니스
유검평 분류항목 I-IV VI V
목적
-유전자 검사를 통해 특정 질병의 의학적 목적의
선별 및 확진 검사

-맞춤 약물 처방
-유전적 발병 확률이 높은 질병 예측

-맞춤 검진, 질병 예방
- 맞춤 영양, 운동 관리 등 건강 증진
범주
-Monogenic/Mendelian Disease

-NIPS (non-invasive prenatal screening)

-Cancer Panel / 약물유전체 검사
-만성 질환, 종양 등

-GWAS 등 유전자 연관성 연구 기반
혈액 검사, 양적형질 관련 후보유전자
검사예
-보험코드/신의료 기술 (미) 등재항목

-보인자 테스트

-지중해성빈혈, BRCA, 다운증후군 등
-유방암, 대장암 등

-제 2형 당뇨병, 궤양성 대장염 등

-아토비, 건선 등
- 카페인 대사, 피부 탄력

- 근력, 체중 조절
검사대상 환자, 보인자, 고위험 임산부, 일반인 일반인 일반인
의뢰방법 의료 기관 의뢰 의료 기관 의뢰 DTC
결과상담자 의료인 의료인 전문분야 상담사 (영양사, 운동처방사 등)
분석방법 예 Sanger Seq/NGS/Array/SNP panel Sanger Seq/NGS/Array/SNP panel Sanger Seq/NGS/Array/SNP panel

유전자 검사제도의 합리적 개선체계 구축을 위한 공청회
2016. 4.6

http://goldbio.blogspot.kr/2016/04/dtc.html

http://fans.vote/vote/ACli8esjxQA/genomic-medicine-interest-group/dtc-----survey

DTC 유전정보 분석,
어디까지 허용해야 할까요?
http://pelexus.symﬂow.com

2016 1Q 재미있었던 디바이스들

https://www.fossil.com/us/en/q/connected-accessories/non-display-watches/q-grant-chronograph-dark-brown-leather-smartwatch-sku-ftw10001p.html

AliveCor Heart Monitor (Kardia)

https://www.empatica.com/science
Monitoring the Autonomic Nervous System
“Sympathetic activation increases when you experience excitement or
stress whether physical, emotional, or cognitive.The skin is the only organ
that is purely innervated by the sympathetic nervous system.”

온도 / 습도 / 이산화탄소 /VOC / 미세먼지

Awair
• 사용자들에게 정말 필요한 제품인가?
• 공기를 측정해서 무엇을 할 수 있는가? (So What?)
• 제품의 포지셔닝 문제
• 향후 다양한 기기와의 연결 + 빅 데이터 + 인공지능

GyroGlove prototype
https://medtechengine.com/article/gyroglove-tackling-parkinsons-tremor/

GyroGlove prototype
Lift Labs: Smart Spoon

Triggerﬁsh: Smart Contact Lens

• 녹내장 환자에게 24시간 동안 안구 치수를 측정하여 안압의 변화를 모니터링
• 컨텍트렌즈에서 측정한 수치는 환자가 목에 걸고 있는 기기로 무선 전송
• 이는 다시 블루투스를 통해서 의사에게도 전달
• 22세 이상의 환자에게 의사의 처방을 받아야만 사용 가능
• 2009년 유럽의 CE 마크 획득
• FDA de novo approval
• de novo 승인은 기존에 비교할만한 기기가 없는, 새로운 종류의 기기일 경우에 해당

2016 1Q 재미있었던 서비스들

Jeopardy!
2011년 인간 챔피언 두 명 과 퀴즈 대결을 벌여서 압도적인 우승을 차지

2015.10.4.Transforming Medicine, San Diego

Medtronic과
혈당관리 앱 시연
2011 2012 2013 2014 2015
Jeopardy! 우승
뉴욕 MSK암센터 협력
(Lung cancer)
MD앤더슨 협력
(Leukemia)
MD앤더슨
Pilot 결과 발표
@ASCO
Watson Fund,
WellTok 에 투자
($22m)
The NewYork
Genome Center 협력
(Glioblastoma 분석)
GeneMD,
Watson Mobile Developer
Challenge의 winner 선정
Watson Fund,
Pathway Genomics 투자
Cleveland Clinic 협력
(Cancer Genome Analysis)
한국 IBM
Watson 사업부 신설
Watson Health 출범
Phytel & Explorys 인수
J&J,Apple, Medtronic 협력
Epic & Mayo Clinic 제휴
(EHR data 분석)
동경대 도입
(oncology)
14 Cancer Center 제휴
(Cancer Genome Analysis)
Mayo Clinic 협력
(clinical trail matching)
Watson Fund,
Modernizing Medicine
투자
태국 Bumrungrad
International Hospital,
Watson 도입
Academia
Business
2016
Pathway Genomics OME
closed alpha 시작
Merge Healthcare 인수
(영상의료데이터)

Beginning in 2008, participants who completed the trial were invited by e-mail and postal mail to
provide DNA samples by a simple cheek swab. Of those participants, 145 responded. Genotyping
was accomplished in 101 Caucasian participants who were categorized using the Interleukin
Genetics Weight Management Genetic Test into three pre-determined composite genotype
patterns of individuals who are more likely to respond to calorie reduction diets that are:
a) low fat, b) low carbohydrate, or c) balanced in macronutrients. The primary endpoint analysis
compared weight loss for women who were on a diet that was consistent with their genotype
category to those individuals on diets not suitable for their genetic pattern.
Key Findings:
Conclusion:
Individuals on a diet identified as appropriate to their genotype by the Weight Management Genetic
Test lost an average of over 2.5 times more weight than individuals on diets that were not appropriate.
Reduction in waist size
over 12 months (p=0.01)
2.6 inches
Average
1.2 inches
Weight loss over 12 months (p=0.013)
13.2 lbs
Average
4.6 lbs
Genotype-
appropriate diet
Genotype-
inappropriate diet
Genotype-
appropriate diet
Genotype-
inappropriate diet
1 Mindy Dopler Nelson, Prakash Prabhakar, Venkateswarlu Kondragunta, Kenneth S Kornman, Christopher Gardner. Genetic Phenotypes Predict
Weight Loss Success: The Right Diet Does Matter. (Oral Presentation #4). Presented at the American Heart Association’s Joint Conference - 50th
Cardiovascular Disease Epidemiology and Prevention and Nutrition, Physical Activity and Metabolism - 2010, March 2-5, 2010, San Francisco, CA
Mindy Dopler Nelson and Christopher Gardner represent Stanford University; all others represent Interleukin Genetics, Inc.
Individuals on a diet identiﬁed as appropriate to their genotype by the
Weight Management GeneticTest lost an average of over 2.5 times
more weight than individuals on diets that were not appropriate
The American Heart Association’s Joint Conference, 2010
Weight management based on genotype

+
Integration of Health Data and Genomic Data

• Apple HealthKit
• Fitbit Data
• Personal Genome Data
• GPS
+
Personalized
Healthcare
Advices

IBM Watson+Medtronic: 예방 의료의 구현

In an early research project involving 600 patient cases, the team was able to predict
near-term hypoglycemic events up to three hours in advance of the symptoms.
IBM Watson-Medtronic
Jan 7, 2016

Epic MyChart App Epic EHR
Dexcom CGM
Patients/User
Devices
EHR Hospital
Whitings
+
Apple Watch
Apps
HealthKit

• 아이폰의 센서로 측정한 자신의 의료/건강 데이터를 플랫폼에 공유 가능
• 가속도계, 마이크, 자이로스코프, GPS 센서 등을 이용
• 걸음, 운동량, 기억력, 목소리 떨림 등등
• 기존의 의학연구의 문제를 해결: 충분한 의료 데이터의 확보
• 연구 참여자 등록에 물리적, 시간적 장벽을 제거 (1번/3개월 ➞ 1번/1초)
• 대중의 의료 연구 참여 장려: 연구 참여자의 수 증가
• 발표 후 24시간 내에 수만명의 연구 참여자들이 지원
• 사용자 본인의 동의 하에 진행
Research Kit

• 초기 버전으로, 5가지 질환에 대한 앱 5개를 소개
ResearchKit

Autism and Beyond EpiWatchMole Mapper
measuring facial expressions of young
patients having autism
measuring morphological changes
of moles
measuring behavioral data
of epilepsy patients

• Care Card
• 개인 사용자의 건강 계획을 트레킹하고, 행동으로 옮길 수 있는 action plan 제시
• 복약, 운동 치료 완수 등등. 활동량은 아이폰과 애플워치의 센서로 자동 측정
• Symptom Tracker
• 사용자들이 증상, 느낌을 쉽게 기록할 수 있도록 해줌 (eg. 고통, 피로, 열감 등의 모니터링)
• 간단한 survey 나, 부상 부위의 사진, 아이폰의 센서를 이용한 활동량, 운동 범위 등을 통한 기록
• Insight Dashboard: Care Card 의 action item 대비 증상과 건강상태를 비교하여 시각화
• Connect: 의사, 가족들과 건강 정보를 공유

• CareKit 모듈을 이용해 헬스케어/웰니스 앱을 개발할 수 있음
• mPower (Sage Bionetwork, Univ of Rochester)
• 파킨슨 병 관련 ResearchKit 앱 mPower의 연구 결과를 환자 관리/치료에 활용
• To improve connectivity (Texas Medical Center)
• CareKit을 통해 8 million 환자들과의 연결성을 강화
• Chronic care management (Beth Israel Deaconess Medical Center)
• HealthKit의 정보를 담고 있는 홈 헬스 모니터링 디바이스를 통해 만성 질환 환자 관리
• One Drop: 당뇨병 환자 관리
• Glow: 임신 관리 앱 Glow Nurture 에 CareKit 모듈 이용

• 헬스케어/의료 서비스는 근거가 필수적이다.
• 하지만 그렇지 못한 것이 현실
applications, from photometric diagnostics to
medical-grade imaging (16).Taking advantage of
these properties, newly developed devices permit
the automated determination of refractive error
merely by having an individual look through a
lens attached to a smartphone (17). Another
transportable imaging capability involves the
enabling of remote diagnosis through the use of
a smartphone case with an attached otoscope
(for detecting an ear infection) (18), multimodal
colposcope for cervical cancer identification (19),
or optical screening tool for potentially cancerous
oral lesions (20). Dermatologic diagnostics may be
especially well suited for exploiting the myriad
smartphone capabilities for teledermatology (21).
The technologies highlighted above can improve
care simply through their ability to markedly in-
crease the accessibility and convenience of care
by bringing clinic- and hospital-quality moni-
toring and diagnostics to the point of need. How-
ever, their greatest potential might be in allowing
for the complete redefining of “normal” physio-
logical responses and in enhancing our under-
standing of the natural histories of poorly defined
chronic conditions. Continuous beat-to-beat moni-
toring of blood pressure throughout daily activities
will help to refine the catchall diagnosis of “essential hypertension” as
multiple distinct phenotypes. Similarly, understanding individual varia-
views conclude that high-quality evidence is lacking for the use of
mHealth to effect behavioral changes or to manage chronic diseases,
1000
Funding ($) in millions
Publications
Funding($inmillions)
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
800
600
400
200
0
10,000
8000
6000
4000
2000
0
WoSpublications(number)
Fig. 2. mHealth taking center stage. Measures are funding and number of related publications.
Shown are the annual total funding for patient-facing mHealth companies and the annual num-
ber of related publications [identified with Web of Science (WoS) using search terms “telemedi-
cine” and “mhealth*” and “digital health” and “digital medicine”]. Funding data provided by
B. Dolan and A. Pai of MobiHealthNews.
R E V I E W
onApril27,2015emag.org
근거를 만들어야 한다.

근거를 만들어야 한다.
• 의료 기관과의 협업이 필요할 가능성이 높다.
• 하지만 의료 기관과 일하기 쉽지 않다.
• Right person, Right hospital, Right department, Right time…
• 의사의 관심과 스타트업의 관심사가 다르다.
• 의사와 스타트업의 공통점: 리소스가 턱없이 부족하다.
• 가장 좋은 근거는 역시 임상 연구 결과
• 연구 조건은 case by case.
• Randomised, Double-blinded, controlled trial.
• 충분한 N 수, 충분한 기간

디지털 헬스케어 엑셀러레이터에게 가장 필요한 것은? (중복 투표)
Source: Naver D2 Startup Factory 강연 (2016.3.15) 에서 설문조사
헬스케어 도메인 전문가
의사/병원과의 협력
헬스케어 창업 및 exit 경험 있는 기업가
초기 투자 등 자금 조달 전문가
제조 기술 전문가 및 지원 서비스
해외 시장 개척 및 해외 투자 유치 지원
0 15 30 45 60
37명 (28%)
52명 (39%)
16명 (12%)
14명 (10%)
7명 (5.2%)
6명 (4.5%)

• “For programs coming out of research, they need to be functioning as well as they do in controlled studies.”
• “The most important thing to us is objectivity in evidence generation”
• “Collaboration is critical to get evidence really quickly.”

http://fortune.com/2014/06/12/theranos-blood-holmes/
Nanotainter

https://www.theranos.com/content/images/news/we-publish-prices.jpg
240 lab tests, less than $15 each

http://graphics.wsj.com/billion-dollar-club/
• 기업 가치 $9b (June 2014)
• 총 투자유치 규모: $400m
• 엘리자베스 홈즈 본인이 과반 이상 지분 보유

• Theranos 의 유일한 논문 (Hematology Reports, 2014)
• 9가지 바이오마커 (C-reactive protein (CRP), protein
C, IL-6, IL-8, IL-10, IL-1β,TNF-α, monocyte
chemotactic protein-1, and intercellular adhesion
molecule-1) 에 관해 17명의 환자를 대상으로 테스트
• CRP, protein C 만 테라노스의 시스템을 이용했고, 나머
지는 central line 에서 뽑은 whole blood 를 사용
• CRP 수치가 표준 테스트와 상관관계가 높다는 설명에 치
중하고 있지만, protein C 를 어떻게 분석했는지에 대해
서는 설명이 거의 나오지 않음

http://www.wsj.com/articles/theranos-has-struggled-with-blood-tests-1444881901

의혹 1. 자체적으로 분석하는 항목은 극히 일부에 불과
• 테라노스는 자체 개발한 분석 기기,‘에디슨
(Edison)’ 을 사용해서 분석한다고 주장해옴
• 내부자 고발에 따르면, 200여 가지의 분석들 중에
에디슨으로 분석하는 것은 단 15개에 불과
• 에디슨 기기 자체의 정확도 검증 받은 적 없음
• 지멘스 등 경쟁 업체에서 구입한 ‘기존의 기기’ 를
이용해서 분석하였음
• 테라노스 측에서는 이에 대해 답변을 거부하였으나,
테라노스의 변호사는 ‘모든 테스트를 자체 기기로
분석하는 것은 아니다’ 라고 언급

의혹 2. 에디슨 기기의 정확성 검증 논란
• LDT (Laboratory Developed Test) 규정 때문에 기
기 자체의 정확성/안전성에 허가가 필요하지는 않음
• Proficiency Test
• 실험실이 자체적으로 기기를 만든 경우 분석 결
과의 정확성에 대한 proficiency testing 을 받도
록 요구됨 (Centers for Medicare and
Medicaid Services)
• 이 샘플 분석 결과, 다른 그룹의 결과 차이가 크
지 않으면 합격점 (passing grade) 를 받게 됨
• 테라노스는 이 Proficiency Testing 에도 (에디슨 기
기가 아닌) 지멘스와 같은 기존 기기의 결과를 제출
• 테라노스 COO 는 ‘더 이상 에디슨을 사용하지 말고,
기존 기기로 분석한 결과를 보고하라’ 고 지시
?

의혹 3. 혈액 샘플을 희석
• 테라노스의 핵심 = 피 한방울로 진단
• 피 한방울은 분석하기에 양이 너무 적기 때문에, 샘플을 희석하여 부피를 늘림
• 혈액을 희석하면 혈액 속 분자 농도가 기존 기기의 허용 범위를 넘어설 수 있음
• 혈액 이외의 불순물이 들어가므로 어떤 식으로든 혈액의 상태를 변화시킬 가능성
• 테라노스,‘샘플 준비 과정에서 샘플을 희석하는 것은 다들 많이 하는 일이다’ 고 언급, 
하지만, 자신들이 분석 과정에서 샘플 희석 시키는지 여부에 대해서는 함구

의혹 4. 분석 결과의 정확성
• 몇몇 환자에 대해서 테라노스의 결과와 기존 분석의
결과가 다르게 나온 사례들을 지적
• 2014년 피닉스의 한 환자
• 테라노스: 칼륨 (potassium) 수치가 위험 수위
• 3일 뒤에 받은 다른 회사의 검사는 수치 정상
• 이명 증상으로 병원을 찾은 한 환자
• 혈관에서 뽑은 혈액으로 테라노스 검사
• 당수치, 칼슘, 간 효소 수치 등에 대해서 비정상
• 이틀 후 병원에서 받은 결과 수치 정상

https://theranos.com/news/posts/statement-from-theranos
“회사에 불만을 품고 퇴사한 비전문가들과 업계 관계자들의 
근거 없는 주장에 기반한 잘못된 기사”

기사 이후 변화1: Nanotainer 의 사용 중지
• 나노테이너로 혈액 체취를 중지
• FDA 승인 받은 헤르페스에 대해서만 계속 사용
• FDA 조사관들이 불시에 테라노스 방문한 결과,
나노테이너가 FDA 승인을 받지 않은 의료기기로
분류될 수 있다고 판단
• ‘혈액 한 방울’ 로 진단을 할 수 있다는 테라노스의  
핵심 주장에 타격

기사 이후 변화2: 홈페이지 문구 수정
• “우리 테스트의 많은 부분은 피 몇 방울만 가지고도 가능하다 (Many of our tests require only a few drops of blood)”
• “대게 아주 작은 용기 세 개 분량 (usually only three tiny micro-vials)” 이라는 문구를 삭제

The Journal of Clinical Investigation C L I N I C A L M E D I C I N E
Introduction
Clinical laboratory testing plays a critical role in health care and
evidence-based medicine (1). Lab tests provide essential data
that support clinical decisions to screen, diagnose, and treat
health conditions (2). Most individuals encounter clinical testing
through their health care provider during a routine health assess-
ment or as a patient in a health care facility. However, individu-
als are increasingly playing more active roles in managing their
health, and some now seek direct access to laboratory testing for
self-guided assessment or monitoring (3–5).
IntheUSA,allclinicallaboratorytestingconductedonhumans
is regulated by Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS)
based on guidelines outlined in Clinical Laboratory Improvement
Amendments (CLIA) (6). To ensure analytical quality of labora-
tory methods, certified laboratories are required to participate in
periodic proficiency testing using a homogeneous batch of sam-
ples that are distributed to each laboratory from a CMS-approved
proficiency testing program. These programs assess the total
allowable error (TEa) that combines method bias and total impre-
cision for each analyte. Acceptability criteria are determined by
CLIA and/or the appropriate accrediting agency (7).
Direct-to-consumer service models now provide means for
individuals to obtain laboratory testing outside traditional health
care settings (4, 5). One company implementing this new model is
Theranos, which offers a blood testing service that uses capillary
tube collection and promises several advantages over traditional
venipuncture: lower collection volumes (typically ≤150 μl versus
≥1.5 ml), convenience, and reduced cost — on average about 5-fold
less than the 2 largest testing laboratories in the USA (Quest and
LabCorp) (8). However, availability of these services varies by
state, where access to offerings may be more or less restrictive
BACKGROUND. Clinical laboratory tests are now being prescribed and made directly available to consumers through retail
outlets in the USA. Concerns with these test have been raised regarding the uncertainty of testing methods used in these
venues and a lack of open, scientific validation of the technical accuracy and clinical equivalency of results obtained through
these services.
METHODS. We conducted a cohort study of 60 healthy adults to compare the uncertainty and accuracy in 22 common clinical
lab tests between one company offering blood tests obtained from finger prick (Theranos) and 2 major clinical testing services
that require standard venipuncture draws (Quest and LabCorp). Samples were collected in Phoenix, Arizona, at an ambulatory
clinic and at retail outlets with point-of-care services.
RESULTS. Theranos flagged tests outside their normal range 1.6× more often than other testing services (P < 0.0001). Of the
22 lab measurements evaluated, 15 (68%) showed significant interservice variability (P < 0.002). We found nonequivalent
lipid panel test results between Theranos and other clinical services. Variability in testing services, sample collection times,
and subjects markedly influenced lab results.
CONCLUSION. While laboratory practice standards exist to control this variability, the disparities between testing services
we observed could potentially alter clinical interpretation and health care utilization. Greater transparency and evaluation of
testing technologies would increase their utility in personalized health management.
FUNDING. This work was supported by the Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology, a gift from the Harris Family
Charitable Foundation (to J.T. Dudley), and grants from the NIH (R01 DK098242 and U54 CA189201, to J.T. Dudley, and R01
AG046170 and U01 AI111598, to E.E. Schadt).
Evaluation of direct-to-consumer low-volume lab tests
in healthy adults
Brian A. Kidd,1,2,3
Gabriel Hoffman,1,2
Noah Zimmerman,3
Li Li,1,2,3
Joseph W. Morgan,3
Patricia K. Glowe,1,2,3
Gregory J. Botwin,3
Samir Parekh,4
Nikolina Babic,5
Matthew W. Doust,6
Gregory B. Stock,1,2,3
Eric E. Schadt,1,2
and Joel T. Dudley1,2,3
1
Department of Genetics and Genomic Sciences, 2
Icahn Institute for Genomics and Multiscale Biology, 3
Harris Center for Precision Wellness, 4
Department of Hematology and Medical Oncology, and
5
Department of Pathology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, NewYork, NewYork, USA. 6
Hope Research Institute (HRI), Phoenix, Arizona, USA.
Conflict of interest: J.T. Dudley owns equity in NuMedii Inc. and has received consulting
fees or honoraria from Janssen Pharmaceuticals, GlaxoSmithKline, AstraZeneca, and
LAM Therapeutics.
Role of funding source: Study funding provided by the Icahn Institute for Genomics
and Multiscale Biology and the Harris Center for Precision Wellness at the Icahn
School of Medicine at Mount Sinai. Salaries of B.A. Kidd, J.T. Dudley, and E.E. Schadt
Downloaded from http://www.jci.org on March 28, 2016. http://dx.doi.org/10.1172/JCI86318
• Mt Sinai 에서 내어놓은 Theranos 의 정확도에 대한 논문
• 2015년 7월 경에 60명의 건강한 환자들을 대상으로 5일 간에 걸쳐서
• 22가지의 검사 항목을 테라노스와 또 다른 두 군데의 검사 기관에 맡겨서 결과를 비교
• 결론적으로 Theranos의 결과가 많이 부정확
• 콜레스테롤 등의 경우는 의사의 진단이 바뀔 정도로 크게 부정확
• 전반적인 테스트들 결과 정상 범위가 아니라고 판단하는 경우가 테라노스가 1.6배 많음
• 22개의 검사 항목 중에서 15개에서 유의미하게 결과의 차이가 있었습니다.
• 논문에서는 알 수 없는 또 다른 문제
• Theranos가 자체적으로 개발했다고 '주장' 했던 에디슨 기기를 정말로 썼느냐...하는 것
• WSJ 에 나온 과거 직원의 증언에 따르면, 이미 2015년 7월경이라면,
• 에디슨 기기를 쓰지 않고 지멘스 등 기존 다른 기기에 혈액을 희석해서 쓰고 있을 때
• 역시나(?) 이번에도 테라노스는 conﬂict-of-interest 가 있는 잘못된 논문이라는 반응

Examinationofthelipidpanelshowednonequivalentlabresults
for total cholesterol, HDL-C, and LDL-C (Figure 4, A and B). To test
for possible bias among testing services, we applied a Passing and
Bablok regression to compare cholesterol and lipoprotein (LDL and
lower values for wbc and hematocrit (HCT), whereas Theranos
reported consistently higher counts for neutrophils and mono-
cytes. rbc characteristics of MCHC and rbc width (RDW) dif-
fered among all 3 testing services. Of note, Theranos reported
Figure 2. Lab test values reported outside of their reference range. (A) Panel of test results displayed as a 2-dimensional heatmap. Each row represents one
of the 60 subjects, and the columns aggregate the multiple measurements collected for each subject and testing service (6 measurement for Labs 1 and 2;
2 measurements for Theranos) (Lab 1, LabCorp; Lab 2, Quest Diagnostics). The column for each lab test is ordered from left to right by LabCorp, Quest, and
Theranos. Colored squares indicate if at least one measurement is outside the normal range high (purple) or low (green). The horizontal bar chart alongside
the rows of the heatmap reflects the percent of measurements outside the normal range at the individual level. All percentages represent 100× the number
of measurements outside the normal range divided by the total number of measurements collected. (B) Comparison between percentage of tests outside the
normal range across all subjects and multiple measurements for Theranos and the other labs (average of LabCorp and Quest). (C) Ratio of the tests outside
their normal range — Theranos versus the mean value of LabCorp and Quest. Dashed horizontal line reflects a ratio of 1.6, which is the odds ratio for out-of-
range tests between Theranos and the other labs. LDL ranges evaluated using normal LDL-C ranges and individual LDL-C measures reported directly by each
provider. All comparisons made using reference ranges provided by individual testing services. Directly measured LDL values were used for Theranos.
• 결론적으로 Theranos의 결과가 많이 부정확
• 콜레스테롤 등의 경우는 의사의 진단이 바뀔 정도로 크게 부정확
• 전반적인 테스트들 결과 정상 범위가 아니라고 판단하는 경우가 테라노스가 1.6배 많음
• 22개의 검사 항목 중에서 15개에서 유의미하게 결과의 차이가 있었습니다.
• 항목들 중에 특히 mean corpuscular hemoglobin concentration (MCHC), lymphocytes, HDL, UA 등 의
경우에는Theranos와 다른 두 검사의 out-of-range ratio 가 3-5 나 될 정도로 크게 높음

A prospective randomized trial
examining health care utilization
in individuals using multiple
smartphone-enabled biosensors
Cinnamon S. Bloss1,
*, Nathan E. Wineinger1,
*, Melissa Peters1
,
Debra L. Boeldt1
, Lauren Ariniello1
, Ju Young Kim2
, Judith Sheard1
,
Ravi Komatireddy1
, Paddy Barrett1
and Eric J. Topol1,3,4
1
Scripps Translational Science Institute, La Jolla, California, United States
2
Department of Family Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seoul,
South Korea
3
Department of Molecular and Experimental Medicine, The Scripps Research Institute, La Jolla,
United States
4
Division of Cardiovascular Diseases, Scripps Health, San Diego
* These authors contributed equally to this work.
ABSTRACT
Background. Mobile health and digital medicine technologies are becoming
increasingly used by individuals with common, chronic diseases to monitor their
health. Numerous devices, sensors, and apps are available to patients and
consumers–some of which have been shown to lead to improved health
management and health outcomes. However, no randomized controlled trials have
been conducted which examine health care costs, and most have failed to provide
study participants with a truly comprehensive monitoring system. Methods. We
conducted a prospective randomized controlled trial of adults who had submitted a
2012 health insurance claim associated with hypertension, diabetes, and/or cardiac
arrhythmia. The intervention involved receipt of one or more mobile devices that
corresponded to their condition(s) (hypertension: Withings Blood Pressure
Monitor; diabetes: Sanofi iBGStar Blood Glucose Meter; arrhythmia: AliveCor
Mobile ECG) and an iPhone with linked tracking applications for a period of
6 months; the control group received a standard disease management program.
Moreover, intervention study participants received access to an online health
management system which provided participants detailed device tracking
information over the course of the study. This was a monitoring system designed by
leveraging collaborations with device manufacturers, a connected health leader,
health care provider, and employee wellness program–making it both unique and
inclusive. We hypothesized that health resource utilization with respect to health
insurance claims may be influenced by the monitoring intervention. We also
examined health-self management. Results & Conclusions. There was little evidence
of differences in health care costs or utilization as a result of the intervention.
Furthermore, we found evidence that the control and intervention groups were
equivalent with respect to most health care utilization outcomes. This result suggests
there are not large short-term increases or decreases in health care costs or utilization
associated with monitoring chronic health conditions using mobile health or digital
How to cite this article Bloss et al. (2016), A prospective randomized trial examining health care utilization in individuals using multiple
smartphone-enabled biosensors. PeerJ 4:e1554; DOI 10.7717/peerj.1554
Submitted 1 January 2016
Accepted 11 December 2015
Published 14 January 2016
Corresponding author
Eric J. Topol, etopol@scripps.edu
Academic editor
Mike Thompson
Additional Information and
Declarations can be found on
page 13
DOI 10.7717/peerj.1554
Copyright
2016 Bloss et al.
Distributed under
Creative Commons CC-BY 4.0
• STSI 의 "Wired For Health” 임상 연구의 결과가 다소 실망스럽게 나왔다.
• 6개월간의 randomised control trial 을 통해서
• 환자들이 커넥티드 디바이스를 통해서 스스로 건강을 모니터링하는 것이
• 비용 절감이나 치료 결과에 benefit 이 없다는 것을 확인했다.
• 에릭 토폴 박사,
• “조금 실망스럽긴 하지만, 이것이 최초의 multi sensor trial 이었다. 즉, 선구적인 시도였다"
• 이 세가지 센서를 사용하게 한다는 것이 쉽지 않았다.
• 많은 환자들이 두 개나, 세 개 모두를 사용하는데 어려움을 겪었다.
• 총 160 명의 환자 (2013-2014년에 시행 )
• 고혈압, 당뇨, 부정맥

A prospective randomized trial
examining health care utilization
in individuals using multiple
smartphone-enabled biosensors
Cinnamon S. Bloss1,
*, Nathan E. Wineinger1,
*, Melissa Peters1
,
Debra L. Boeldt1
, Lauren Ariniello1
, Ju Young Kim2
, Judith Sheard1
,
Ravi Komatireddy1
, Paddy Barrett1
and Eric J. Topol1,3,4
1
Scripps Translational Science Institute, La Jolla, California, United States
2
Department of Family Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seoul,
South Korea
3
Department of Molecular and Experimental Medicine, The Scripps Research Institute, La Jolla,
United States
4
Division of Cardiovascular Diseases, Scripps Health, San Diego
* These authors contributed equally to this work.
ABSTRACT
Background. Mobile health and digital medicine technologies are becoming
increasingly used by individuals with common, chronic diseases to monitor their
health. Numerous devices, sensors, and apps are available to patients and
consumers–some of which have been shown to lead to improved health
management and health outcomes. However, no randomized controlled trials have
been conducted which examine health care costs, and most have failed to provide
study participants with a truly comprehensive monitoring system. Methods. We
conducted a prospective randomized controlled trial of adults who had submitted a
2012 health insurance claim associated with hypertension, diabetes, and/or cardiac
arrhythmia. The intervention involved receipt of one or more mobile devices that
corresponded to their condition(s) (hypertension: Withings Blood Pressure
Monitor; diabetes: Sanoﬁ iBGStar Blood Glucose Meter; arrhythmia: AliveCor
Mobile ECG) and an iPhone with linked tracking applications for a period of
6 months; the control group received a standard disease management program.
Moreover, intervention study participants received access to an online health
management system which provided participants detailed device tracking
information over the course of the study. This was a monitoring system designed by
leveraging collaborations with device manufacturers, a connected health leader,
health care provider, and employee wellness program–making it both unique and
inclusive. We hypothesized that health resource utilization with respect to health
insurance claims may be inﬂuenced by the monitoring intervention. We also
examined health-self management. Results & Conclusions. There was little evidence
of differences in health care costs or utilization as a result of the intervention.
Furthermore, we found evidence that the control and intervention groups were
equivalent with respect to most health care utilization outcomes. This result suggests
there are not large short-term increases or decreases in health care costs or utilization
associated with monitoring chronic health conditions using mobile health or digital
How to cite this article Bloss et al. (2016), A prospective randomized trial examining health care utilization in individuals using multiple
smartphone-enabled biosensors. PeerJ 4:e1554; DOI 10.7717/peerj.1554
Submitted 1 January 2016
Accepted 11 December 2015
Published 14 January 2016
Corresponding author
Eric J. Topol, etopol@scripps.edu
Academic editor
Mike Thompson
Additional Information and
Declarations can be found on
page 13
DOI 10.7717/peerj.1554
Copyright
2016 Bloss et al.
Distributed under
Creative Commons CC-BY 4.0
• 토폴 박사에 따르면,
• 6개월 밖에 관찰하지 않았기 때문에, 더 오랜 기간 동안 follow-up 이 필요하다.
• 긍정적인 부분은 의료 비용이 적어도 증가하지는 않았다는 것이다.
• 많은 사람들은 환자들이 스스로 데이터를 가지면 여러 치료를 시도해볼 것이라고 생각
• 하지만 실제로는 그렇지 않았다.
• 원래 의도했던 것은 응급실 방문이나, 진료 횟수, 입원 횟수를 줄이는 것이었다.
• 이 질문들에 답하는 것은 시작일 뿐이다.   
• 실패의 원인으로는 몇가지를 들 수 있다.
• 6개월이라는 짧은 기간의 치료 결과만을 관찰했기 때문이다.
• 장기적으로는 효과가 좋을 수 있다.

transfer from Share2 to HealthKit as mandated by Dexcom receiver
Food and Drug Administration device classification. Once the glucose
values reach HealthKit, they are passively shared with the Epic
MyChart app (https://www.epic.com/software-phr.php). The MyChart
patient portal is a component of the Epic EHR and uses the same data-
base, and the CGM values populate a standard glucose flowsheet in
the patient’s chart. This connection is initially established when a pro-
vider places an order in a patient’s electronic chart, resulting in a re-
quest to the patient within the MyChart app. Once the patient or
patient proxy (parent) accepts this connection request on the mobile
device, a communication bridge is established between HealthKit and
MyChart enabling population of CGM data as frequently as every 5
minutes. All provider workflow is in the EHR.
Patient enrollment
To assess this communication bridge and optimize analytic tools in
our EHR, we conducted a quality improvement pilot limited to 10 pa-
tients (Table 1) from a single provider (R.B.K.). The lead author se-
lected the first 10 interested patients during standard pediatric
diabetes clinic visits who were already using a Dexcom CGM and used
an iOS device. Those patients whose CGM receivers did not have
Bluetooth-enabled functionality (2 patients) were loaned an equipped
receiver for the duration of the 3-month pilot.
Participation required confirmation of Bluetooth pairing of the CGM re-
ceiver to a mobile device, updating the mobile device with the most recent
version of the operating system, Dexcom Share2 app, Epic MyChart app,
and confirming or establishing a username and password for all accounts,
including a parent’s/adolescent’s Epic MyChart account. Setup time aver-
aged 45–60 minutes in addition to the scheduled clinic visit. During this
time, there was specific verbal and written notification to the patients/par-
ents that the diabetes healthcare team would not be actively monitoring
or have real-time access to CGM data, which was out of scope for this pi-
lot. The patients/parents were advised that they should continue to contact
the diabetes care team by established means for any urgent questions/
concerns. Additionally, patients/parents were advised to maintain updates
for their linked mobile devices, including the latest operating system and
app updates, to maintain communication of CGM data.
EHR visualization and analytics
Given the data volume of up to 288 glucose readings per day, the
standard flowsheet did not support visualizing a patient’s trends over
weeks to months. Therefore, we implemented modal day visualization
with a custom web-service embedded in the EHR (Figure 2). Design of
this clinical decision support tool could be a barrier for other health-
care delivery systems that might want to replicate our workflow. We
therefore have made it publically available at https://gluvue.stanford
Figure 1: Overview of the CGM data communication bridge architecture.
BRIEFCOMMUNICATION
byguestonApril7,2016http://jamia.oxfordjournals.org/Downloadedfrom
• Apple HealthKit, Dexcom CGM기기를 통해 지속적으로 혈당을 모니터링한 데이터를 EHR과 통합
• 당뇨환자의 혈당관리를 향상시켰다는 연구결과
• Stanford Children’s Health와 Stanford 의대에서 10명 type 1 당뇨 소아환자 대상으로 수행 (288 readings /day)
• EHR 기반 데이터분석과 시각화는 데이터 리뷰 및 환자커뮤니케이션을 향상
• 환자가 내원하여 진료하는 기존 방식에 비해 실시간 혈당변화에 환자가 대응
• 논문에 소개된 사례
• 한 유아에게 간헐적인 야간 저혈당증(intermittent nocturnal hypoglycemia) 증상이 발견
• 야간에 부모가 야간 투여 계획(dinnertime dose regimen)에 따라 추가 인슐린을 투여가 원인이라는 것을 발견
• 밤에는 적은 양의 인슈린을 주도록 가이드하고 새로운 인슐린 투여량이 MyChart를 통해 부모에게 전달

GluVue
https://gluvue.stanfordchildrens.org/dashboard/?src=DEMO

Effects of virtual reality-based rehabilitation on distal
upper extremity function and health-related quality of life:
a single-blinded, randomized controlled trial
ments at T2 and 23 completed the follow-up assessments
at T3. During the study, 5 and 8 participants from the SG
and CON groups, respectively, did not complete the inter-
vention programs. The sample sizes at the assessment time
points are presented in Fig. 2. There were no serious ad-
verse events, and only 1 participant from the CON group
dropped out owing to dizziness, which was unrelated to
the intervention. Thus, most of the study withdrawals were
related to uncooperativeness, and the number was higher
than that hypothesized in the study design. At baseline,
dist: F = 4.64, df = 1.38, P = 0.024).
Secondary outcomes
Jebsen–Taylor hand function test
The JTT scores of the SG and CON groups are presented
in Table 2. There were no significant differences in the
JTT-total, JTT-gross, and JTT-fine scores between the 2
groups at T0. The post-hoc test found that there were sig-
nificant improvements in the JTT-total, JTT-gross, and
JTT-fine scores in the SG group during the intervention
Fig. 2 Flowchart of the participants through the study. Abbreviations: SG, Smart Glove; CON, conventional intervention
Shin et al. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (2016) 13:17

• Primary outcome: 움직임의 장애(motor impairment)를 측정하는
Fugl–Meyer assessment (FM)
• Secondary outcome: 일상 생활에서 물건을 집거나 글을 쓰는 등의
동작을 평가하는 Jebsen–Taylor hand function test (JTT)

composite SIS score (F = 5.76, df = 1.0, P = 0.021) and
the overall SIS score (F = 6.408, df = 1.0, P = 0.015).
Moreover, among individual domain scores, the Time ×
standard OT than using amount-matched conventional re-
habilitation, without any adverse events, in stroke survivors.
Additionally, this study noted improvements in the SIS-
Fig. 3 Mean and standard errors for the FM scores in the SG and
CON groups. Abbreviations: FM, Fugl–Meyer assessment, SG, Smart
Glove; CON, conventional intervention
Fig. 4 Mean and standard errors for the JTT scores in the SG and
CON groups. Abbreviations: JTT, Jebsen–Taylor hand function test;
SG, Smart Glove; CON, conventional intervention
Shin et al. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (2016) 13:17 Page 7 of 10
composite SIS score (F = 5.76, df = 1.0, P = 0.021) and
the overall SIS score (F = 6.408, df = 1.0, P = 0.015).
standard OT than using amount-matched conventional re-
habilitation, without any adverse events, in stroke survivors.
Fig. 3 Mean and standard errors for the FM scores in the SG and
CON groups. Abbreviations: FM, Fugl–Meyer assessment, SG, Smart
Glove; CON, conventional intervention
Fig. 4 Mean and standard errors for the JTT scores in the SG and
CON groups. Abbreviations: JTT, Jebsen–Taylor hand function test;
SG, Smart Glove; CON, conventional intervention
Shin et al. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (2016) 13:17 Page 7 of 10

1Scientific RepoRts | 5:18214 | DOI: 10.1038/srep18214
www.nature.com/scientificreports
Efficacy of a New Medical
Information system, Ubiquitous
Healthcare Service withVoice
InceptionTechnique in Elderly
Diabetic Patients
Kyoung Min Kim1,2
, Kyeong Seon Park1,2
, Hyun Ju Lee2
,Yun Hee Lee2
, Ji Seon Bae3
,Young
Joon Lee3
, Sung HeeChoi1
, HakChul Jang1
& Soo Lim1,2
We have demonstrated previously that an individualized health management system using advanced
medical information technology, named ubiquitous (u)-healthcare, was helpful in achieving better
glycemic control than routine care. Recently, we generated a new u-healthcare system using a voice
inception technique for elderly diabetic patients to communicate information about their glucose
control, physical activity, and diet more easily. In a randomized clinical trial, 70 diabetic patients aged
60–85 years were assigned randomly to a standard care group or u-healthcare group for 6 months.The
primary end points were the changes in glycated hemoglobin (HbA1c) and glucose fluctuation assessed
by the mean amplitude glycemic excursion (MAGE).Changes in body weight, lifestyle, and knowledge
about diabetes were also investigated.After 6 months, the HbA1c levels decreased significantly in the
u-healthcare group (from 8.6±1.0% to 7.5±0.6%) compared with the standard care group (from
8.7±0.9% to 8.2±1.1%, P<0.01).The MAGE decreased more in the u-healthcare group than in the
standard care group. Systolic blood pressure and body weight decreased and liver functions improved
in the u-healthcare group, but not in the standard care group.The u-healthcare system with voice
inception technique was effective in achieving glycemic control without hypoglycemia in elderly
diabetic patients (Clinicaltrials.gov: NCT01891474).
Previous use of telemedicine has involved simple phone- or Internet-based systems in medical care1–3
. The classic
concept of telemedicine has been evolving to a ubiquitous (u)-healthcare system with the use of advanced infor-
mation technologies and now includes close monitoring and instant feedback based on a clinical decision support
system (CDSS), which operates regardless of time or place. Real-time individualized feedback to data transferred
from monitoring devices is essential in current u-healthcare systems4–6
.
Several studies have shown that applications of u-healthcare system help patients improve their glucose control
and avoid critical events such as hypoglycemia or weight gain7,8
. We previously shown the efficacy of a u-healthcare
system with a sophisticated CDSS rule engine in helping patients achieve glucose control over 6 months8
, and its
effects were maintained for 1 year after the end of the original study9
. However, the use of the monitoring device
was revealed to be an important limitation particularly in elderly people. Introduction of simpler methods seemed
to be crucial to the successful implementation of a u-healthcare system.
Today, the management of diabetes includes glucose control, regular exercise, and a healthy diet. However,
many patients with diabetes undertake insufficient physical activity and have undesirable dietary habits10
, and
lifestyle intervention is most effective in delaying the progression of diabetes mellitus11,12
. However, maintenance
of a healthy lifestyle is difficult to follow without supervision13
.
1
Department of Internal Medicine,Seoul NationalUniversity Bundang Hospital andSeoul NationalUniversityCollege
of e icine eon nam 13 20 out orea. 2
u ea t care center eou ationa ni ersit un an ospita an
eou ationa ni ersit o e e of e icine eon nam orea. 3
imme orporation imite eou orea.
orrespon ence an re uests for materia s s ou e a resse to . . emai : imsoo snu.ac. r
recei e : 11 a 2015
accepte : 13 o em er 2015
Pu is e : 11 Decem er 2015
OPEN

Trends of Global Digital Healthcare Industry: 2016’ 1Q
• Funding in digital healthcare in 2015
• Fitbit &Teladoc
• 2016 복지부/정부 정책 관련
• 국내에도 DTC가 허용될까?
• 2016 1Q 재미있었던 디바이스들
• 2016 1Q 재미있었던 서비스들
• 근거, 근거, 근거!!!!!

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• Email: yoonsup.choi@gmail.com
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