5. 최윤섭 지음
의료인공지능
표지
디자인•최승협
컴퓨터공학, 생명과학, 의학의 융합을 통해 디지
털 헬스케어 분야의 혁신을 창출하고 사회적 가
치를 만드는 것을 화두로 삼고 있는 융합생명과학자, 미래의료학자,
기업가, 엔젤투자가, 에반젤리스트이다. 국내 디지털 헬스케어 분야
의 대표적인 전문가로, 활발한 연구, 저술 및 강연 등을 통해 국내에
이 분야를 처음 소개한 장본인이다.
포항공과대학교에서 컴퓨터공학과 생명과학을 복수전공하였으며
동 대학원 시스템생명공학부에서 전산생물학으로 이학박사 학위를
취득하였다. 스탠퍼드대학교 방문연구원, 서울의대 암연구소 연구
조교수, KT 종합기술원 컨버전스연구소 팀장, 서울대병원 의생명연
구원 연구조교수 등을 거쳤다. 『사이언스』를 비롯한 세계적인 과학
저널에 10여 편의 논문을 발표했다.
국내 최초로 디지털 헬스케어를 본격적으로 연구하는 연구소인 ‘최
윤섭 디지털 헬스케어 연구소’를 설립하여 소장을 맡고 있다. 또한
국내 유일의 헬스케어 스타트업 전문 엑셀러레이터 ‘디지털 헬스케
어 파트너스’의 공동 창업자 및 대표 파트너로 혁신적인 헬스케어
스타트업을 의료 전문가들과 함께 발굴, 투자, 육성하고 있다. 성균
관대학교 디지털헬스학과 초빙교수로도 재직 중이다.
뷰노, 직토, 3billion, 서지컬마인드, 닥터다이어리, VRAD, 메디히어,
소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고
자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하
고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스
케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼
을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』
와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다.
•블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/
•페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi
•이메일_ yoonsup.choi@gmail.com
최윤섭
의료 인공지능은 보수적인 의료 시스템을 재편할 혁신을 일으키고 있다. 의료 인공지능의 빠른 발전과
광범위한 영향은 전문화, 세분화되며 발전해 온 현대 의료 전문가들이 이해하기가 어려우며, 어디서부
터 공부해야 할지도 막연하다. 이런 상황에서 의료 인공지능의 개념과 적용, 그리고 의사와의 관계를 쉽
게 풀어내는 이 책은 좋은 길라잡이가 될 것이다. 특히 미래의 주역이 될 의학도와 젊은 의료인에게 유용
한 소개서이다.
━ 서준범, 서울아산병원 영상의학과 교수, 의료영상인공지능사업단장
인공지능이 의료의 패러다임을 크게 바꿀 것이라는 것에 동의하지 않는 사람은 거의 없다. 하지만 인공
지능이 처리해야 할 의료의 난제는 많으며 그 해결 방안도 천차만별이다. 흔히 생각하는 만병통치약 같
은 의료 인공지능은 존재하지 않는다. 이 책은 다양한 의료 인공지능의 개발, 활용 및 가능성을 균형 있
게 분석하고 있다. 인공지능을 도입하려는 의료인, 생소한 의료 영역에 도전할 인공지능 연구자 모두에
게 일독을 권한다.
━ 정지훈, 경희사이버대 미디어커뮤니케이션학과 선임강의교수, 의사
서울의대 기초의학교육을 책임지고 있는 교수의 입장에서, 산업화 이후 변하지 않은 현재의 의학 교육
으로는 격변하는 인공지능 시대에 의대생을 대비시키지 못한다는 한계를 절실히 느낀다. 저와 함께 의
대 인공지능 교육을 개척하고 있는 최윤섭 소장의 전문적 분석과 미래 지향적 안목이 담긴 책이다. 인공
지능이라는 미래를 대비할 의대생과 교수, 그리고 의대 진학을 고민하는 학생과 학부모에게 추천한다.
━ 최형진, 서울대학교 의과대학 해부학교실 교수, 내과 전문의
최근 의료 인공지능의 도입에 대해서 극단적인 시각과 태도가 공존하고 있다. 이 책은 다양한 사례와 깊
은 통찰을 통해 의료 인공지능의 현황과 미래에 대해 균형적인 시각을 제공하여, 인공지능이 의료에 본
격적으로 도입되기 위한 토론의 장을 마련한다. 의료 인공지능이 일상화된 10년 후 돌아보았을 때, 이 책
이 그런 시대를 이끄는 길라잡이 역할을 하였음을 확인할 수 있기를 기대한다.
━ 정규환, 뷰노 CTO
의료 인공지능은 다른 분야 인공지능보다 더 본질적인 이해가 필요하다. 단순히 인간의 일을 대신하는
수준을 넘어 의학의 패러다임을 데이터 기반으로 변화시키기 때문이다. 따라서 인공지능을 균형있게 이
해하고, 어떻게 의사와 환자에게 도움을 줄 수 있을지 깊은 고민이 필요하다. 세계적으로 일어나고 있는
이러한 노력의 결과물을 집대성한 이 책이 반가운 이유다.
━ 백승욱, 루닛 대표
의료 인공지능의 최신 동향뿐만 아니라, 의의와 한계, 전망, 그리고 다양한 생각거리까지 주는 책이다.
논쟁이 되는 여러 이슈에 대해서도 저자는 자신의 시각을 명확한 근거에 기반하여 설득력 있게 제시하
고 있다. 개인적으로는 이 책을 대학원 수업 교재로 활용하려 한다.
━ 신수용, 성균관대학교 디지털헬스학과 교수
최윤섭
지음
의료
인공지능
값 20,000원
ISBN 979-11-86269-99-2
미래의료학자 최윤섭 박사가 제시하는
의료 인공지능의 현재와 미래
의료 딥러닝과 IBM 왓슨의 현주소
인공지능은 의사를 대체하는가
값 20,000원
ISBN 979-11-86269-99-2
소울링, 메디히어, 모바일닥터 등의 헬스케어 스타트업에 투자하고
자문을 맡아 한국에서도 헬스케어 혁신을 만들어내기 위해 노력하
고 있다. 국내 최초의 디지털 헬스케어 전문 블로그 『최윤섭의 헬스
케어 이노베이션』에 활발하게 집필하고 있으며, 『매일경제』에 칼럼
을 연재하고 있다. 저서로 『헬스케어 이노베이션: 이미 시작된 미래』
와 『그렇게 나는 스스로 기업이 되었다』가 있다.
•블로그_ http://www.yoonsupchoi.com/
•페이스북_ https://www.facebook.com/yoonsup.choi
•이메일_ yoonsup.choi@gmail.com
(2014) (2018) (2020)
9. 헬스케어
넓은 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, VR/AR
모바일 헬스케어
디지털 헬스케어 중
모바일 기술이 사용되는 것
예) 스마트폰, 사물인터넷, SNS
의료 인공지능
EMR 분석
의료 영상 분석
시그널 분석
왓슨
의료
질병 예방, 치료, 처방, 관리
등 전문 의료 영역
원격의료
원격 환자 모니터링
원격진료
전화, 화상, 판독
명상 앱
ADHD 치료 게임
PTSD 치료 VR
디지털 치료제
중독 치료 앱
헬스케어 관련 분야 구성도
11. •코로나19 판데믹으로, 디지털 헬스케어는 오히려 전기를 맞이함
•2020년에 디지털 헬스케어 분야 역대 최대 투자가 이뤄짐 ($14B)
•투자 횟수, 건당 투자 규모 역시 최고 기록을 갱신
•Mega Deal ($100M 이상) 역시 40건으로 역대 최고 기록을 경신
https://rockhealth.com/reports/2020-midyear-digital-health-market-update-unprecedented-funding-in-an-unprecedented-time/
14. •최근 몇년 동안 Merck, J&J, GSK 등의 제약사들의 디지털 헬스케어 분야 투자 급증
•2015-2016년 총 22건의 deal (=2010-2014년의 5년간 투자 건수와 동일)
•Merck 가 가장 활발: 2009년부터 Global Health Innovation Fund 를 통해 24건 투자 ($5-7M)
•GSK 의 경우 2014년부터 6건 (via VC arm, SR One): including Propeller Health
16. Analysis
Target Discovery Analysis
Lead Discovery Clinical Trial
Post Market
Surveillance
Digital Healthcare in Drug Development
•개인 유전 정보 분석
•블록체인 기반 유전체 분석
•딥러닝 기반 후보 물질
•인공지능+제약사
•환자 모집
•데이터 측정: 웨어러블
•디지털 표현형
•원격 임상 시험
•SNS 기반의 PMS
•블록체인 기반의 PMS
+
Digital Therapeutics
21. 인공지능 기반 의료기기
FDA 인허가 현황
An infographic about the 29 FDA-approved, AI/ML-based medical technologies. The devices have features such as date
pproval; name of the device, its short description and which primary and secondary medical specialty it is related to.
S. Benjamens et al.
• FDA가 공식 발표에서 AI/ML 기반이라고 언급한 것이 29개
• 진료과: Radiology (46.9%), Cardiology (25%), Internal Medicine/General (15.6%)
• 년도별: 2018년(13개) 2019년(10개), 2020년(4개)
npj Digi Med 2020
22. http://www.hitnews.co.kr/news/articleView.html
• 인공지능이 적용된 의료기기는 총 53개 (2020년 9월)
• 의료영상분석장치소프트웨어(2등급) 26건
• 의료영상검출보조소프트웨어(2등급) 12건
• 의료영상진단보조소프트웨어(3등급) 5건
• 의료영상전송장치소프트웨어(2등급) 3건
• 2018년 (4개), 2019년 (10개), 2020년 9월 (39개)
인공지능 기반 의료기기
국내 인허가 현황
28. targets.
To overcome these limitations we take an indirect approach. Instead of directly visualizing filters
in order to understand their specialization, we apply filters to input data and examine the location
where they maximally fire. Using this technique we were able to map filters to chemical functions.
For example, Figure 5 illustrate the 3D locations at which a particular filter from our first convo-
lutional layer fires. Visual inspection of the locations at which that filter is active reveals that this
filter specializes as a sulfonyl/sulfonamide detector. This demonstrates the ability of the model to
learn complex chemical features from simpler ones. In this case, the filter has inferred a meaningful
spatial arrangement of input atom types without any chemical prior knowledge.
Figure 5: Sulfonyl/sulfonamide detection with autonomously trained convolutional filters.
8
Protein-Compound Complex Structure
Binding, or non-binding?
29. AtomNet: A Deep Convolutional Neural Network for
Bioactivity Prediction in Structure-based Drug
Discovery
Izhar Wallach
Atomwise, Inc.
izhar@atomwise.com
Michael Dzamba
Atomwise, Inc.
misko@atomwise.com
Abraham Heifets
Atomwise, Inc.
abe@atomwise.com
Abstract
Deep convolutional neural networks comprise a subclass of deep neural networks
(DNN) with a constrained architecture that leverages the spatial and temporal
structure of the domain they model. Convolutional networks achieve the best pre-
dictive performance in areas such as speech and image recognition by hierarchi-
cally composing simple local features into complex models. Although DNNs have
been used in drug discovery for QSAR and ligand-based bioactivity predictions,
none of these models have benefited from this powerful convolutional architec-
ture. This paper introduces AtomNet, the first structure-based, deep convolutional
neural network designed to predict the bioactivity of small molecules for drug dis-
covery applications. We demonstrate how to apply the convolutional concepts of
feature locality and hierarchical composition to the modeling of bioactivity and
chemical interactions. In further contrast to existing DNN techniques, we show
that AtomNet’s application of local convolutional filters to structural target infor-
mation successfully predicts new active molecules for targets with no previously
known modulators. Finally, we show that AtomNet outperforms previous docking
approaches on a diverse set of benchmarks by a large margin, achieving an AUC
greater than 0.9 on 57.8% of the targets in the DUDE benchmark.
1 Introduction
Fundamentally, biological systems operate through the physical interaction of molecules. The ability
to determine when molecular binding occurs is therefore critical for the discovery of new medicines
and for furthering of our understanding of biology. Unfortunately, despite thirty years of compu-
tational efforts, computer tools remain too inaccurate for routine binding prediction, and physical
experiments remain the state of the art for binding determination. The ability to accurately pre-
dict molecular binding would reduce the time-to-discovery of new treatments, help eliminate toxic
molecules early in development, and guide medicinal chemistry efforts [1, 2].
In this paper, we introduce a new predictive architecture, AtomNet, to help address these challenges.
AtomNet is novel in two regards: AtomNet is the first deep convolutional neural network for molec-
ular binding affinity prediction. It is also the first deep learning system that incorporates structural
information about the target to make its predictions.
Deep convolutional neural networks (DCNN) are currently the best performing predictive models
for speech and vision [3, 4, 5, 6]. DCNN is a class of deep neural network that constrains its model
architecture to leverage the spatial and temporal structure of its domain. For example, a low-level
image feature, such as an edge, can be described within a small spatially-proximate patch of pixels.
Such a feature detector can share evidence across the entire receptive field by “tying the weights”
of the detector neurons, as the recognition of the edge does not depend on where it is found within
1
arXiv:1510.02855v1
[cs.LG]
10
Oct
2015
Smina 123 35 5 0 0
Table 3: The number of targets on which AtomNet and Smina exceed given adjusted-logAUC thresh-
olds. For example, on the CHEMBL-20 PMD set, AtomNet achieves an adjusted-logAUC of 0.3
or better for 27 targets (out of 50 possible targets). ChEMBL-20 PMD contains 50 targets, DUDE-
30 contains 30 targets, DUDE-102 contains 102 targets, and ChEMBL-20 inactives contains 149
targets.
To overcome these limitations we take an indirect approach. Instead of directly visualizing filters
in order to understand their specialization, we apply filters to input data and examine the location
where they maximally fire. Using this technique we were able to map filters to chemical functions.
For example, Figure 5 illustrate the 3D locations at which a particular filter from our first convo-
lutional layer fires. Visual inspection of the locations at which that filter is active reveals that this
filter specializes as a sulfonyl/sulfonamide detector. This demonstrates the ability of the model to
learn complex chemical features from simpler ones. In this case, the filter has inferred a meaningful
spatial arrangement of input atom types without any chemical prior knowledge.
Figure 5: Sulfonyl/sulfonamide detection with autonomously trained convolutional filters.
8
• 이미 알려진 단백질-리간드 3차원 결합 구조를 딥러닝(CNN)으로 학습
• 화학 결합 등에 대한 계산 없이도, 단백질-리간드 결합 여부를 계산
• 기존의 구조기반 예측 등 대비, 딥러닝으로 더 정확히 예측하였음
30. AtomNet: A Deep Convolutional Neural Network for
Bioactivity Prediction in Structure-based Drug
Discovery
Izhar Wallach
Atomwise, Inc.
izhar@atomwise.com
Michael Dzamba
Atomwise, Inc.
misko@atomwise.com
Abraham Heifets
Atomwise, Inc.
abe@atomwise.com
Abstract
Deep convolutional neural networks comprise a subclass of deep neural networks
(DNN) with a constrained architecture that leverages the spatial and temporal
structure of the domain they model. Convolutional networks achieve the best pre-
dictive performance in areas such as speech and image recognition by hierarchi-
cally composing simple local features into complex models. Although DNNs have
been used in drug discovery for QSAR and ligand-based bioactivity predictions,
none of these models have benefited from this powerful convolutional architec-
ture. This paper introduces AtomNet, the first structure-based, deep convolutional
neural network designed to predict the bioactivity of small molecules for drug dis-
covery applications. We demonstrate how to apply the convolutional concepts of
feature locality and hierarchical composition to the modeling of bioactivity and
chemical interactions. In further contrast to existing DNN techniques, we show
that AtomNet’s application of local convolutional filters to structural target infor-
mation successfully predicts new active molecules for targets with no previously
known modulators. Finally, we show that AtomNet outperforms previous docking
approaches on a diverse set of benchmarks by a large margin, achieving an AUC
greater than 0.9 on 57.8% of the targets in the DUDE benchmark.
1 Introduction
Fundamentally, biological systems operate through the physical interaction of molecules. The ability
to determine when molecular binding occurs is therefore critical for the discovery of new medicines
and for furthering of our understanding of biology. Unfortunately, despite thirty years of compu-
tational efforts, computer tools remain too inaccurate for routine binding prediction, and physical
experiments remain the state of the art for binding determination. The ability to accurately pre-
dict molecular binding would reduce the time-to-discovery of new treatments, help eliminate toxic
molecules early in development, and guide medicinal chemistry efforts [1, 2].
In this paper, we introduce a new predictive architecture, AtomNet, to help address these challenges.
AtomNet is novel in two regards: AtomNet is the first deep convolutional neural network for molec-
ular binding affinity prediction. It is also the first deep learning system that incorporates structural
information about the target to make its predictions.
Deep convolutional neural networks (DCNN) are currently the best performing predictive models
for speech and vision [3, 4, 5, 6]. DCNN is a class of deep neural network that constrains its model
architecture to leverage the spatial and temporal structure of its domain. For example, a low-level
image feature, such as an edge, can be described within a small spatially-proximate patch of pixels.
Such a feature detector can share evidence across the entire receptive field by “tying the weights”
of the detector neurons, as the recognition of the edge does not depend on where it is found within
1
arXiv:1510.02855v1
[cs.LG]
10
Oct
2015
• 이미 알려진 단백질-리간드 3차원 결합 구조를 딥러닝(CNN)으로 학습
• 화학 결합 등에 대한 계산 없이도, 단백질-리간드 결합 여부를 계산
• 기존의 구조기반 예측 등 대비, 딥러닝으로 더 정확히 예측하였음
35. Analysis
Target Discovery Analysis
Lead Discovery Clinical Trial
Post Market
Surveillance
Digital Healthcare in Drug Development
•환자 모집
•데이터 측정: 웨어러블
•디지털 표현형
•원격 임상 시험
37. •임상 시험의 각 단계에서 다양한 방식으로 디지털 기술이 접목되고 있음
https://rockhealth.com/reports/next-gen-digital-health-innovation-in-clinical-trials/
38. •임상 시험의 각 단계에서 다양한 방식으로 디지털 기술이 접목되고 있음
https://rockhealth.com/reports/next-gen-digital-health-innovation-in-clinical-trials/
임상 프로토콜에 맞는
환자가 많은 지역을
택할 수 있게 해줌
39. •임상 시험의 각 단계에서 다양한 방식으로 디지털 기술이 접목되고 있음
https://rockhealth.com/reports/next-gen-digital-health-innovation-in-clinical-trials/
인공지능 (자연어처리) 기술로
환자의 진료기록을 분석하여
환자 리크루팅을 도와줌
40. Analysis
Target Discovery Analysis
Lead Discovery Clinical Trial
Post Market
Surveillance
Digital Healthcare in Drug Development
•환자 모집
•데이터 측정: 웨어러블
•디지털 표현형
•원격 임상 시험
41. J
onathan Cotliar knew he was ahead of
thecurvefouryearsagowhenhejoined
Science 37, a company that supports
virtual clinical trials conducted
mostlyonline.ThefirminLosAngeles,
California, was growing slowly before
March, receiving about a dozen calls a
week from potential clients. But since
theCOVID-19pandemicbegan,Science37has
been running at fever pitch.
Cotliar,thecompany’schiefmedicalofficer,
says Science 37 now receives hundreds of
enquiries every week from potential clients,
such as pharmaceutical companies, medical
centresandevenindividualinvestigators.With
hospitalsformingtheepicentresofCOVID-19
outbreaks around the world, clinical-trial
participantshavebecomereluctanttoattend
routine check-ups and monitoring, and
health-care workers are stretched beyond
their capacity. This has caused researchers
to put many clinical trials on hold or to shift
to a virtual trial structure by performing
consultations online and collecting as much
paperwork and data as possible remotely.
The pandemic might hasten the kind of
change in clinical trials that Cotliar and
Science 37 were hoping to make anyway.
And there could be other lasting effects
on drug development: companies that are
usually competitors are now collaborating,
and many are trying to make their supply
chains more robust to deal with disruption.
Some researchers and companies in the
drug-developmentfieldsaythesystemmight
never be the same again.
The pandemic has touched nearly all
aspects of the industry, says Kenneth Kaitin,
director of the Tufts Center for the Study of
DrugDevelopmentinBoston,Massachusetts.
“Thishasreallyturnedupsidedownthewhole
drug-development process,” he says. “The
entire investigative world is focused just on
developing treatments for COVID-19.”
Some changes are likely to be temporary,
Kaitinpredicts.DrugregulatorsintheUnited
States and other countries have acted fast
to approve clinical trials of therapies and
allow new uses of existing medicines to fight
COVID-19, without demanding as much data
and paperwork as they normally would. Such
changes are likely to stick only for as long as
the outbreak lasts. “The flexibilities that are
being granted for clinical-trial development
are being granted under the auspices of
a public-health declaration,” says Esther
Krofah, executive director of FasterCures, a
WashingtonDCthinktank.“That,tome,isvery
much an emergency operation.”
Trial tweaks
In other ways,the pandemic could catalyse
lasting change. What might linger, Krofah
says, is the culture of collaboration across
government, industry and academia that
has emerged during the outbreak. “We have
traditional competitors working together in
newways,”shesays.Anallianceofmorethana
dozencompanies—includingGileadinFoster
City,California,NovartisinBasel,Switzerland,
and WuXi AppTec in Shanghai, China — has
been working to discover and test antiviral
treatmentsbysharingdataaboutearlyresults
and basic science, as well as collaborating on
designsforclinicaltrials.Ifthesegroupefforts
bear fruit, they might continue, says Krofah.
Pharmaceutical companies might also
makelong-lastingadjustmentstotheirsupply
chains, says David Simchi-Levi, who studies
operationsmanagementattheMassachusetts
InstituteofTechnologyinCambridge.Overthe
past few decades, drug makers have increas-
ingly shifted their manufacturing away from
the United States and Europe to countries
such as India and China, which can produce
the drugs at lower cost. But over the past few
years,manyfirmshavebeguntolookforways
to diversify their supplies of services and raw
materials, to reduce the risk of supply inter-
ruptionsintheeventofaUS–Chinatradewar,
says Simchi-Levi. The coronavirus outbreak
could accelerate that trend. “Some shocks
were anticipated, but not at this scale,” says
Krofah. “This is going to cause a fundamental
re-examinationofthatrisk.”
Momentum for a shift towards virtual
clinical trials has been gradually building for
years.Butprogresshadbeenhinderedbyalack
ofclearguidancefromregulatorssuchasthe
USFoodandDrugAdministration(FDA)anda
reluctancetoinvestinthetechnologyneeded
torunsuchtrials—untilthepandemichit,says
Cotliar. Companies such as Science 37 are
suddenly seeing their popularity skyrocket.
“It’s exponentially accelerated the adoption
curve of what we were already doing,” Cotliar
says. “That’s been a bit surreal.”
At the University of Minnesota in
Minneapolis,forexample,infectious-disease
specialist David Boulware and his colleagues
conducted a randomized, controlled, virtual
trial of the malaria drug hydroxychloroquine
tofindoutwhetheritcanprotectpeoplewho
are at high risk of contracting COVID-19. The
trial, which included more than 800 people
and found the treatment had no benefit (D.
R. Boulware et al. N. Engl. J. Med. http://doi.
org/dxkv; 2020), sent participants medicine
byFedExdeliveryandmonitoredtheirhealth
remotely.
Patient advocates have long pushed for
morevirtualtrials,andifthetrendcatcheson,
it could speed up participant enrolment — a
time-consumingaspectofdrugdevelopment.
And now that the pandemic has driven
medical centres to set up much-needed
technology, and forced the FDA to release
guidelines for virtual trials during the
pandemic, it is hard to imagine clinical
research going back to the way it was before,
says Krofah. “We’re going to see this as a new,
normalpartofclinicalresearch,”shesays.“The
cat is out of the bag.”
Heidi Ledford is a senior reporter with Nature
in London.
ITMIGHT
BECOME
QUICKERAND
EASIERTO
TRIALDRUGS
Thecrisisispushingthe
drug-developmentindustry
intoanewnormalofvirtual
clinicalresearch.
172 | Nature | Vol 582 | 11 June 2020
FeatureScienceafterthepandemic
• 제약 업계에서 COVID-19의 가장 큰 타격: 신약 임상시험 진행이 어려워짐
• 의료진과 임상 참여자들의 대면이 어려워짐
• 병원의 리소스가 코로나 환자 진단/치료에 쏠림
• Virtual Clinical Trial (원격 임상 시험)이 큰 주목: Siteless, Decentralized, Patients-centric
• 이전에도 원격 임상 실험에 대한 시도가 있었으나, 판데믹으로 더욱 가속화
• 온라인으로 환자를 모집, 신약 후보 물질은 우편으로 배송
• 원격의료를 통해서 환자 증상 체크, 필요한 경우 간호사가 가정으로 방문
42. • 사상 최초의 원격 임상시험: 화이자의 REMOTE trial (June 2011)
• 휴대폰과 웹기반 기술로 임상시험 사이트를 방문하지 않고, 약 배송 및 데이터 수집
• 과민성 방광 치료제(OB) 데트롤 LA: 4상 결과를 그대로 재현할 수 있는지 여부 검증 목표
• 10개 주에서 600명의 환자를 등록이 목표였으나, 결국 환자 리크루팅에 실패
44. • 판데믹 이후, 2월 초부터 5월 말까지 제약사들이 취소한 임상 시험은 340개
• 다국적 제약사 중에서 가장 빠르게 움직이는 것은 화이자
• 이미 수십개(dozens of) 임상시험 디자인을 원격으로 하도록 수정
• 향후 18개월 이내에 화이자의 ‘모든’ 임상 시험이 virtual component를 가질 것
• 최초로 fully virtual trial을 시작할 계획: 피부염 관련 임상 (피부 사진을 찍어서 전송 등)
• 노바티스도 적극적
• 지난 5년 동안 virtual trial tech 에 투자해왔음
• 최근에는 이미 1,100번 이상 약을 원격으로 보내주고, trial site 200개 이상이 원격으로 진행
45. • 환자의 안전이 보장되고, 적절한 수단이 있는 경우라면,
FDA의 별도 리뷰나, IRB 승인 없이도, 임상시험의 프로토콜을
화상통화, 의약품 배송 등을 통해서 원격으로 변경할 수 있도록 허용함을 적시한 가이드라인
47. • Science 37
• 원격 임상 시험 플랫폼을 제공하는 대표적인 스타트업
• 온라인 환자 등록부터, outcome 평가까지 end-to-end 원격 임상 시험 제공
• COVID-19 시대에 다국적 제약사 등으로부터 큰 주목을 받고 있음
• 2020년 8월 펀딩에 노바티스, 암젠, 사노피 등의 다국적 제약사가 투자자로 참여
48. • Science 37 + Ai Cure 의 콜라보레이션
• Ai Cure는 인공지능 기반의 복약 순응도 측정 플랫폼
• 스마트폰 카메라 기반의 인공지능을 통해 환자 본인 확인 / 의약품 확인 / 복용 확인
• Science 37과 협력을 통해서, Ai Cure는 원격 임상 시험에서 환자의 복약을 추적하는 역할
51. https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/telehealth-a-quarter-trillion-dollar-post-covid-19-reality
Exhibit 1
How has COVID-19 changed the outlook for telehealth?
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
How has COVID-19 changed the outlook for telehealth?
Health systems, independent practices, behavioral
health providers, and others rapidly scaled telehealth
offerings to fill the gap between need and cancelled
in-person care, and are reporting
the number of telehealth visits pre-COVID.⁴
50–175x
use of telehealth in 2019 now interested in using telehealth going
forward
Consumer
1
2
11% 76%
While the surge in telehealth has been driven by the immediate goal to avoid exposure to COVID-19, with more
than 70 percent of in-person visits cancelled,¹ 76 percent of survey respondents indicated they were highly or
moderately likely to use telehealth going forward,² and 74 percent of telehealth users reported high satisfaction.³
Provider
In addition,
57%
64%
of providers view telehealth more favorably than
they did before COVID-19 and
are more comfortable using it.⁵
Shift from: To:
•2019년 원격진료를 사용해본 미국인은 11%에 불과
•2020년 5월 기준으로 46%의 미국인이 대면 진료를 대체해서 사용 중.
•76%는 향후 원격진료를 계속 (highly or moderately) 사용할 의향 있음
•74%는 원격진료를 사용하는 것에 만족
코로나 이후 더 많은 환자들이
원격진료를 사용하기 시작
52.
53. • ‘온디맨드 처방’ 모델: Hims, Hers, Ro, Nurx, Lemonaid Health
• 원격으로 문진을 하고, 의약품을 처방 및 배송해주는 모델
• 특정 분야 질병에 대한 처방 여부만 결정: 피임, 발기부전, 탈모, 금연, 여드름, UTI 등
• 규모의 경제 & 낮은 오버헤드: (Hims의 경우) 오프라인 약국보다 50~80% 저렴하게 판매
58. 웨어러블-EMR-대면진료/왕진-원격진료-온라인 약국-약 배송-AI 스피커
(Amazone Halo)(Cerner 연동) (Amazon Care)
(Crossover Health) (Amazon Pharmacy) (Amazon Alexa)
아마존 e커머스
목소리 톤에서
감정도 측정
필요하면 집으로
의사 왕진까지
아마존 프라임 회원들은
제네릭 약가 최대 80% 할인 이틀 배송
병원 예약
복약 알람
리필 처방
데이터 및 서비스
1차 의료
시장 진출
60. Analysis
Target Discovery Analysis
Lead Discovery Clinical Trial
Post Market
Surveillance
Digital Healthcare in Drug Development
•개인 유전 정보 분석
•블록체인 기반 유전체 분석
•딥러닝 기반 후보 물질
•인공지능+제약사
•SNS 기반의 PMS
•블록체인 기반의 PMS
•환자 모집
•데이터 측정: 웨어러블
•디지털 표현형
•원격 임상 시험
63. Analysis
Target Discovery Analysis
Lead Discovery Clinical Trial
Post Market
Surveillance
Digital Healthcare in Drug Development
•개인 유전 정보 분석
•블록체인 기반 유전체 분석
•딥러닝 기반 후보 물질
•인공지능+제약사
•환자 모집
•데이터 측정: 웨어러블
•디지털 표현형
•복약 순응도
•SNS 기반의 PMS
•블록체인 기반의 PMS
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