원격의료에 대한 생각, 그리고 그 생각에 대한 생각

원격의료에 대한 생각,

그리고 그 생각에 대한 생각 디지털 헬스케어 파트너스

최윤섭, PhD

“It's in Apple's DNA that technology alone is not enough.  
It's technology married with liberal arts.”

The Convergence of IT, BT and Medicine

최윤섭 지음
의료인공지능
표지디자인•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
최윤섭지음
의료인공지능
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)

의료가 맞이하는 피할 수 없는 쓰나미

디지털 트랜스포메이션
헬스케어의 변화를 촉발시키고

디지털 트랜스포메이션 COVID-19
헬스케어의 변화를 촉발시키고 변화를 더 가속화, 장벽을 무너뜨린다

디지털 트랜스포메이션 COVID-19
헬스케어의 변화를 촉발시키고 변화를 더 가속화, 장벽을 무너뜨린다
뉴 노멀이 올 것인가?

•원격의료의 개념 및 범주

•원격의료의 구체적 유형 5가지

•코로나19와 원격진료

•코로나19와 한국에서의 원격진료
오늘 이야기할 내용들

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
개인 유전정보분석
암유전체, 질병위험도,

보인자, 약물 민감도
웰니스, 조상 분석
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

의료인 (의료업에 종사하는 의사ㆍ치과의사ㆍ한의사만 해당한다) 은  
제33조제1항에도 불구하고 컴퓨터ㆍ화상통신 등 정보통신기술을 활용하여  
먼 곳에 있는 의료인에게 의료지식이나 기술을 지원하는 원격의료를  
할 수 있다.
“의료기관 내에서 의료업을 하여야 한다”
의료법
제34조 1항

원격의료
•‘명시적’으로, ‘전면적’으로 ‘금지’된 곳은 한국 밖에 없는 듯

•세부적 기술, 서비스 유형에 따라 상당히 다양한 모델로 구현

•해외에서는 새로운 서비스의 상당수가 원격의료 기능 포함

•글로벌 100대 헬스케어 서비스 중 39개가 원격의료 포함

•다른 모델과 결합하여 갈수록 새로운 모델이 만들어지는 중

•스마트폰, 웨어러블, IoT, 인공지능, 챗봇 등과 결합
12 DELSA/HEA/WD/HWP(2020)1
delivering health care (a “telemedicine is medicine” approach), thus regulated by general health care
legislation.
Table 1.1. The policy, regulatory and financial environment surrounding the use of telemedicine
Country Has national legislation,
strategy or policy on the use
of telemedicine?
What is the main source of
funding for eHealth?
Defines jurisdiction, liability
or reimbursement of eHealth
services (e.g. telehealth)?
Argentina Yes Public No
Australia Yes Public Yes
Austria No1 Public No
Belgium Yes Public No
Canada Yes Public Yes
Chile No Public Yes
Costa Rica Yes Public Yes
Czech Republic No Public & private No
Denmark Yes Public Yes
Estonia No Public No
Finland Yes1 Public Yes
France Yes - -
Germany Yes - -
Greece Yes Public Yes
Hungary Yes2 Public No
Iceland Yes1 Public Yes
Ireland Yes Public Yes
Israel Yes Public Yes
Italy Yes Public Yes
Japan Yes2 - Yes
Latvia Yes1 Donor/non-public Yes
Lithuania Yes2 Public -
Luxembourg Yes1 Public Yes
Mexico Yes1 Public No
Netherlands Yes1 Public Yes
New Zealand Yes Public & private Yes
Norway Yes1 Public Yes
Poland Yes Public Yes
Portugal Yes Public Yes
Slovak Republic Yes2 - -
Slovenia No1 Public Yes
Spain No1 Public No
Sweden No1 Public Yes
Switzerland No Public & private Yes
Turkey No Public Yes
United Kingdom Yes Public No
United States Yes1 - Yes
Note: 1no specific legislation on telemedicine but use is allowed; 2use of telemedicine is allowed but with restrictions; private funding includes
An overview of the use of telemedicine in OECD countries, 2020
OECD 국가 중에도

관련 규정이 없는 곳은 있지만

불법으로 규정한 곳은 없음

원격의료






원격의료





혁신 경쟁에서 도태된 한국 디지털 헬스케어 스타트업
디지털 헬스케어는 헬스케어와 ICT가 융합하여 개인의 건강과 질병을 관리하는 산업 영역을 의미한
다.7
4차 산업혁명 시대에 헬스케어 산업의 혁신은 디지털 헬스케어가 주도하고 있다. 하지만 안타깝
게도 글로벌 디지털 헬스케어 스타트업 누적투자액 Top100에 국내 스타트업은 존재하지 않았다.8
이는 한국이 헬스케어 분야에서 이미 후발주자로 도태되었음을 의미한다. 한국의 헬스케어 스타트업
들이 활성화되지 못한 이유는 무엇일까?
표 2
글로벌 디지털 헬스케어 누적투자액 TOP 100
스타트업 코리아, ‘디지털 헬스케어’, 아산나눔재단 등, 2018

원격 의료
원격 진료
용어 정리

원격 의료
원격 진료
용어 정리
원격 수술

원격 의료
원격 진료
화상 진료
전화 진료
2차 소견
용어 정리
온디맨드 처방
원격 수술
데이터 분석채팅 진료

원격 의료
원격 진료
화상 진료
전화 진료
2차 소견
용어 정리
온디맨드 처방
원격 수술
데이터 분석채팅 진료
synchronous
asynchronous

‘store-and-forward’

원격 의료에도 종류가 많다.

•원격 진료(1) 화상 진료

•원격 진료(2) 단순 데이터 판독

•원격 진료(3) 2차 소견

•원격진료 (4) 온디맨드 처방

•원격 환자 모니터링

•원격 진료(1) 화상 진료




•원격 환자 모니터링

Average Time to Appointment (Familiy Medicine)
Boston
LA
Portland
Miami
Atlanta
Denver
Detroit
New York
Seattle
Houston
Philadelphia
Washington DC
San Diego
Dallas
Minneapolis
Total
0 30 60 90 120
20.3
10
8
24
30
9
17
8
24
14
14
9
7
8
59
63
19.5
10
5
7
14
21
19
23
26
16
16
24
12
13
20
66
29.3 days
8 days
12 days
13 days
17 days
17 days
21 days
26 days
26 days
27 days
27 days
27 days
28 days
39 days
42 days
109 days
2017
2014
2009

0%
20%
40%
60%
80%
Canada USA UK France Netherlands Germany
76%
63%
57%
52%
48%
41%
0%
10.5%
21%
31.5%
42%
Germany Netherlands UK Switzerland France USA Ca
41%
39%
31%
28%27%
24%
22%
0%
20%
40%
60%
80%
Canada France GermanyNetherlands USA UK Switzerland
80%80%
76%75%
72%
51%
39%
당일이나 그 다음날 병원 예약을 할 수 있는 비율
지난 2년 동안 응급실을 방문한 경험이 있는가
전문의를 4주 이내에 만날 수 있는 비율
http://economy.money.cnn.com/2013/11/14/america-healthcare/

© 2002‐2016 Teladoc, Inc. All rights reserved.
Accelerating Category Leadership Position
with Defensible Moat
Telehealth
Market Share
2016E
75%+
Meaningfully higher utilization rates and
client ROI savings
Teladoc achieves up to 5x utilization rates
for clients in Year 1
Premier technology, routing algorithm and
platform built for scale
Teladoc is 3x larger than all top three competitors combined
5
Note: Market share estimated from Teladoc’s total 2016 recorded visits of 952K visits, divided by the American Telemedicine Association’s forecast of 1.25 million telehealth industry visits for 2016.
Market share for competitors, based on visit counts, represent management estimates.
• 텔라닥의 시장 점유율은 75% (2016년 기준) 혹은 그 이상으로 추정됨

Melbourne
Toronto
Boston
Phoenix
Dallas
• 미국 최대, (아마도) 세계 최대의 원격진료 회사

• 2020년 초 기준으로 5만 명 이상의 의사가 등록되어 있음

• 공격적인 M&A 를 통해서 의사수, 진료분야, 지역 등을 확장하고 있음

• 최근 몇 년 동안 활발한 해외 진출로, 2019년 매출의 20%는 해외에서 나오고 있음
2020 JPM

• 주로 B2B2C 모델로 서비스를 하고 있음 (최근 몇년 동안 B2C 시장으로도 확장함)

• 2020년 초 기준 포춘500 기업 중에 40%가 텔라닥의 고객

• 메디케어/메디케이드 및 50개 이상의 미국 민간 보험으로부터 커버되고 있음
© 2002‐2016 Teladoc, Inc. All rights reserved.
Blue-Chip Client Base and Distribution
30+ Fully-Insured and ASO Health Plans
Employers (Direct and via Brokers)
110+ Hospitals / Health Systems
Selective D2C
Business model resonates with 7,500+ clients including 220+ of Fortune 1000 companies
Broker Channel
for small/mid-
sized employers
11
2017 JPM

Growth of Teladoc
0
150
300
450
600
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
553.3
417.9
233.3
123
77.4
44
20
0
1250
2500
3750
5000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
4,138
2,641
1,461
952
575
299
127
0
10
20
30
40
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
36.7
22.8
19.6
17.5
11.5
8.1
6.2
Revenue ($m) Visits (k) Members (m)

Growth of Teladoc
0
225
450
675
900
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
825
553.3
417.9
233.3
123
77.4
44
20
0
2250
4500
6750
9000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
9,000
4,138
2,641
1,461
952
575
299127
0
12.5
25
37.5
50
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
50
36.7
22.8
19.6
17.5
11.5
8.1
6.2
Revenue ($m) Visits (k) Members (m)
• 2020년 실적 추정치는 COVID-19의 재유행 가능성은 고려하지 않은 보수적인 수치라고 언급

Growth of Teladoc
0
225
450
675
900
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
825
553.3
417.9
233.3
123
77.4
44
20
0
2250
4500
6750
9000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
9,000
4,138
2,641
1,461
952
575
299127
Revenue ($m) Visits (k)
• 2018년 경부터는 B2B2C 뿐만 아니라, B2C 영역도 진출하면서, Visit Fee Only Access 도 추가
0
20
40
60
80
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020(E)
22
19.3
9.5
50
36.7
22.8
19.6
17.5
11.5
8.1
6.2
US Paid Membership
Visit Fee Only Access
Members + a (m)

COVID-19 판데믹에서 Teladoc 의 주가

CellScope’s iPhone-enabled otoscope

“왼쪽 귀에 대한 비디오를 보면 고막 뒤
에 액체가 보인다. 고막은 특별히 부어 있
거나 모양이 이상하지는 않다. 그러므로 심
한 염증이 있어보이지는 않는다.
네가 스쿠버 다이빙 하면서 압력평형에 어
려움을 느꼈다는 것을 감안한다면, 고막의
움직임을 테스트 할 수 있는 의사에게 직
접 진찰 받는 것도 좋겠다. ...”
한국에서는 불법

AliveCor Heart Monitor (Kardia)

“심장박동은 안정적이기 때문에,  
당장 병원에 갈 필요는 없겠습니다.  
그래도 이상이 있으면 전문의에게  
진료를 받아보세요. “

"벌레에 물린 것 같습니다. 보통은 비누와 물로 위생을 유지하면 완화됩니다.
가려움이 심하면 약국에서 OTC로 판매하는 1% 하이드로콜티손 크림을 바르세요.
악화되면 꼭 피부과 전문의를 찾아가세요.”

•진단 결과가 명확하지 않거나, 수술이나 치료법 결정시 2차 소견 권고

•수술 등의 경우 보험사가 2차 소견을 요구

•미국에서는 온라인으로 2차 소견을 제공하는 서비스의 증가

•2차 소견을 받음으로써 환자들이 새로운 치료 옵션을 갖게 될 수 있음

•만약 1, 2차 소견이 다르게 나온다면 추가적인 소견이 필요할 수 있음

•미국과 달리 국내에는 2차 소견을 받는 문화가 정착되어 있지 않음

•2가지 모델

•기존의 병원이 제공: 클리블랜드 클리닉, 메사츄세츠 종합 병원

•전문의들의 독립된 서비스: Best Doctors, SecondOpinionExpert etc
원격 2차 소견

3
SWITZERLAND
EUROPE
$2.0B
$1.0B
42 healthcare unicorns valued at $101.5B
Global healthcare companies with a private market valuation of $1B+ (4/8/2020)
UNITED KINGDOM
MIDDLE EAST
$1.0B
ISRAEL
$1.7B
$2.1B
GERMANY
$1.7B
CHINA
ASIA
$5.5B
$5.0B
$2.4B
FRANCE
$1.1B $3.5B
$1.6B
$1.0B
$1.0B
$1.0B
$1.0B
$2.0B
$1.0B
NORTH AMERICA
UNITED STATES
$12B Valuation
$3.2B
$1.0B
$1.1B
$2.5B
$1.8B
$1.3B
$5.5B
$4.2B
$1.2B
$9.0B
$5.0B
$2.8B
$3.2B
$1.8B
$1.5B
$1.3B
$1.2B
$1.0B
$1.0B
S. KOREA
$1.0B
$1.3B
$1.0B
$1.0B
CB Insights, Global Healthcare Reports 2020 1Q

Reference Brands
Funding: USD 198mm
Based in San Francisco
Funding: USD 176mm
Based in New York
Hair Loss (Propecia)
ED (Viagra)
STD/STI
Mental Health
Primary Care
Supplements
Hair Loss (Minoxidil)
Birth Control
STD/STI
Skin
Mental Health
Primary Care
Supplements
ED (Viagra)
STD/STI
Mental Health
Primary Care
Supplements
Menopause
Skin
Mental Health
Primary Care
Supplements
Weight Management

https://ﬁnvsﬁn.com/hims-vs-roman-vs-keeps/

• ‘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

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

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
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
Figure 1: Overview of the CGM data communication bridge architecture.
BRIEFCOMMUNICATION
Kumar R B, et al. J Am Med Inform Assoc 2016;0:1–6. doi:10.1093/jamia/ocv206, Brief Communication
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
JAMIA 2016
Remote Patients Monitoring
via Dexcom-HealthKit-Epic-Stanford

REVIEW ARTICLE OPEN
Impact of remote patient monitoring on clinical outcomes: an
updated meta-analysis of randomized controlled trials
Benjamin Noah1,2
, Michelle S. Keller1,2,3
, Sasan Mosadeghi4
, Libby Stein1,2
, Sunny Johl1,2
, Sean Delshad1,2
, Vartan C. Tashjian1,2,5
,
Daniel Lew1,2,5
, James T. Kwan1,2
, Alma Jusufagic1,2,3
and Brennan M. R. Spiegel1,2,3,5,6
Despite growing interest in remote patient monitoring, limited evidence exists to substantiate claims of its ability to improve
outcomes. Our aim was to evaluate randomized controlled trials (RCTs) that assess the effects of using wearable biosensors (e.g.
activity trackers) for remote patient monitoring on clinical outcomes. We expanded upon prior reviews by assessing effectiveness
across indications and presenting quantitative summary data. We searched for articles from January 2000 to October 2016 in
PubMed, reviewed 4,348 titles, selected 777 for abstract review, and 64 for full text review. A total of 27 RCTs from 13 different
countries focused on a range of clinical outcomes and were retained for final analysis; of these, we identified 16 high-quality
studies. We estimated a difference-in-differences random effects meta-analysis on select outcomes. We weighted the studies by
sample size and used 95% confidence intervals (CI) around point estimates. Difference-in-difference point estimation revealed no
statistically significant impact of remote patient monitoring on any of six reported clinical outcomes, including body mass index
(−0.73; 95% CI: −1.84, 0.38), weight (−1.29; −3.06, 0.48), waist circumference (−2.41; −5.16, 0.34), body fat percentage (0.11; −1.56,
1.34), systolic blood pressure (−2.62; −5.31, 0.06), and diastolic blood pressure (−0.99; −2.73, 0.74). Studies were highly
heterogeneous in their design, device type, and outcomes. Interventions based on health behavior models and personalized
coaching were most successful. We found substantial gaps in the evidence base that should be considered before implementation
of remote patient monitoring in the clinical setting.
npj Digital Medicine (2018)1:20172 ; doi:10.1038/s41746-017-0002-4
INTRODUCTION
Wearable biosensors are non-invasive devices used to acquire,
transmit, process, store, and retrieve health-related data.1
Biosensors have been integrated into a variety of platforms,
including watches, wristbands, skin patches, shoes, belts, textiles,
and smartphones.2,3
Patients have the option to share data
obtained by biosensors with their providers or social networks to
support clinical treatment decisions and disease self-
management.4
The ability of wearable biosensors to passively capture and track
continuous health data gives promise to the field of health
informatics, which has recently become an area of interest for its
potential to advance precision medicine.1
The concept of
leveraging technological innovations to enhance care delivery
has many names in the healthcare lexicon. The terms digital
health, mobile health, mHealth, wireless health, Health 2.0,
eHealth, quantified self, self-tracking, telehealth, telemedicine,
precision medicine, personalized medicine, and connected health
are among those that are often used synonymously.5
A
2005 systematic review uncovered over 50 unique and disparate
definitions for the term e-health in the literature.6
A similar
2007 study found 104 individual definitions for the term
telemedicine.7
For the purpose of this study, we employ the term
remote patient monitoring (RPM) and define it as the use of a non-
invasive, wearable device that automatically transmits data to a
web portal or mobile app for patient self-monitoring and/or health
provider assessment and clinical decision-making.
The literature on RPM reveals enthusiasm over its promises to
improve patient outcomes, reduce healthcare utilization, decrease
costs, provide abundant data for research, and increase physician
satisfaction.2,3,8
Non-invasive biosensors that allow for RPM offer
patients and clinicians real-time data that has the potential to
improve the timeliness of care, boost treatment adherence, and
drive improved health outcomes.4,9
The passive gathering of data
may also permit clinicians to focus their efforts on diagnosing,
educating, and treating patients, theoretically improving produc-
tivity and efficiency of the care provided.8
However, despite
anecdotal reports of RPM efficacy and growing interest in these
new health technologies by researchers, providers, and patients
alike, little empirical evidence exists to substantiate claims of its
ability to improve clinical outcomes, and our research indicates
many patients are not yet interested in or willing to share RPM
data with their physicians.4
A recently published systematic review
by Vegesna et al. summarized the state of RPM but provided only
a qualitative overview of the literature.10
In this review, we provide
a quantitative analysis of RPM studies to provide clinicians,
patients, and health system leaders with a clear view of the
effectiveness of RPM on clinical outcomes. Specifically, our study
questions were as follows: How effective are RPM devices and
associated interventions in changing important clinical outcomes
https://doi.org/10.1038/s41746-018-0027-3Corrected: Author correction
Received: 11 May 2017 Revised: 28 August 2017 Accepted: 31 August 2017
1
Division of Health Services Research, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA; 2
Cedars-Sinai Center for Outcomes Research and Education (CS-CORE), Los Angeles, CA,
USA; 3
Department of Health Policy and Management, UCLA Fielding School of Public Health, Los Angeles, CA, USA; 4
Department of Medicine, University of Arizona, College of
Medicine Tucson, Tucson, AZ, USA; 5
Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA and 6
American Journal of Gastroenterology, Bethesda, USA
Correspondence: Brennan M. R. Spiegel (Brennan.Spiegel@cshs.org)
www.nature.com/npjdigitalmed
Published in partnership with the Scripps Translational Science Institute
• 원격 환자 모니터링 연구를 메타 분석한 논문 (Nat Digi Med 2018)

• 다양한 질병에 대한 원격 환자 모니터링 연구 27개 분석

• 혈압, 체중, 체지방, 허리 둘레, 체질량 지수(BMI) 등을 기준으로

• 원격 환자 모니터링을 통해 대조군 대비 개선 효과가 있었는지를 분석

REVIEW ARTICLE OPEN
Impact of remote patient monitoring on clinical outcomes: an
updated meta-analysis of randomized controlled trials
Benjamin Noah1,2
, Michelle S. Keller1,2,3
, Sasan Mosadeghi4
, Libby Stein1,2
, Sunny Johl1,2
, Sean Delshad1,2
, Vartan C. Tashjian1,2,5
,
Daniel Lew1,2,5
, James T. Kwan1,2
, Alma Jusufagic1,2,3
and Brennan M. R. Spiegel1,2,3,5,6
Despite growing interest in remote patient monitoring, limited evidence exists to substantiate claims of its ability to improve
outcomes. Our aim was to evaluate randomized controlled trials (RCTs) that assess the effects of using wearable biosensors (e.g.
activity trackers) for remote patient monitoring on clinical outcomes. We expanded upon prior reviews by assessing effectiveness
across indications and presenting quantitative summary data. We searched for articles from January 2000 to October 2016 in
PubMed, reviewed 4,348 titles, selected 777 for abstract review, and 64 for full text review. A total of 27 RCTs from 13 different
countries focused on a range of clinical outcomes and were retained for final analysis; of these, we identified 16 high-quality
studies. We estimated a difference-in-differences random effects meta-analysis on select outcomes. We weighted the studies by
sample size and used 95% confidence intervals (CI) around point estimates. Difference-in-difference point estimation revealed no
statistically significant impact of remote patient monitoring on any of six reported clinical outcomes, including body mass index
(−0.73; 95% CI: −1.84, 0.38), weight (−1.29; −3.06, 0.48), waist circumference (−2.41; −5.16, 0.34), body fat percentage (0.11; −1.56,
1.34), systolic blood pressure (−2.62; −5.31, 0.06), and diastolic blood pressure (−0.99; −2.73, 0.74). Studies were highly
heterogeneous in their design, device type, and outcomes. Interventions based on health behavior models and personalized
coaching were most successful. We found substantial gaps in the evidence base that should be considered before implementation
of remote patient monitoring in the clinical setting.
npj Digital Medicine (2018)1:20172 ; doi:10.1038/s41746-017-0002-4
INTRODUCTION
Wearable biosensors are non-invasive devices used to acquire,
transmit, process, store, and retrieve health-related data.1
Biosensors have been integrated into a variety of platforms,
including watches, wristbands, skin patches, shoes, belts, textiles,
and smartphones.2,3
Patients have the option to share data
obtained by biosensors with their providers or social networks to
support clinical treatment decisions and disease self-
management.4
The ability of wearable biosensors to passively capture and track
continuous health data gives promise to the field of health
informatics, which has recently become an area of interest for its
potential to advance precision medicine.1
The concept of
leveraging technological innovations to enhance care delivery
has many names in the healthcare lexicon. The terms digital
health, mobile health, mHealth, wireless health, Health 2.0,
eHealth, quantified self, self-tracking, telehealth, telemedicine,
precision medicine, personalized medicine, and connected health
are among those that are often used synonymously.5
A
2005 systematic review uncovered over 50 unique and disparate
definitions for the term e-health in the literature.6
A similar
2007 study found 104 individual definitions for the term
telemedicine.7
For the purpose of this study, we employ the term
remote patient monitoring (RPM) and define it as the use of a non-
invasive, wearable device that automatically transmits data to a
web portal or mobile app for patient self-monitoring and/or health
provider assessment and clinical decision-making.
The literature on RPM reveals enthusiasm over its promises to
improve patient outcomes, reduce healthcare utilization, decrease
costs, provide abundant data for research, and increase physician
satisfaction.2,3,8
Non-invasive biosensors that allow for RPM offer
patients and clinicians real-time data that has the potential to
improve the timeliness of care, boost treatment adherence, and
drive improved health outcomes.4,9
The passive gathering of data
may also permit clinicians to focus their efforts on diagnosing,
educating, and treating patients, theoretically improving produc-
tivity and efficiency of the care provided.8
However, despite
anecdotal reports of RPM efficacy and growing interest in these
new health technologies by researchers, providers, and patients
alike, little empirical evidence exists to substantiate claims of its
ability to improve clinical outcomes, and our research indicates
many patients are not yet interested in or willing to share RPM
data with their physicians.4
A recently published systematic review
by Vegesna et al. summarized the state of RPM but provided only
a qualitative overview of the literature.10
In this review, we provide
a quantitative analysis of RPM studies to provide clinicians,
patients, and health system leaders with a clear view of the
effectiveness of RPM on clinical outcomes. Specifically, our study
questions were as follows: How effective are RPM devices and
associated interventions in changing important clinical outcomes
https://doi.org/10.1038/s41746-018-0027-3Corrected: Author correction
Received: 11 May 2017 Revised: 28 August 2017 Accepted: 31 August 2017
1
Division of Health Services Research, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA; 2
Cedars-Sinai Center for Outcomes Research and Education (CS-CORE), Los Angeles, CA,
USA; 3
Department of Health Policy and Management, UCLA Fielding School of Public Health, Los Angeles, CA, USA; 4
Department of Medicine, University of Arizona, College of
Medicine Tucson, Tucson, AZ, USA; 5
Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA and 6
American Journal of Gastroenterology, Bethesda, USA
Correspondence: Brennan M. R. Spiegel (Brennan.Spiegel@cshs.org)
www.nature.com/npjdigitalmed
Published in partnership with the Scripps Translational Science Institute
control patients and 498 intervention patients (Fig. 5). The meta-
analysis yielded a mean difference point estimate of 0.11 (95%
Confidence Interval: [−1.56, 1.34]), indicating no statistically
significant difference. The I2
statistic was 86% (95% [59%, 95%]),
illustrating a moderate to high degree of heterogeneity.
Systolic blood pressure
Five studies15,17,19,23,33,36
reported data for both intervention and
control groups for systolic blood pressure, with a total of 548
control patients and 1135 intervention patients (Fig. 6). The meta-
analysis yielded a mean difference point estimate of −0.99 (95%
Confidence Interval: [−2.73, 0.74]), indicating no statistically
significant difference. The I2
statistic was 44% (95% [0%, 81%]),
illustrating an unknown degree of heterogeneity.
Diastolic blood pressure
DISCUSSION
Based on our systematic review and examination of high-quality
studies on RPM, we found that remote patient monitoring showed
early promise in improving outcomes for patients with select
conditions, including obstructive pulmonary disease, Parkinson’s
disease, hypertension, and low back pain. Interventions aimed at
increasing physical activity and weight loss using various activity
trackers showed mixed results: cash incentives and automated
text messages were ineffective, whereas interventions based on
validated health behavior models, care pathways, and tailored
coaching were the most successful. However, even within these
interventions, certain populations appeared to benefit more from
RPM than others. For example, only adults over 55 years of age
saw benefits from RPM in one hypertension study. Future studies
should be powered to analyze sub-populations to better under-
stand when and for whom RPM is most effective.
Fig. 3 Point estimates of the mean difference for each study (green squares) and the corresponding 95% Confidence Intervals (horizontal
lines) are shown, with the size of the green square representing the relative weight of the study. The black diamond represents the overall
pooled estimate, with the tips of the diamond representing the 95% Confidence Intervals
Fig. 4 Point estimates of the mean difference for each study (green squares) and the corresponding 95% Confidence Intervals (horizontal
Fig. 5 Point estimates of the mean difference for each study (green squares) and the corresponding 95% confidence intervals (horizontal
Effects of remote patient monitoring on clinical outcomes
B Noah et al.
8
• 표면적 결론: 27개 연구 ‘모두’ 대조군 대비 유의미한 개선을 보여주지 못함

• 더 생각해볼 부분

• 원격 환자 모니터링에 대한 양질의 연구가 아직 적음 (환자수, 기간, 대조군 여부 등등)

• 센서, 통신 등 기술이 빠르게 발전하고 있으나, RCT 및 메타 분석은 이런 동향의 반영 어려움

• 무엇을 기준으로 효용을 판단할 것인가?

• 직접적인 치료 성과 vs. 삶의 질 향상 / 만족도 / 입원 기간 등등 + 비용

의료계 일각에서는 원격 환자 모니터링의 합법화를 요구하기도

원격 환자 모니터링의

세부적 단계
•단순 데이터 전송

•내원 안내

•의료 상담

•진단/처방
어디부터
의료 행위인가?

코로나19 판데믹과

원격의료

NEJM 2020
"원격진료에 이미 투자한 의료 기관들은 Covid-19 환자들에게

필요한 치료를 제공해줄 수 있는 준비가 잘 되어 있다.

이런 상황에서, 원격진료는 사실상 완벽한 (virtually perfect) 솔루션이다"

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>
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
Types of services available for telehealth have greatly expanded, with the Centers for Medicare & Medicaid
Services (CMS) temporarily approving more than
and lifting restrictions on originating site, allowing Medicare Advantage plans to conduct risk assessments via
telehealth, and adding other regulatory flexibilities to increase access to virtual care.⁶
80 new
services
1
2
3
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
Regulatory
¹ McKinsey COVID-19 Consumer Survey, April 27, 2020.
² McKinsey COVID-19 Consumer Survey, May 20, 2020.
³ McKinsey COVID-19 Consumer Survey, April 13, 2020.
⁴ Ibid
Shift from: To:

Exhibit 1
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
50–175x
forward
Consumer
80 new
services
1
2
3
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
Regulatory
⁴ Ibid
Shift from: To:
50–175x
80 new
services
2
3
Provider
In addition,
57%
64%
Regulatory

Figure. Trends in Telemedicine Visits by Specialty, 2005-2017
2.0
2.0
1.5
1.0
0.5
0
TelemedicineVisitsper
1000MembersperQuarter
Total telemedicine visitsA
Year
2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017
2.0
Primary care visits by county PCP supplyB Telemental hC
Primary care
Telemental health
Other
Quartile 1 (low PCP supply)
Letters
원격진료는 폭발적으로 증가했으나,

여전히 사용율은 크게 높지 않았음
• 사용자는 2005년 206명에서, 2017년 20만 명으로 절대적인 수는 크게 증가

• 하지만 비율로 따지면 1,000명당 0.02명에서, 1,000명당 6.57명으로 증가

• 즉, 원격진료의 사용율은 여전히 낮았다.
한 분기에 1,000명 중

몇 명이 원격진료를

사용하는가
JAMA 2018

코로나 이전에도

원격진료의 사용율은 꾸준히 증가해왔다.
02‐2016 Teladoc, Inc. All rights reserved.
Utilization Growth
13 2014 2015 2016
0.0%
2.0%
4.0%
6.0%
8.0%
2013 2014 2015 2016
5.4%
952K
UtilizationVisits
driven by consumer engagement efforts
18
(utilization rate)
0
3
5
8
10
2019
9.34%
Teladoc Health Reports Fourth-Quarter and Full-Year 2019 Results
• 텔라닥의 utilization rate은 2013년 2.1%에 그쳤으나,

• 이는 매년 30% 이상 꾸준히 증가하여

• 2019년에는 utilization rate은 9.34% 를 기록하였음.
2.1%
3.7%

(1) First year utilization measured as annualized utilization of first calendar year with eligibility. Current year utilization reflects annualized YTD 2019 through Dec 15th. Min. membership size of 300.
1.0x 1.0x 1.0x 1.0x
1.1x
1.3x
1.7x
2.0x
2018 Cohort 2017 Cohort 2016 Cohort 2015 Cohort
1st Year Current Year (2019)
JPM 2020 TDOC Investor Presentation
• 오래된 코호트일 수록, 2019년에 사용율이 더 높았음

• 즉, 가입한 이후 시간이 지날수록 원격진료에 대한 사용률은 높아진다 (= 쓸수록 익숙해진다?)
코로나 이전에도

원격진료의 사용율은 꾸준히 증가해왔다.
(utilization rate)

https://www.emarketer.com/content/telemedicine-could-be-more-widely-adopted-due-to-the-coronavirus
그 이후는?
안 써봤다
써보려고 한다
써봤다
COVID-19
코로나 이후 더 많은 환자들이

원격진료를 사용하기 시작


https://evidation.com/news/covid-19-pulse-ﬁrst-data-evidation/
대면 진료가 취소되거나 불가한 상태에서
39%의 환자들은 대안으로 원격진료를 선택
나머지 60%에 가까운 환자들은
그냥 아무 치료도 받지 않음
(=원격진료가 완전히 대체는 불가?)

Exhibit 1
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
50–175x
forward
Consumer1
2
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
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


https://www.bain.com/insights/covid-19-accelerates-the-adoption-of-telemedicine-in-asia-paciﬁc-countries/#
중국에서도 코로나 발병 이후

원격진료 서비스의 가입자 및 진료수 증가

https://www.bain.com/insights/covid-19-accelerates-the-adoption-of-telemedicine-in-asia-paciﬁc-countries/#
동남아에서도 코로나 발병 이후

원격진료 서비스의 가입자 및 진료수 증가

Exhibit 1
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
50–175x
forward
Consumer
80 new
services
1
2
3
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
Regulatory
⁴ Ibid
Shift from: To:
forward
Consumer1
11% 76%
Shift from: To:

Exhibit 1
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
50–175x
forward
Consumer
80 new
services
1
2
3
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
Regulatory
⁴ Ibid
Shift from: To:
•Provider 들도 50-175배까지 원격진료 제공량을 늘리고 있다. (Stanford, Sutter Health 등등)

•COVID-19 이전보다 57%의 provider 들이 원격진료에 더 호의적이 되었으며,

•64%의 provider 들이 원격진료를 하는데 더 편안함을 느끼게 되었음
forward
Consumer1
11% 76%
Shift from: To:

• 원격진료의 수요가 폭증함에 따라, 의료진의 공급이 따라가지 못하는 현상

• Doctor On Demand: 수백 명의 의사를 새로 확보할 계획

• 98point6: 투자 유치 통해, 기존 수십 명 규모의 의사를 세 배로 늘릴 계획

https://www.cnbc.com/2020/06/04/amwell-ﬁles-for-ipo-conﬁdentially.html
•Amwell의 연내 IPO 추진 계획

•Teladoc 에 이은 시장점유율 2-3위권의 기업 (with MDLive)

•COVID-19 이후로 진료수가 1,000% 이상,  
 
 
일부 지역은 3,000%, 4,000% 이상 증가했다고 언급

https://www.businessinsider.com/list-telemedicine-startups-put-to-the-test-by-the-coronavirus-2020-3
•벤처 투자가 어려워진 상황에서도,

•원격의료 관련 스타트업에 대한 투자 유치는 활발함

https://www.bain.com/insights/us-doctors-turn-to-telehealth-as-covid-19-limits-in-person-care-snap-chart/
8%
10%
10%
29%
50%
19%
15%
13%
(진료시간의 76% 이상)
(진료시간의 51-75%)
(진료시간의 26-50%)
(진료시간의 25% 이하)
(진료시간의 76% 이상)
(진료시간의 51-75%)
(진료시간의 26-50%)
(진료시간의 25% 이하)
COVID-19 상황에서 미국에서는 상당수의 Provider가
원격의료를 환자를 치료하기 위해 활용 중 (April 17, 2020)
“1차 병원에서는 97%가 사용하고 있으며
50%는 진료 시간의 76% 이상 사용”

https://www.bain.com/insights/us-doctors-turn-to-telehealth-as-covid-19-limits-in-person-care-snap-chart/
COVID-19 상황에서 미국의 의사들은
어떤 목적으로 원격의료를 사용하는가?

Exhibit 1
Web <year>
<article slug>
Exhibit <x> of <y>
50–175x
forward
Consumer
80 new
services
1
2
3
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
Regulatory
⁴ Ibid
Shift from: To:
50–175x
forward
Consumer1
2
11% 76%
Provider
In addition,
57%
64%
Shift from: To:

ATA, HIMSS 등의 요청으로 미 의회와 대통령은

COVID-19 상황의 원격진료에 대한 메디케어 적용 확대 결정

CMS는 COVID-19 상황에서

원격진료의 수가를 대면진료와 동등하게 지불하기로 결정

OCR은 HIPAA-compliant 하지 않은 영상 통화도

원격진료에 활용할 수 있도록 허용 (ex. 구글 행아웃)

FDA는 활력징후 측정계에 별도의 인허가 없이

원격 환자 모니터링 기능을 추가할 수 있도록 허용

영국 NHS는 모든 1차 진료를

원격으로 진행할 것을 권고

일본은 초진환자 대상의 원격진료를 허용하고

의약품 배송까지 허용

•미국 CMS 의 수장 Seema Verma

•COVID-19 때문에 미국에서는 원격의료에 대면의료와 동등한 수가를 한시적으로 주고 있는 상황

•코로나가 끝난 이후라도, “과거로 다시 돌아가는 것이 좋은 생각은 아닐 수 있다”고 언급.

•다만 수가를 동등하게 지급하는 것에 대해서는 추가적인 evaluation이 필요하다고 이야기.

“Covid-19에 대처하기 위해서는 결국 의료 시스템의 근본적 변화를 통해, 디
지털 기술을 더욱 적극적이고 빠르게 받아들여야 한다”

"디지털 기술을 더 적극적으로 받아들이기 위해서 지불 구조, 지불 기준, 보험
체계, 수가 코드부터 근본적으로 바뀌어야 하고, 인허가 관련 규제, HIPAA 등
관련 분야의 규제까지 완화하거나 기술의 발전에 맞게 변화해야 한다”
“Covid-19에 대처하기 위해서는 결국 의료 시스템의 근본적 변화를 통해,  
디지털 기술을 더욱 적극적이고 빠르게 받아들여야 한다”

"디지털 기술을 더 적극적으로 받아들이기 위해서 지불 구조, 지불 기준, 보험
체계, 수가 코드부터 근본적으로 바뀌어야 하고, 인허가 관련 규제, HIPAA 등
관련 분야의 규제까지 완화하거나 기술의 발전에 맞게 변화해야 한다”

코로나19 판데믹과

한국의 원격의료

연도 지역 수행기관 내용
1988
경기
강원
경북
3개 대학병원(서울대병원,
춘천한림대병원, 경북대병원),
3개 보건의료원(연천, 화천, 울진
보건의료원
원격영상진단 시범사업
- 우리나라 u-Health 최초 시범사업임. 대학병원과
보건의료원간 원격의료 시범사업 실시
1996 서울 서울대병원 치매센터
원격치매진료 시범사업
- T1급 전용회선을 연결하여 치매환자 대상으로
상담, 재활교육 및 치매 전문인력양성 교육 등 실시
22 ❚ 디지털헬스케어 진출 지원 사업
2002 서울 신촌세브란스 병원
상암동 주경기장과 신촌세브란스 응급진료센터와
화상을 통한 원격진료 실시
- 신촌세브란스병원이 한국통신과 정보통신부에서
지원받아 개발한 HMRET5)을 활용하여 응급상황
지원
2003 서울 강남구 보건소
강남구 원격영상진료 사업
- 의료취약계층 등 보건소 내원이 힘든 지역 환자를
대상으로 주민센터에 원격진료시스템 설치 후
보건소 의사와 원격진료 실시
2004 전남 전남대병원, 전남곡성군
농촌지역 원격진료시스템 구축
- 원격화상진료시스템, 원격진료 DB 설계 및 개발,
원격 화상진료시스템 시범지역 운영
2005 서울 노원구 보건소 노원구보건소 telt-PACS 사업
2005 경기 육군 6사단 의무대
군 원격진료시스템 구축
- 원격지 군의관과 전방부대 간 원격진료 실시
2005 경기 가천의대 길병원 성남시 원격진료 사업
2005
경기
(전국)
안양교도소
안양교도소 재소자 원격의료사업
- 법무부의 교정시설 원격의료 사업의 첫 번째 대상
교정시설이었으며, 2013년까지 25개 기관으로
확대되었음
2005 경기 수원시
수원시 U-지킴이 서비스 시범사업
- 독거노인 또는 치매노인에게 지급된 시계를 통해
전달되는 맥박 등 생체정보를 지정된 병원이
모니터링
2005 경기 단원구 보건소 단원구 보건소 원격영상진료 사업
2005 충북 충주의료원 충주의료원 원격진료 사업
2005 부산 동아대학교 동아대 항해 선박 원격진료사업
2006 서울 성북구 보건소 성북구 보건소 유헬스케어 사업
2006 부산 부산시청, 강서구 보건소 부산시 U헬스 사업
2006 전남 행정안전부, 신안군
도서지역 원격 u-Heatlhcare 시스템 구축
- 도서지역 주민 대상의 원격진료 서비스 제공
2006 전남 완도군 보건의료원, 조선대병원 전남 완도군 희망의 e-doctor 시스템 구축 사업
2006 전남
농림부, 한국농림수산정보센터,
고흥군 보건소, 화순전남대병원
전남 고흥군 원격화상진료 사업
2006
부산
대구
부산/대구시 보건소, 요양시설
요양시설 중심의 원격의료 서비스
- 부산/대구시의 보건소 및 요양시설 이용자 대상의
원격의료, 건강관리, 방문간호 등의 서비스 제공
2006 경북
경찰병원, 대구의료원, 독도,
울릉도
도서지역 원격의료서비스
- 독도경비대와 울릉군의료원, 경찰병원, 대구의료원
간 원격진료 및 협진 서비스 실시
2006 대구 동산의료원 계명대 u헬스 모니터링 사업
2006 남극 고려대학교 유헬스사업단
남극세종기지 유헬스케어 사업
- 남극세종기지 의사와의 원격진료 및 협진 실시
2007 서울 구로구 보건소
구로구 유헬스케어시스템을 이용한 만성질환관리
사업
2007 경남 마산시청
독거노인 u-Care시스템 구축사업
- 행정안전부의 지원을 받아 독거노인의 응급상황
대비 등을 위한 u-Health 시범사업 실시
2007 전남 신안군청, 목포중앙병원 전남신안군 원격의료서비스
2008 경기 성남시청 성남시 독거노인 u-Care시스템 시범사업
2008 충남 부여군청 충남 부여군 독거노인 u-Care시스템 시범사업
2008 충남 아산시 보건소 충남 아산시 u-맞춤형 건강프로젝트
2008
경북
충남
강원
행전안전부, 보건복지부, NIA,
강원 강릉, 경북 영양, 충남 보령,
서산
USN기반 원격건강모니터링
- 공공보건기관과 민간의료기관 간 원격진료 및
전자처방 실시
- u-방문간호, 재택건강관리, u체력관리서비스 등
2009 제주 제주소방본부 제주 원격 화상시스템(응급의료) 구축
2009 서울 마포구 보건소 마포구 U-헬스 마을 건강센터
2010
서울
대구
경기
충북
서울, 대구 소재 6개 대학병원,
개원의, 요양시설,
SKT컨소시움, LG전자컨소시움,
산업통상자원부
스마트케어서비스 시범사업
- 스마트기기로 자가 측정한 생체정보를 전송하여
스마트케어센터 및 의료기관에서 원격모니터링 및
원격진료 실시
2010 전국 지자체, 헬스맥스 u-Health 대사증후군 관리서비스
2014~
2017
전국
한국보건산업진흥원,
사회보장정보원,
한국건강증진개발원
원격의료 시범사업 1차~4차
자료: 이준영(2008) 국내 u-Health 시범사업 추진현황 및 시사점, 한국u헬스협회(2013) 의사-환자 간 원격진료
도입 현황 등을 참조하여 재작성
한국보건산업진흥원, 2018

1988
경기
강원
경북
3개 대학병원(서울대병원,
춘천한림대병원, 경북대병원),
3개 보건의료원(연천, 화천, 울진
보건의료원
원격영상진단 시범사업
- 우리나라 u-Health 최초 시범사업임. 대학병원과
보건의료원간 원격의료 시범사업 실시
1996 서울 서울대병원 치매센터
원격치매진료 시범사업
- T1급 전용회선을 연결하여 치매환자 대상으로
상담, 재활교육 및 치매 전문인력양성 교육 등 실시
22 ❚ 디지털헬스케어 진출 지원 사업
2002 서울 신촌세브란스 병원
상암동 주경기장과 신촌세브란스 응급진료센터와
화상을 통한 원격진료 실시
- 신촌세브란스병원이 한국통신과 정보통신부에서
지원받아 개발한 HMRET5)을 활용하여 응급상황
지원
2003 서울 강남구 보건소
강남구 원격영상진료 사업
- 의료취약계층 등 보건소 내원이 힘든 지역 환자를
대상으로 주민센터에 원격진료시스템 설치 후
보건소 의사와 원격진료 실시
2004 전남 전남대병원, 전남곡성군
농촌지역 원격진료시스템 구축
- 원격화상진료시스템, 원격진료 DB 설계 및 개발,
원격 화상진료시스템 시범지역 운영
2005 서울 노원구 보건소 노원구보건소 telt-PACS 사업
2005 경기 육군 6사단 의무대
군 원격진료시스템 구축
- 원격지 군의관과 전방부대 간 원격진료 실시
2005 경기 가천의대 길병원 성남시 원격진료 사업
2005
경기
(전국)
안양교도소
안양교도소 재소자 원격의료사업
- 법무부의 교정시설 원격의료 사업의 첫 번째 대상
교정시설이었으며, 2013년까지 25개 기관으로
확대되었음
2005 경기 수원시
수원시 U-지킴이 서비스 시범사업
- 독거노인 또는 치매노인에게 지급된 시계를 통해
전달되는 맥박 등 생체정보를 지정된 병원이
모니터링
2005 경기 단원구 보건소 단원구 보건소 원격영상진료 사업
2005 충북 충주의료원 충주의료원 원격진료 사업
2005 부산 동아대학교 동아대 항해 선박 원격진료사업
2006 서울 성북구 보건소 성북구 보건소 유헬스케어 사업
2006 부산 부산시청, 강서구 보건소 부산시 U헬스 사업
2006 전남 행정안전부, 신안군
도서지역 원격 u-Heatlhcare 시스템 구축
- 도서지역 주민 대상의 원격진료 서비스 제공
2006 전남 완도군 보건의료원, 조선대병원 전남 완도군 희망의 e-doctor 시스템 구축 사업
2006 전남
농림부, 한국농림수산정보센터,
고흥군 보건소, 화순전남대병원
전남 고흥군 원격화상진료 사업
2006
부산
대구
부산/대구시 보건소, 요양시설
요양시설 중심의 원격의료 서비스
- 부산/대구시의 보건소 및 요양시설 이용자 대상의
원격의료, 건강관리, 방문간호 등의 서비스 제공
2006 경북
경찰병원, 대구의료원, 독도,
울릉도
도서지역 원격의료서비스
- 독도경비대와 울릉군의료원, 경찰병원, 대구의료원
간 원격진료 및 협진 서비스 실시
2006 대구 동산의료원 계명대 u헬스 모니터링 사업
2006 남극 고려대학교 유헬스사업단
남극세종기지 유헬스케어 사업
- 남극세종기지 의사와의 원격진료 및 협진 실시
2007 서울 구로구 보건소
구로구 유헬스케어시스템을 이용한 만성질환관리
사업
2007 경남 마산시청
독거노인 u-Care시스템 구축사업
- 행정안전부의 지원을 받아 독거노인의 응급상황
대비 등을 위한 u-Health 시범사업 실시
2007 전남 신안군청, 목포중앙병원 전남신안군 원격의료서비스
2008 경기 성남시청 성남시 독거노인 u-Care시스템 시범사업
2008 충남 부여군청 충남 부여군 독거노인 u-Care시스템 시범사업
2008 충남 아산시 보건소 충남 아산시 u-맞춤형 건강프로젝트
2008
경북
충남
강원
행전안전부, 보건복지부, NIA,
강원 강릉, 경북 영양, 충남 보령,
서산
USN기반 원격건강모니터링
- 공공보건기관과 민간의료기관 간 원격진료 및
전자처방 실시
- u-방문간호, 재택건강관리, u체력관리서비스 등
2009 제주 제주소방본부 제주 원격 화상시스템(응급의료) 구축
2009 서울 마포구 보건소 마포구 U-헬스 마을 건강센터
2010
서울
대구
경기
충북
서울, 대구 소재 6개 대학병원,
개원의, 요양시설,
SKT컨소시움, LG전자컨소시움,
산업통상자원부
스마트케어서비스 시범사업
- 스마트기기로 자가 측정한 생체정보를 전송하여
스마트케어센터 및 의료기관에서 원격모니터링 및
원격진료 실시
2010 전국 지자체, 헬스맥스 u-Health 대사증후군 관리서비스
2014~
2017
전국
한국보건산업진흥원,
사회보장정보원,
한국건강증진개발원
원격의료 시범사업 1차~4차
자료: 이준영(2008) 국내 u-Health 시범사업 추진현황 및 시사점, 한국u헬스협회(2013) 의사-환자 간 원격진료
도입 현황 등을 참조하여 재작성
국내 원격진료 시범사업은
1988년 첫 시행 이후
서른 건 넘게 진행
한국보건산업진흥원, 2018

을 본격화해 참여지역 및 참여기관을 확대했고 대상 질환도 고혈압, 당뇨에서 경
증, 만성질환으로 늘렸다.
<표 2> 수십 년간 이어진 우리나라의 원격의료 추진 과정
연도 내용
1988 서울대학교병원, 연천보건소 간 원격영상 진단 시범사업 시행. 원격의료 최초 도입
1990 3개 대학병원(서울대, 춘천한림대, 경북대병원)과 3개 보건의료원(연천, 화천, 울진)간 시범사업
1994 3차 종합병원(경북대병원, 전남대병원)과 의료취약지역 보건의료원(울진, 구례) 간 시범사업
2000 강원도 16개시·군 보건진료소 대상 원격의료 실시
2002 의료법 개정. 시행규칙에 시설 및 장비 규정, 의료인 간 원격의료 도입
2005 교정시설 수용자 대상 의료, 의료인 간 원격의료 도입
2006 대통령자문 의료선진화 위원회, 의사-환자간 원격의료 시범사업 추진 발표
2007
보건복지부-정보통신부, 대구, 부산, 마산 등 도시지역에 U-Health 시범사업 실시
격오지 부대 장병을 위한 원격의료 시범사업 추진
2008 경북 양양, 강원도 강릉, 충남 보령에서 방문간호, 재택건강관리 서비스 등 u-Health 시범사업 실시
2009
이동진료차량을 포함한 u-Health 시범사업
보건복지부, 의사-환자 간 원격의료 허용 의료법 개정(안) 입법 예고
2010 18대 국회, 의사-환자 간 원격의료 허용 내용의 의료법 개정안 제출했으나 폐기
2013
보건복지부, 동네의원 중심 원격의료 허용 의료법 개정(안) 재입법 예고
보건복지부, 원격의료 및 투자활성화 대책 발표
2014
19대 국회, 의사-환자간 원격의료 도입 추진을 위한 의료법 개정 재추진
보건복지부, 의사-환자간 원격의료 시범사업 실시방안 발표
- 의협, 원격의료 시범사업 불참 선언
- 보건복지부, 보건소 중심의 1차 시범사업 실시
보건복지부, 의료기기산업 분야 규제 완화 발표
2015
보건복지부 포함, 특수지 관할 국방부(군장병 대상), 해양수산부(원양선박 선원 대상), 법무부(제소자
대상) 등 타 중앙부처 함께 시범사업 실시(총 148개 기관, 5,300명을 대상으로 진행)
2016
고용노동부(근로자 대상)와 농림축산식품부(농업인 대상)도 참여해 원격의료법(의료법 개정안) 발의했으나
야당(민주당) 반대로 임기만료 폐기
20대 국회, 의료법 개정안 재발의
2017 국회 보건복지위원회, 마지막 공식 논의
2018 당·정·청, ‘스마트진료’로 명칭 변경 및 도서벽지 등 의료취약지에 한정해 도입 추진 발표
2019 '디지털헬스케어 특구(강원도)' 지정 및 원격의료 허용 특례 적용. 8개 의료기관이 실증사업 참여 지원
2020 정부 여당 “코로나19 2차 유행에 대비해 비대면 의료체계 구축” 언급
자료: 한국정책학회보, 한국투자증권
국내 원격의료 관련 주요 이벤트
한국투자증권, '원격의료, 거스를 수 없는 변화의 시작’, 2020
18대 국회
19대 국회
20대 국회

과거 국회에서 제출된 원격의료 관련 개정안
한국투자증권, '원격의료, 거스를 수 없는 변화의 시작’, 2020
보건복지부는 원격의료 산업 활성화를 위해 ‘도서벽지, 원양선박, 교도소, 군부대’
등 네 가지 유형의 의료취약지에 한한 의사와 환자 간 원료진료 허용을 추진해왔
다. 그러나 제도적 도입은 쉽지 않았다. 정부가 제18대, 제19대, 제20대 국회에
서 원격의료 시행을 위한 의료법 개정을 추진했으나 번번이 실패한 것이다.
<표 3> 과거 국회에서 제출된 원격의료 관련 개정안
구분 제18대 국회 제출안 제19대 국회 제출안
원격의료 전문기관 제한 규정 없음 원격의료만 행하는 의료기관으로 운영 금지, 위반 시 형사벌칙
대면진료 원칙 규정 없음 같은 환자에 대한 원격 진단·처방 시 주기적인 대면진료 필요
초진 제한 응급환자만 초진 가능
원격 진단·처방은 경증질환에 한정
노인·장애인은 대면진료로 건강상태를 잘 아는 의사가 진행
이용 대상자 및 시행 의료기관
응급환자(병·의원), 도서·벽지 주민(병·의원),
교정시설 수용자(병·의원), 국가보훈대상자,
장애인 및 노인(병·의원), 가정간호 환자
(병·의원)
만성질환자 및 정신질환자(의원급 의료기관만), 도서·벽지 주민(의원급 의료기관 및
병원급 의료기관), 군인·교정시설 수용자(의원급 의료기관 및 병원급 의료기관),
장애인 및 노인(의원급 의료기관만), 가정폭력·성폭력 피해자(의원급 의료기관 및 병
원급 의료기관), 수술·퇴원 후 신체에 부착된 의료기기 작동 상태 점검 및 욕창관찰
등 지속적 관리가 필요한 환자(의원급 의료기관 및 병원급 의료기관), 경증질환자
(의원급 의료기관만)
시범사업 및 시행시기
시범사업 근거 없음 시범사업 근거 규정
공포 후 6개월 후 시행 공포 후 1년 6개월 후 시행
취지 의료인과 환자 간 원격의료 허용
의료기술 및 정보통신기술의 발전으로 의료기관 외의 장소에 있는 환자에 대하여 의
료서비스를 제공하는 원격의료서비스가 가능해짐에 따라, 의료기관을 자유롭게 이용
하는 데 어려움이 있는 섬·벽지(僻地)에 사는 사람 등에게 원격의료를 실시할 수 있
도록 함으로써 의료 사각지대를 해소하고 국민편의 증진과 의료산업 발전을 도모하
려는 것임
폐기 배경
원격진료의 정확성･안전성 미흡,
책임소재 모호, 대형병원 쏠림
대형병원 쏠림에 따른 동네의원 도산우려, 의료영리화 등
주: 20대 국회 제출안은 19대 국회 제출 개정안을 다시 제출했기 때문에 내용 동일
자료: 한국투자증권
[그림 5] 군부대 원격진료시스템: 2015년 28곳 도입 이후 총 89개 부대에서 활용
번번이 실패한
의료법 개정
20대 국회 제출안
19대 국회

제출안과

동일
•21대 국회에 의료법 개정안이 제출된다면, 18-20대와는 얼마나 다를지가 관건

•초진 허용 유무, 의료전달체계와의 연계, 원격 환자 모니터링 포함 여부 + 수가

•원격의료가 허용된다고 하더라도, 허용 범위에 따라 가능한 사업 모델 및 사업성은 크게 달라질 것

- 11 -
붙임5 전화상담․처방 및 대리처방 한시적 허용방안
1. 전화상담․처방 한시적 허용방안
2020년 2월 22일

복지부 보도자료

메디히어 앱 다운로드 : http://bit.ly/39Dbouv

의사용 가입 주소 : https://admin.medihere.com/

0
10
20
30
40
3월 첫째주 4월 첫째주 5월 첫째주 6월 첫째주
2.7
13
22.2
32
“전화진료가 시작된 2월 24일 이후 3개월 동안
건강보험심사평가원에 접수된 전화진료 건수는 모두 32만 6,725건,
총 42억 원이 넘는 진찰료가 청구됐다.”
전화진료 건수

(누적, 만)
http://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=4462374&ref=A
한시적 허용 이후

꾸준히 증가하는 원격진료
보건복지부, 한국투자증권, KBS뉴스

앞으로의 향방은?
예측하기 어려우나,

누가, 누구에게, 무엇을,언제, 어떻게,
원격의료, 만약 한다면
할 것인가?

모든 의사
1차 병원 의사
지역 주치의
모든 환자
만성질환 환자
감염질환 환자
항상
초진/재진
판데믹 상황
진단 및 처방
교육 및 상담
내원 안내
단순 모니터링
문자

음성 전화

화상 전화
웨어러블

챗봇

AI 스피커
+
인공지능
+
원격의료 자격
+
지역별 환자지역별 의사
격오지 환자

모든 의사
1차 병원 의사
항상
초진/재진
판데믹 상황
진료 w/ 처방
진료 w/o 처방
원격 모니터링
상담
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지역 주치의
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모든 환자
만성질환 환자
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이렇게 모든 부문이 극대화되어 시행되는 경우는 거의 없음
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모든 의사
1차 병원 의사
항상
초진/재진
판데믹 상황
진료 w/ 처방
진료 w/o 처방
원격 모니터링
상담
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화상 전화
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원격의료 자격
+
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지역별 의사
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만성질환 환자
감염질환 환자
지역별 환자
미국의 유형: 주별로 의사 면허가 발급되므로, 해당 주의 환자만 진료
격오지 환자

모든 의사
1차 병원 의사
항상
초진/재진
판데믹 상황
진료 w/ 처방
진료 w/o 처방
원격 모니터링
상담
문자

음성 전화

화상 전화
웨어러블

챗봇

AI 스피커
+
인공지능
+
원격의료 자격
+
지역 주치의
지역별 의사
모든 환자
만성질환 환자
감염질환 환자
지역별 환자
일본의 유형: 재진 환자의 경우에만 원격으로 진료 + (주로) 만성질환
격오지 환자

모든 의사
1차 병원 의사
항상
초진/재진
판데믹 상황
진료 w/ 처방
진료 w/o 처방
원격 모니터링
상담
문자

음성 전화

화상 전화
웨어러블

챗봇

AI 스피커
+
인공지능
+
원격의료 자격
+
지역 주치의
지역별 의사
모든 환자
만성질환 환자
감염질환 환자
지역별 환자
지역 주치의가 지역 만성질환 환자에 대해 원격 모니터링
격오지 환자

항상
초진/재진
판데믹 상황
진료 w/ 처방
진료 w/o 처방
원격 모니터링
상담
문자

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화상 전화
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+
원격의료 자격
+
코로나19 상황의 한국의 ‘한시적’ 원격 진료
모든 의사
1차 병원 의사
지역 주치의
지역별 의사
모든 환자
만성질환 환자
감염질환 환자
지역별 환자
격오지 환자

의료 전달 체계 진료 수가
+
질 관리
원격진료는 해당 국가의

의료전달체계와 밀접한 관련
수가를 어떻게 줄 것인가

(대면진료 대비)
진료 가이드라인,

의료 사고 시 방안

의료 전달 체계 진료 수가
+
질 관리
+
왜
원격진료를 허용하면

관련 산업이 육성되는가?

구분해야 할 것 몇가지

구분하자
금지해야 한다
허용해야 한다

필요 없다 금지해야 한다
구분하자
허용해야 한다
“필요 없다고 금지해야 하는 것은 아니다”

금지해야 한다
구분하자
허용해야 한다
부작용이 크다
“컨트롤할 수 있는 부작용인가?”
“부작용을 낮추는 방법이 있는가?”

금지해야 한다
장려해야 한다
구분하자
허용해야 한다
“허용되었다고, 꼭 국가가 장려해야 하는 것은 아니다”
“정책적으로 지원하면, 정책의 목적을 달성할 수 있는가?”

한국에서 원격의료는 사업성이 나오는 비즈니스인가?
쉽지 않다고 봄.
건당 진료비 진료건수X
•한국에서 진료비는 국가가 컨트롤

•모든 잠재적 payer는 건보와 직간접적 연결

•혹은 더 많은 진료비를 낼 수 있는 주체가?
•의료접근성이 낮은 미국에서도 이용율은 10%

•한국에서는 좋은 대체재가 있다. 대면진료.

•한국에서는 더 높은 기준/기대치 예상

병원
고객/환자
지불?
지불?
지불?
지불?
민간 보험
국민건강

보험
지불?
고용주
누가 돈을

낼 것인가
헬스케어

기업
결국 다섯 종류밖에 없다

• 한국에서 민간 보험사들이 원격진료에 어떤 스탠스/관계를 가져갈지는 불확실

• Oscar, Clover Health 등 미국의 민간 보험에서는 원격진료 서비스를 제공하기도 하지만,

• 한국에서 이 모델은 불법: 영리법인병원, 사무장병원





•수가가 오르거나,
•당연지정제가 폐지되고, 건보가 다원화되거나,
•의료보험 민영화가 이뤄지거나…





•수가가 오르거나,
•당연지정제가 폐지되고, 건보가 다원화되거나,
•의료보험 민영화가 이뤄지거나…
가능성 없음 •그럼 이건?

이 모델들은 어쩌면 가능할지도?
•한정된 항목에 대해서, 원격으로 진료하고 처방

•박리다매 모델의 구현

•의약품 배송이 불법이므로 매력은 떨어짐
•‘n차 소견’까지 받아봄으로써 닥터쇼핑 극대화


•건보 재정에 문제가 생기겠지만, 어쨌든 사업은 가능

•한정된 항목에 대해서, 원격으로 진료하고 처방


•의약품 배송이 불법이므로 매력은 떨어짐
•‘n차 소견’까지 받아봄으로써 닥터쇼핑 극대화


•건보 재정에 문제가 생기겠지만, 어쨌든 사업은 가능
단, 초진이 원격으로 허용되어야
가능한 사업 모델
이 모델들은 어쩌면 가능할지도?

•원격의료의 개념 및 범주

•원격의료의 모델 5가지

•원격 진료(1) 화상 진료: Teladoc 사례 연구




•원격 환자 모니터

•코로나19와 원격진료

•사용자 / 공급자 / 규제적 측면

•코로나19와 한국에서의 원격진료

•코로나 이전, 한국에서의 원격진료

•원격진료의 5하 원칙

•구분해야 할 세 가지 주장

•한국에서 과연 사업성이 있는가
정리

Feedback/Questions
• Email: yoonsup.choi@gmail.com
• Blog: http://www.yoonsupchoi.com
• Facebook: Yoon Sup Choi
• Youtube: 최윤섭의 디지털 헬스케어

미국에서는 원격의료의

퀄리티 컨트롤이 잘 되고 있나?

미국의 원격 진료는 얼마나 정확한가?
Variation in Quality of Urgent Health Care
Provided During Commercial Virtual Visits
Adam J. Schoenfeld, MD; Jason M. Davies, MD, PhD; Ben J. Marafino, BS; Mitzi Dean, MS, MHA;
Colette DeJong, BA; Naomi S. Bardach, MD, MAS; Dhruv S. Kazi, MD, MS; W. John Boscardin, PhD;
Grace A. Lin, MD, MAS; Reena Duseja, MD; Y. John Mei, AB; Ateev Mehrotra, MD, MPH; R. Adams Dudley, MD, MBA
IMPORTANCE Commercial virtual visits are an increasingly popular model of health care for
the management of common acute illnesses. In commercial virtual visits, patients access a
website to be connected synchronously—via videoconference, telephone, or webchat—to a
physician with whom they have no prior relationship. To date, whether the care delivered
through those websites is similar or quality varies among the sites has not been assessed.
OBJECTIVE To assess the variation in the quality of urgent health care among virtual visit
companies.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS This audit study used 67 trained standardized patients
who presented to commercial virtual visit companies with the following 6 common acute
illnesses: ankle pain, streptococcal pharyngitis, viral pharyngitis, acute rhinosinusitis, low
back pain, and recurrent female urinary tract infection. The 8 commercial virtual visit
websites with the highest web traffic were selected for audit, for a total of 599 visits. Data
were collected from May 1, 2013, to July 30, 2014, and analyzed from July 1, 2014, to
September 1, 2015.
MAIN OUTCOMES AND MEASURES Completeness of histories and physical examinations, the
correct diagnosis (vs an incorrect or no diagnosis), and adherence to guidelines of key
management decisions.
RESULTS Sixty-seven standardized patients completed 599 commercial virtual visits during
the study period. Histories and physical examinations were complete in 417 visits (69.6%;
95% CI, 67.7%-71.6%); diagnoses were correctly named in 458 visits (76.5%; 95% CI,
72.9%-79.9%), and key management decisions were adherent to guidelines in 325 visits
(54.3%; 95% CI, 50.2%-58.3%). Rates of guideline-adherent care ranged from 206 visits
(34.4%) to 396 visits (66.1%) across the 8 websites. Variation across websites was
significantly greater for viral pharyngitis and acute rhinosinusitis (adjusted rates, 12.8% to
82.1%) than for streptococcal pharyngitis and low back pain (adjusted rates, 74.6% to 96.5%)
or ankle pain and recurrent urinary tract infection (adjusted rates, 3.4% to 40.4%). No
statistically significant variation in guideline adherence by mode of communication
(videoconference vs telephone vs webchat) was found.
Invited Commentary
page 643
Supplemental content at
jamainternalmedicine.com
Research
Original Investigation

Variation in Quality of Urgent Health Care
Provided During Commercial Virtual Visits
•급성질환에 대한 미국의 원격진료 서비스들의 정확도와 진료의 퀄리티를 비교

•8개의 선도적인 원격 진료 서비스를 비교

•67명의 환자 역할을 하는 배우를 통해서 총 599번의 원격 진료를 진행 
 
•대상 질병

•발목 통증

•연쇄상구균 인두염(streptococcal pharyngitis)

•바이러스성 인두염(viral pharyngitis)

•급성 부비동염(acute rhinosinusitis)

•허리 통증(low back pain)

•재발성 요도 감염(recurrent female urinary tract infection)

physical examinations ranged from 51.7% to 82.4%. The per-
centage of virtual visits with correct diagnoses named ranged
from 65.4% to 93.8%.
Adherence to Guidelines for Management Decisions
Across all conditions at all companies, key management de-
cisions were guideline adherent in 325 visits (54.3%; 95% CI,
50.2%-58.3%). We found substantial variation among condi-
tions and among companies (P < .001 and P = .009, respec-
tively; Figure 3). For example, physicians ordered urine cul-
its (adjusted for condition, 15.5%; 95% CI, 7.9%-23.2%),
whereasthey(appropriately)didnotorderaradiographforlow
back pain in 84 of 90 visits (adjusted for condition, 93.1%; 95%
CI, 87.7%-98.5%). Across virtual visit companies, adjusted ad-
herence of key management decisions to guidelines ranged
from 34.4% to 66.1%.
The pattern of variation in virtual visit companies’ perfor-
mance differed by condition (Figure 4). For the 2 conditions
(low back pain and streptococcal pharyngitis) with the high-
est overall adjusted rate of adherence to guidelines (ranging
Condition
Company No.
Rates of naming the correct diagnosis for each visit are based on whether the physician stated the correct diagnosis for each encounter. Each data point represents
the adjusted mean rate of naming the correct diagnosis by condition across all virtual visit companies (A) and by virtual visit company across all conditions (B). The
error bars indicate the 95% CIs; dotted line, the aggregate mean across conditions or virtual visit companies. Variations in naming the correct diagnosis by condition
and by virtual visit company were statistically significant (P < .001). UTI indicates urinary tract infection.
Figure 3. Adherence to Guidelines for Key Management Decisions by Condition and by Virtual Visit Company
100
90
80
10
20
30
40
50
60
70
0
GuidelineAdherenceRate
forKeyManagementDecision,%
Condition
By conditionA
Ankle
Pain
Streptococcal
Pharyngitis
Viral
Pharyngitis
RhinosinusitisRecurrent
Female UTI
Low
Back Pain
100
90
80
10
20
30
40
50
60
70
0
GuidelineAdherenceRate
forKeyManagementDecision,%
Company No.
By companyB
7 8654321
Each point represents the adjusted mean rate of adherence by condition across all virtual visit companies (A) and by virtual visit company across all conditions (B).
The error bars indicate 95% CIs; dotted line, the aggregate mean across conditions or virtual visit companies. Variation in guideline adherence was statistically
significant by condition (P < .001) and virtual visit company (P = .009). UTI indicates urinary tract infection.
질병별 / 회사별 진료 가이드라인의 준수 비율

(Adherence to Guidelines for Key Management Decisions by Condition and by Virtual Visit Company)
•질병별 진료 가이드라인의 준수 비중에 큰 차이가 있음

•허리 통증, 연쇄상구균 인두염 등에 대해서는 가이드라인이 잘 준수됨

•발목 통증, 요도 감염 등에 대해서는 가이드라인이 잘 준수되지 않음

•발목 통증 환자에 추가적인 영상 의학데이터를 요구하는 경우는 15.5%에 불과

•회사별 진료 가이드라인의 준수 비중에 큰 차이가 있음

•전반적으로 50% 내외에 지나지 않으며,

•30% 전후에 미치는 회사도 있음

미국의 원격 진료는 얼마나 정확한가?
Choice, Transparency, Coordination, and Quality Among
Direct-to-Consumer Telemedicine Websites
and Apps Treating Skin Disease
Jack S. Resneck Jr, MD; Michael Abrouk; Meredith Steuer, MMS; Andrew Tam; Adam Yen; Ivy Lee, MD;
Carrie L. Kovarik, MD; Karen E. Edison, MD
IMPORTANCE Evidence supports use of teleconsultation for improving patient access to
dermatology. However, little is known about the quality of rapidly expanding
direct-to-consumer (DTC) telemedicine websites and smartphone apps diagnosing and
treating skin disease.
OBJECTIVE To assess the performance of DTC teledermatology services.
DESIGN AND PARTICIPANTS Simulated patients submitted a series of structured dermatologic
cases with photographs, including neoplastic, inflammatory, and infectious conditions, using
regional and national DTC telemedicine websites and smartphone apps offering services to
California residents.
MAIN OUTCOMES AND MEASURES Choice of clinician, transparency of credentials, clinician
location, demographic and medical data requested, diagnoses given, treatments
recommended or prescribed, adverse effects discussed, care coordination.
RESULTS We received responses for 62 clinical encounters from 16 DTC telemedicine
websites from February 4 to March 11, 2016. None asked for identification or raised concerns
about pseudonym use or falsified photographs. During most encounters (42 [68%]), patients
were assigned a clinician without any choice. Only 16 (26%) disclosed information about
clinician licensure, and some used internationally based physicians without California
licenses. Few collected the name of an existing primary care physician (14 [23%]) or offered
to send records (6 [10%]). A diagnosis or likely diagnosis was proffered in 48 encounters
(77%). Prescription medications were ordered in 31 of 48 diagnosed cases (65%), and
relevant adverse effects or pregnancy risks were disclosed in a minority (10 of 31 [32%] and
6 of 14 [43%], respectively). Websites made several correct diagnoses in clinical scenarios
where photographs alone were adequate, but when basic additional history elements (eg,
fever, hypertrichosis, oligomenorrhea) were important, they regularly failed to ask simple
relevant questions and diagnostic performance was poor. Major diagnoses were repeatedly
missed, including secondary syphilis, eczema herpeticum, gram-negative folliculitis, and
polycystic ovarian syndrome. Regardless of the diagnoses given, treatments prescribed were
sometimes at odds with existing guidelines.
CONCLUSIONS AND RELEVANCE Telemedicine has potential to expand access to high-value
health care. Our findings, however, raise concerns about the quality of skin disease diagnosis
Editor's Note
Author Affiliations: Department of
Dermatology, and Philip R. Lee
Institute for Health Policy Studies,
University of California, San Francisco
School of Medicine, San Francisco
(Resneck); University of California,
San Francisco School of Medicine,
Research
Original Investigation

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