모바일기기 내장 센서에 의한 데이터와 문자, 음성, 통신 등 빅데이터 분석을 통해 질병의 예방·진단·관리에 응용

특정 질병의 원인 추적 및 치료 경과 관찰, 감염성 질환의 전파 차단 등 국민 건강 증진에 기여

향후 5년 : ~2025년 : 빅데이터 분석 툴 개발

향후 10년 : ~2027년 : 모바일기기 정보의 집적화와 빅데이터 분석을 통한 질병 예방 및 감염병 전파 차단기술 확립

1) 모바일 센서기술

- 모바일기기에 내장된 가속도/온도/카메라와 같은 물리 센서의 기능 강화 및 혈당 센서와 같은 화학 센서의 소형화 및 사용 편리성 강화

2) 빅데이터 분석 및 조정기술

- 다양한 물리센서의 데이터와 함께 문자/음성/데이터 통신의 패턴 분석을 추가하여 빅데이터 분석을 통해 질병의 정밀 진단 및 조기 진단 가능

3) 딥러닝을 통한 데이터 분석

- 딥러닝을 이용한 새로운 데이터 분석틀 마련

의료 데이터의 복잡성 증가에 따른 진단·치료의 어려움으로 방대한 데이터를 신속하게 취합, 분석의 필요성 대두

IBM 왓슨(Watson)은 세계 인공지능 헬스케어 산업의 45% 시장 점유, 방대한 의료영상 빅데이터 및 자연어처리, 딥러닝 등의 인공지능기술을 통해 암 진단분야 시장 선도

구글 베릴리에서는 인공지능을 활용하여 ‘유전자-생활습관-질병’ 간 관계 연구, 혈당자동측정렌즈 개발 및 인공지능을 활용한 혈당관리 방법 제공 계획, 인공지능 기술이 적용된 수술로봇 개발

인공지능 진단 관련 스타트업 기업*들은 딥러닝 알고리즘 개발, 머신러닝 기반의 신약개발 등 진행

* 뷰노(Vuno), 루닛(Lunit), 스탠다임(Standigm), 디오텍(Diotek)

삼성전자가 심박수 측정 기능 등을 갖춘 ‘기어핏’과 ‘기어S’를 출시, LG는 ‘라이프밴드 터치’ 등을 출시

글로벌 헬스케어의 인지컴퓨팅 및 인공지능 시스템 활용 시장 규모는 2015년 8억달러 - 2021년 67억달러로 연평균 42% 성장 전망 * 자료출처 : Frost&Sullivan, Cognitive Computing and Artificial Intelligence Systems in Healthcare, 2015글로벌 모바일 헬스케어 시장 규모는 2013년 24억달러 - 2018년 215억달러로 연평균 55%의 고성장 전망 * 자료출처 : BBC Research, ‘Mobile Health Technologies and Global Markets’, 2014

축적된 의료 데이터를 기반으로 치료 가능한 질환의 정밀 진단 및 조기 발견으로 의료의 질 향상과 의료비 절감 효과 동시 추구

의료데이터 공유 및 활용에 대한 개인 선택을 반영할 수 있는 가이드라인 제시 및 정부차원에서 의료법을 비롯한 관련 법 개정과 보험급여 등의 제도적 기반 개선 필요인공지능 진단기술을 보유하고 있는 기업과 병원, 제약회사 간의 교류를 통해 기술 발전에 도움이 될 비즈니스 모델 창출

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