바이오인

구분

주요 내용

소비자 AI

(Consumer AI)

의료 빅데이터

(Big Health Data)

○ 웨어러블 기술의 확산은 기업과 의료 제공자에게 환자 치료에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있는 의료 빅데이터(계속 증가하는 정보)의 부상에 기여

- 빅데이터는 만성질환에 걸리기 쉬운 환자들 사이에서 만성질환의 발병을 더 잘 예측하는데 사용. 또한 보다 효과적이고 효율적인 임상 경로를 만들고 병원 관리 운영을 개선할 수 있음

○ 최근 환자 건강 데이터의 실시간 추적을 제공하는 클라우드 기반 기술과 관련하여 의료 제공자와 환자 간의 안전한 교환을 가능케 하는 의료 빅데이터 이니셔티브 개발에 더 큰 초점을 맞추고 있음

클라우드 데이터

(Cloud Data)

○ 클리우딩 컴퓨팅 기술의 채택은 헬스케어 분야 디지털 혁신의 새로운 시대를 여는데 기여

- 클라우딩 컴퓨팅은 신속한 데이터 접근 및 처리를 가능케하여 의료 제공자가 정보에 입각한 실시간 의사결정에 도움을 줄 수 있음

○ 의료기관들은 정보 관리를 위해 클라우드 기반 기술을 사용. 의료 제공자가 데이터를 보다 쉽게 저장, 관리 및 공유할 수 있는 전자건강기록(EHR)과 같은 솔루션이 포함

○ 또한 클라우드 네트워크는 원격의료 모니터링 및 모바일 의료 서비스와 같은 원격의료 솔루션의 기반을 마련

- 미래에는 가상 의료서비스가 집에 머물기 원하기 환자에게 실용적인 옵션이 될 것으로 기대

머신러닝 신약개발

(Drug Discovery

With Machine

Learning)

○ 의료 빅데이터가 증가함에 따라 헬스케어 분야에서 머신러닝(ML)에 대한 도입이 강조

- ML은 방대한 양의 의료데이터를 선별하고 환자 결과를 개선하는데 사용할 수 있는 패턴을 식별하는 예측 분석을 의미

○ 향후 몇 년 동안 ML 기술은 후보물질 발굴, 신약개발 및 제약산업 전반 프로세스에 적용하는데 초점이 맞춰질 것으로 전망

- 예를 들어 ML을 사용하여 특정 치료로부터 어떤 환자가 가장 큰 효과가 있을지 식별하는 환자 약물 반응을 예측하는데 활용 가능

○ 이러한 유형의 예측 분석은 유전체 데이터와 잘 부합하며, 개인이 특정 상황에서 어떻게 반응할지에 대한 단서를 제공

- 예측 분석을 통해 의료 제공자는 개별 환자의 요구에 기반한 표적 치료 계획을 제공할 수 있음

개인 맞춤형

유전자 검사

(Personalized

Genetic Testing)

○ 유전자 검사는 에측 분석이 소비자 AI 및 헬스케어의 미래에서 중요한 역할을 하는 또 다른 영역으로, 유전자 검사를 통해 개인의 DNA를 분석하여 특정 약물이나 치료법에 어떻게 반응할지 예측하는 모델을 제작

- 이러한 고급 예측 분석을 사용하면 신약 개발자가 특정 조건을 가진 환자의 삶을 잠재적으로 개선시킬 수 있는 개인화된 치료 계획을 개발

- 예를 들어 약물유전학 검사는 최근 어린이의 만성통증을 치료하는데 사용되고 있음. 이 과정에서 잠재적으로 비효율적인 약물 요법에 들어가는 수십억 달러를 절감 가능

○ 개인 맞춤형 유전자 검사 기술과 서비스의 확산으로 소비자는 유전자 검사에 대한 더 많은 선택권을 갖게 되며, 의료 제공자는 환자 결과를 개선하고 환자를 보다 더 효과적으로 치료하기 위해 훨씬 더 많은 양의 데이터에 접근

- 그러나 다양한 인구 집단에서 유전자 검사의 이점을 광범위하게 결정하려면 더 많은 연구가 필요