Chris Choi

Archive for the ‘Health’ Category

BlueDot

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처음 ‘신종 코로나바이러스’ 소식을 접했을 때 대수롭지 않게 여겼습니다. 중국 내 확진자가 급격히 늘고 우리나라에서도 확진자가 발생하면서 2015년 MERS의 아픈 기억이 떠올랐습니다. 다행히 진단 키트가 개발되고 확진자가 일부 완치되고 있어, 머지 않아 상황이 호전될 것이라 믿습니다.

전염병이 세계를 혼란에 빠뜨릴 때마다 이런 생각이 듭니다. ‘단 하루만이라도 더 일찍 상황을 파악하고 원인을 발견할 수 있다면?’

2020년 1월 6일 CDC가 신종 코로나바이러스에 대한 경고를 발표했습니다. 이어서 사흘 뒤 WHO가 위험을 알렸습니다. BlueDot은 한 발 앞선 2019년 12월 31일에 발간한 보고서에서 우한 지역에서 발생한 신종 코로나바이러스를 예측했습니다. 발표의 신속성만을 두고 CDC, WHO와 BlueDot을 단순 비교하는 것은 적절하지 않습니다. 빗나간 예측은 자칫 더 큰 혼란을 초래할 수 있기 때문입니다. 하지만 한시가 바쁜 시점에서 신속한 예측은 어떤 요소보다 중요한 만큼, 이번 BlueDot의 예측은 의미를 부여할 수 있습니다.

Written by Chris Choi

February 6, 2020 at 9:29 pm

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AI로 읽는 Mammography, Google Health

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유방 촬영술 (Digital Mammography) 은 가장 널리 사용되고 있는 유방암 검사로, X-선을 사용해 이상 여부를 확인합니다. 유방암 조기 발견 및 사망율 감소에 큰 역할을 해 왔습니다. 모든 병이 그렇지만 유방암은 특히 조기 발견이 중요합니다. 하지만 유방 촬영술의 단점은 전문가들에게도 이미지 판독이 쉽지 않은 경우가 있다는 점입니다. 유방의 밀도가 높은 경우 종양이 잘 보이지 않거나 가려져 발견하지 못할 수 있습니다. 때때로 음성을 양성으로 판단하거나 (False-positive) 양성을 음성으로 판단하는 (False-negative) 문제가 발생합니다. 이로 인해 치료의 시기를 놓치거나 불필요한 치료로 이어지게 됩니다. 중요한 점은 이 비율이 20%에 이른다는 것입니다. 이로 인해 조직생검, MRI 등의 추가적인 검사를 받아야 하는 번거로움이 있습니다.

AI로 유방 촬영술 판단의 정확도를 높일 수 있을까? Google이 AI를 활용하게 된 시작점이었습니다. Google은 Cancer Research UK Imperial Centre, Northwestern University, Royal Surrey County Hospital과 손잡고 AI를 활용한 유방암 판독 실험에 나섰습니다.

조직 검사 (Biopsy) 등을 통해 판독 결과를 아는 영국의 76,000명과 미국의 15,000명의 유방 촬영 이미지를 대상으로 Training을 진행했습니다. 영국의 25,000명과 미국의 3,000명의 유방 촬영 이미지를 갖고 테스트를 수행했습니다. 미국에서는 False-negative가 9.4%, False-positive가 5.7% 감소했습니다. 영국에서는 False-negative가 2.7%, False-positive가 1.2% 감소했습니다.[1]

 

Google Breast Cancer_Image 1.gif

[Image 1 출처: Using AI to improve breast cancer screening, Google Blog, 2020/1/1]

 

500장의 촬영 이미지를 두고 AI와 6명의 방사선 전문의가 판독을 했습니다. 이 실험에서는 전문의들이 AI를 정확도에서 앞섰습니다. 여러 명의 전문의들이 함께 판독을 한다면 정확도가 높아질 수 있다는 뜻입니다. 하지만 방사선 전문의 (Radiologist) 의 수가 충분하지 않다고 합니다.

 

정확도 더하기

이번 연구에서는 해당 이미지 이전에 촬영한 이미지들을 참조하지 않았습니다. 의료 기록도 참고하지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 더 높은 정확도를 보였다는 것은 Mammography를 시행할 때 이미지의 정확한 해석에 집중하는 것이 더 중요하다는 해석이 유효한지 궁금합니다.

Mammography에 사용된 기기의 종류, 검사 대상의 거주 지역, 인종 등의 정보를 함께 고려하면 정확도가 더 높아질 수 있을지 궁금합니다.

 

사람을 돕는 AI

이미지 판독에는 인력과 시간이 필요합니다. 제한된 인력으로 수행하기가 여의치 않습니다. AI가 모든 판단을 내리기는 어렵더라도, 의사들을 돕는 보조적인 역할을 할 수 있을까요? 예를 들어 의사와 AI가 다른 판단을 내린 케이스에 더 많은 시간을 집중하는 식으로 정확도를 높이는 데 AI를 활용할 수 있을까요? AI는 쉬지 않습니다. 판독 속도도 인간보다 더 빠릅니다. 판단 기준이 흐려지지 않습니다. 부정하기 어려운 강점입니다. Stanford HAI가 발표한 Artificial Intelligence Index 2019에 따르면 CV (Computer Vision) and Patter Recognition은 논문 수 등 여러 측면에서 가파른 상승세를 보이고 있습니다.

 

Google Breast Cancer_Image 2.png

[Image 2. Number of AI papers on arXiv, 2010-2019 출처: AI Index 2019, Stanford HAI]

 

DeepMind + Google Health

Google의 DeepMind 인수는 여러 모로 빛을 발하고 있습니다. 이번 연구에서 DeepMind의 Health team이 Google Health와 협업해 연구를 진행했습니다. AI 기업을 인수하는 것은 그 기업의 인재를 영입한다는 중요한 의미를 담습니다.

 

References

 

[1] 상대적으로 미국에 비해 영국에서의 정확도 증가 폭이 낮습니다. 미국과 영국의 유방 촬영술 판독 절차에 차이가 있으며, 이로 인해 정확도에 다소 차이가 있다고 합니다.

Written by Chris Choi

January 3, 2020 at 12:04 pm

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안경을 껴야 아는 것

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손톱을 깎다가 손톱 조각이 눈쪽으로 튀었다. 한 번은 안경을 끼고 있을 때, 한 번은 안경을 끼지 않고 있을 때. 안경을 끼고 있을 때는 조각이 안경알을 맞았다. 안경을 끼지 않고 있을 때는 눈 밑에 들어가 큰 일 날 뻔 했다. 그 때 배운 것은 안경을 껴야 한다는 것이 아니다. 눈을 아껴야 함을 배웠다.

안경을 껴봐야 아는 것이 있다. 겨울에 마스크를 코까지 쓰면 안경에 서리가 가득 낀다. 여름의 안경은 콧등을 괴롭힌다. 하지만 이런 경험은 한 발 늦다. 안경을 끼기 이전에 눈을 아껴야 했다. (선천적으로 눈이 좋지 않은 사람에게는 유효하지 않다.)

Written by Chris Choi

December 10, 2018 at 12:02 am

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2018년의 운동

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육아로 인한 피곤, 귀찮음. 몇 년 간 운동과 멀어졌었다. 그러다 3월에 아내가 동네 ‘헬스장’을 끊어 주었다. 드디어 40 줄에 들어선 내 건강이 염려되었을 것이다. 둘째가 만 한 살이 되었으니 운동으로 인한 내 시간의 공백을 감당할 수 있을 것 같다고 생각했을 것이다.

이렇게 나의 루틴이 변경되었다.

 

  • 9:50 ~ 10:00 헬스장 이동
  • 10:00 ~ 11:20 운동, 사워
  • 11:20 ~ 11:30 귀가

 

나는 운동을 좋아한다. 서 너 달이 지나고 나서부터 이 루틴이 너무 좋아졌다. 특별한 일이 없을 때는 주 4회 이상 운동을 한다. 나는 꾸준함을 굉장히 좋아한다. 비록 삶에 큰 변화로 이어지지 않을 지라도, 꾸준하게 한다는 것만으로도 뿌듯해진다.

눈에 띄지 않을지 몰라도 살도 빠졌다. 허벅지 살은 두드러질 정도로 빠졌다. 꽉 끼어 입기 민망했던 셔츠를 입어도 공간이 남는다. 발의 살도 빠졌는지, 운동을 시작할 때 꽉 끼었던 구두도 이제 발에 맞다. 하지만 뱃살은 좀처럼 빠지지 않는다. 아직 뺄 살도 엄청 남아 있다. 더 이상 스트레스가 아니다. 목표가 될 뿐이다.

기록을 한다. 운동 일수와 체중, 그리고 운동 강도의 변화를 기록한다.

 

2018년의 운동_Image 1.png

[Image 1]

 

안 먹고 운동하가다 폭식을 할 수 있기 때문에, 먹을 건 다 먹으면서 운동을 한다. 아쉬운 건 시간. 집 앞 스타벅스는 11시에 문을 닫는다. 30분만 더 열어 있다면 가끔씩 한 잔 할 텐데. 그 시간에 집 앞 버거킹은 영업 중이다. 하지만 땡기지 않는다. 이런 게 삼각관계인가?

Written by Chris Choi

November 6, 2018 at 12:01 am

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의약품 밸류 체인의 혁신, PillPack

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 약은 온라인으로 판매하거나고객이   편리하게 받을  없는 걸까요?’

 

여러 기업들과 서비스들이 이 질문에 도전하고 있습니다. 그러나 건강에 직접 연관되는 만큼 규제가 강하며 기존의 복잡한 산업 구조로 인해 비즈니스 모델을 혁신하기가 쉽지는 않습니다. 우리나라에서는 아직 의약품을 온라인으로 판매할 수 없습니다. 미국에서는 면허를 획득한 사업자들이 의약품을 온라인으로 판매할 수 있습니다. Amazon 인수로 관심을 받고 있는 온라인 의약품 서비스 PillPack에 대해 살펴 보려 합니다.

 

[Video 1. ‘How PillPack Works’ 출처: PillPack YouTube Channel]

 

Subscription Commerce

PillPack은 일종의 ‘Subscription Commerce’입니다. 고객은 약국을 방문하고, 줄을 서서 기다리고, 찾는 약이 없어 다른 약국을 방문하는 번거로움을 피할 수 있습니다.

고객은 자주 방문하는 약국과 고객의 주소를 입력합니다. 처방전을 양도 받습니다. 의사가 PillPack의 약사에게 직접 처방전을 보냅니다. 2주에 한 번씩 약을 배송해 주며, 처방전이 필요하지 않은 비타민과 보충제도 배송해 줍니다.

 

습관

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[Image 1. PillPack 패키지 출처: PillPack]

 

PillPack은 IDEO와의 협업을 통해 서비스를 개선했습니다. 특히 디스펜서는 심플하고 아름답습니다. 마치 티슈를 한 장씩 뽑듯이 약을 하나씩 뽑아서 복용하면 됩니다. 봉투 겉면에 언제 어떤 약을 복용해야 하는지가 깔끔하게 기록되어 있습니다.

 

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[Image 2. PillPack의 디스펜서 출처: PillPack]

 

약은 때를 놓치거나 복용양을 틀리면 효과가 반감할 수 있습니다. 1회 복용량이 한 포씩 포장되어 있어 정량을 복용할 수 있습니다. 모바일앱이 복용 시간을 알려줘 불규칙한 복용을 피할 수 있습니다. 현재 복용하고 있는 약의 리스트와 배송 현황도 확인할 수 있습니다. 저는 매년 같은 병원에서 건강검진을 받습니다. 저의 10년치 건강 검진 결과가 한 곳에 모여 있습니다. 추세를 확인할 수 있어 좋고, 이상 여부를 판단할 때도 도움이 될 것입니다. 약 처방도 유사하지 않을까요? 이력 관리가 된다면 약을 제조할 때 알러지가 있는 특정 약품을 알아서 제외할 수 있을 것입니다.

약국이 해 줄 수 없는 한 가지를 PillPack이 해 줍니다. 바로 24시간 응대입니다. 고객은 전화와 이메일로 궁금한 점을 문의할 수 있습니다. 임대료 등 오프라인 매장 유지를 위한 비용을 절감할 수도 있습니다. 대신 약을 조제하고 배송하는 데 집중할 수 있습니다.

 

[Image 3, 4. PillPack의 모바일앱 출처: PillPack]

 

Workflow: Pharmacy OS

고객이 약국을 찾습니다. 다른 약국으로 옮깁니다. 또는 하나의 약국 외에 다른 약국들에서도 약을 타 갑니다. 사실 상 약의 조제로 약국의 역할은 끝입니다. 한 약국의 약사 입장에서 실질적인 고객 관리가 어려운 이유입니다. 통합적인 고객 관리는 어려운 것일까요? PillPack은 ‘Pharmacy OS’를 솔루션으로 사용하고 있습니다.

 

[Video 2. ‘Introducing PharmacyOS’ 출처: PillPack YouTube Channel]

 

Pharmacy OS는 고객, 의사, 보험사, 약사를 보유한 PillPack을 통합적으로 연결합니다. 만료일이 도래하기 전에 처방전을 갱신하고, 보험사와 사전에 확인해 저렴한 금액으로 의약품을 제공합니다. 고객 Billing도 자동으로 수행합니다. PharmacyOS는 하나의 Workflow로 통합 관리가 가능하게 해 기존의 비효율과 복잡을 해결하고 있습니다.

 

Amazon 인수

2018년 6월, Amazon은 PillPack을 인수했습니다. 지난 2월에는 Health care에도 도전장을 내밀었습니다. PBM Pharmacy Benefit Management 는 굉장히 복잡합니다. 쉽게 끼어들 수 없는 체인에 아마존은 도전하고 있습니다.

 

[Link 1. ‘ 의료 보험의 번째 구원 투수, Amazon Health Care’]

 

PillPack은 미국 50개 주에서 의약품 유통 면허를 소지하고 있습니다. Amazon은 PillPack을 통한 직접적 수익 창출보다, 의약품 유통 면허를 활용할 수 있다는 점을 고려해 인수한 것으로 보입니다. Amazon에서 의약품을 거래해 온라인 의약품 시장이라는 파이를 키우겠다는 계산입니다.

Amazon의 Business Model이 가진 장점 중 하나는 ‘연결’입니다. PillPack의 고객과 Amazon, 그리고 Amazon Prime의 고객을 연결해 볼 수 있을 것입니다. WholeFoods, Alexa 등 Amazon의 연결 가능성은 끝이 없어 보입니다.

 

Leadership

약 출신인 TJ Parker와 Microsoft 엔지니어 출신인 Elliot Cohen이 PillPack을 창업했습니다. TJ Parker의 아버지 역시 약사로, 어린 시절부터 아버지의 약국에서 사람들이 반복적으로 약의 복용에 대해 물어보고, 번거로움을 겪는 것을 가까이에서 보았습니다. 그 경험이 창업으로 이어진 셈입니다. 재미있는 것은, 매트리스 회사인 ‘Casper’를 창업한 Neil Parikh의 아버지도 ‘Sleep doctor’였습니다. 아버지의 영향을 받아 창업으로 이어지는 경우가 종종 있습니다.

 

[Link 2. ‘Casper’]

 

Larry Summers와John Messina가 각각 Advisory group과 이사회 멤버로 참여하고 있습니다. Larry Summers는 Facebook의 COO인 Sheryl Sandberg의 스승이며, 유명한 경제학자입니다. John Messina는 Campaign Manager로서 Barack Obama 전대통령의 재선에 큰 역할을 했습니다. 각계의 전문가들이 Startup들과 함께 혁신을 일구는 모습이 인상적입니다.

 

[Link 3. ‘Obama 재선, Big Data 통계 분석의 승리’]

 

Implication

웬만한 것은 이미 온라인에서 거래되고 있는 것 같고, 그 중에서 웬만한 것은 이미 Subscription Commerce로 거래되고 있는 것 같습니다. 하지만 새로운 아이템이 하나씩 하나씩 새롭게 등장합니다. 특히 법률 등으로 규제되었던 품목들이 기술과 비즈니스 모델의 발전으로 온라인에 등장할 때, 고객 경험을 극대화하는 설계와 신속한 사업화를 수행하는 것이 커머스 기업들의 가장 큰 과제로 떠오르고 있습니다.

Written by Chris Choi

July 16, 2018 at 10:12 am

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23andMe

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March 27, 2018 at 12:16 am

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美 의료 보험의 세 번째 구원 투수, Amazon Health Care

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미국에 일년 반 가량 머무른 적이 있었습니다. 첫 미국행이라 설레기도 하고, 걱정되는 점들도 있었습니다. 어느 나라든 해외 체류가 그렇겠지만, ‘몸이 아프면 어떡하지?’가 가장 큰 걱정이었습니다. 공교롭게 『화씨 9/11』 Fahrenheit 9/11 의 감독 Michael Moore가 마침 『식코』 SiCKO 라는 영화를 내놓았습니다. 미국의 민영 의료 보험을 비판하는 영화로, 논란이 거세긴 했지만 비효율성과 빈곤층 소외 등의 문제에 대해서는 경각심을 불러 일으키기에 충분했습니다. 미국 내 제도 개혁 1순위가 의료 보험이라 해도 과언이 아닙니다.

 

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[Image 1. Michael Moore 감독의 영화 『식코』 출처: Michael Moore]

 

Amazon + Berkshire Hathaway + J.P. Morgan

의료 보험은 복잡합니다. 잘 모르고 가입하는 경우도 비일비재합니다. 정보의 비대칭성이 크기 때문에 가입자는 손해를 보는 것은 아닌지 의구심이 들기도 합니다.

Amazon, Berkshire Hathaway, J.P. Morgan. 세 회사가 합심했습니다. 기존 의료 보험은 만족도가 떨어지는 반면, 가격은 대체로 높습니다. 어떻게 하면 만족도를 높이고 가격을 낮출 수 있을 지가 고민의 출발이었을 것입니다.

독립 회사를 설립해 우선 50만명에 이르는 임직원을 대상으로 실험을 시작할 예정이라고 합니다. 특히 Amazon 같은 대기업이 구성원들의 의료 보험료 지원을 위해 지출하는 금액 자체가 큽니다. 구성원 복지의 만족도와 가격 합리화를 재고할 수 있다면 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것입니다.

 

[Link 1. ‘Amazon’]

 

Technologies

구체적인 그림이 제시되지 않아 어떤 모습의 의료 보험이 탄생할지 예상하기는 어렵습니다. 언론 발표를 통해 예측해 볼 수 있는 단서는 ‘Technologies’입니다. Amazon의 기술력이 빛을 발할 수 있는 대목입니다.

Amazon은 서비스 곳곳에서 Machine Learning을 사용하고 있습니다. Deep Learning 기반의 상품 추천은 보험 상품 추천으로 이어질 수 있을 듯 합니다. Amazon이 그릴 그림이 의료 보험 상품을 넘어 치료, 약품, 건강 검진 등을 포괄한다면 상품 추천의 정밀성은 한층 더 높아질 것입니다. 또한 축적된 고객 데이터를 바탕으로 질병 예방을 위한 가이드 제공도 생각해 볼 수 있습니다.

Amazon의 당일 배송 서비스가 얼마 전 취득한 약국 면허와 만나면 ‘진료 → 처방전 → 약국’의 흐름을 ‘진료 → 약 당일 배송’으로 바꾸어 놓을 수 있습니다.

 

Platform

Amazon이 가장 잘 하는 것, 바로 ‘Platform’입니다. ‘Amazon Go’가 대중에게 공개된 후 나왔던 예상 시나리오 중 하나는 무인 편의점 기술을 Platform化 해서 다른 기업들에게 판매하는 것입니다. 의료 보험 역시 Stakeholder들을 유연하고 효율적으로 연결하는 Platform으로 만들어 기업들에게 판매하는 시나리오를 생각해 볼 수 있습니다. 물론 Amazon의 실험이 구성원들에게 성공한다는 전제가 있습니다.

 

[Link 2. ‘Amazon Go’]

 

Obama Care 넘어

미국 정부가 의료 제도에 대해 손을 놓고 있었던 것은 아닙니다. 지난 정부에서는 ‘Obama Care’를 통해 Coverage를 높이고 국민의 부담을 줄이기 위한 시도를 했습니다. 그러나 정부가 바뀌면서 유명무실해졌습니다. 정부가 발 벗고 나서도 혁신이 결코 여의치 않습니다. Oscar Health, Bright Health 등 여러 Tech Startup들 역시 시도하고 있지만, 두드러진 혁신을 이루지는 못하고 있습니다. 한 번의 혁신으로 수 백만, 수 천만의 고객이 움직일 것 같지만 의료에서만큼은 고객이 좀처럼 움직이지 않습니다. 신규 시장의 확대가 어렵기 때문에 마진 역시 낮게 시작할 수밖에 없습니다. 이번 발표로 민간 대기업이 도전장을 낸 셈입니다. 정부가 할 수 없는 일을 과연 해 낼 수 있을까요?

‘Entrepreneurship’으로 무장한 기업들이 특유의 스피드와 효율성으로 사회적 문제에도 도전하는 사례를 종종 볼 수 있습니다. 사회 혹은 국가 경제라는 큰 그림을 보면서 문제를 해결한다면 충분히 긍정적인 효과를 볼 수 있다고 개인적으로 생각합니다. 물론 우려가 없지는 않습니다. 국가의 일에 효율성만을 앞세울 수는 없으며, 혹여 그들만의 리그만을 만들 수도 있습니다.

 

References

Written by Chris Choi

February 5, 2018 at 12:40 am

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