디지털 헬스케어 분야별 시장동향 및 응용사례 분석

Ⅰ. ICT 및 AI, VR·AR 기반디지털 헬스케어 분야별 사례 및 최신 동향 39

1. 디지털 헬스케어 플랫폼 개발 동향 및 국내외 정책 현황 39
1) 디지털 헬스케어 서비스 구성 및 시장현황 39
(1) 서비스구성 및 생태계 현황 39
1.1) 정의 및 서비스 구성 39
1.2) 생태계 구성 및 현황 40
(2) 투자 현황 및 시장규모 42
2.1) 투자 현황 42
2.2) 시장 규모 43
2) 국내외 정책 및 R&D 동향 45
(1) 국내외 정책 동향 45
(2) 국내 R&D 지원 현황 46
(3) 국내외 기술수준 분석 47
3) 디지털 헬스케어 주요 핵심기술 및 국내외 플랫폼 개발 동향 48
(1) 디지털 헬스케어 주요 핵심기술 48
(2) 디지털 헬스케어 플랫폼 개요 및 플랫폼 연구·개발 동향 49
2.1) 개요 49
2.2) 플랫폼 연구·개발 동향 49
2.2.1) Apple 52
a) HealthKit 52
b) Health Application 52
2.2.2) Google 53
a) Google Fit 53
2.2.3) 삼성전자 54
a) SAMI(Samsung Architecture for Multimodal Interaction) 54
b) SimBand 55
2.2.4) LIFESEMANTICS 55
a) LifeRecord 55
2. ICT 기반 디지털 헬스케어 산업별 융복합 동향 57
1) 트렌드 변화 및 활용 57
(1) 트렌드 변화 57
1.1) 헬스케어 산업의 패러다임 전환 57
1.2) 헬스케어와 ICT 기술 융합의 활용성 증가 58
1.3) 의료-ICT 융합의 트렌드 변화 및 특징 59
(2) 기대 요인 60
(3) 클라우드 시대 의료정보화를 위한 ICT 활용 61
3.1) 의료정보화 정책 방향 61
3.1.1) 일본 사례로 본 의료정보화 정책 방향 61
3.2) 구체적 ICT 활용 방안 61
3.2.1) PHR 필요성 61
3.2.2) PHR 활용 사례 62
3.2.3) PHR 실현 과제 63
3.2.4) 모바일 서비스 63
(4) ICT 기반 디지털 헬스케어 산업의 성장 저해 요소 64
4.1) 투자·비용 문제 64
4.2) 이해관계자 64
4.3) 짧은 라이프사이클 65
2) 사물인터넷(IoT) 66
(1) 기술 정의 66
1.1) 사물인터넷 정의 66
1.2) 헬스케어 분야에서 사물인터넷 영역 66
(2) IoT 시장에서 헬스케어 산업 비중 67
(3) 헬스케어와 IoT 융합에 따른 변화 67
3.1) 정보 및 분석/ 자동화 및 통제 67
3.2) 의학연구실, 환자의 가정 및 병원 68
(4) 헬스케어와 IoT 융합의 문제점 및 해결 방안 70
(5) 적용분야 및 활용 71
(6) 국내외 연구동향 72
6.1) 일본의 IoT·빅데이터 사업모델 72
6.1.1) 개요 72
a) IoT와 빅데이터 72
b) 기본 전략 72
6.1.2) 지자체 모델 사례 73
a) 데이터베이스 활용 73
b) 간병로봇 활용 74
c) 플랫폼 단말기 활용 74
d) 지자체 기능과 역할 74
6.1.3) 기업 모델 사례 75
a) 도코모 헬스케어 75
b) 후지 소프트 76
6.2) 국내 77
6.2.1) 복지부문 사물인터넷 융합 사례 78
a) 독거노인·중증 장애인 응급안전알림서비스 78
b) QUUQ 79
6.3) 기타(국외) 80
6.3.1) 디바이스 연구 사례 80
6.3.2) 사물인터넷 기반 헬스케어 국제표준 현황 81
3) 의료 빅데이터 84
(1) 개념 84
1.1) 빅데이터 개념 84
1.2) 빅데이터 기술 84
1.2.1) 빅데이터 처리 프로세스별 기술 영역 85
1.2.2) 빅데이터 분석기술 및 인프라 85
a) 빅데이터 플랫폼 86
b) 데이터 수집 86
c) 소셜 애널리틱스(Social Analytics) 86
d) 맵리듀스(Map & Reduce) 87
e) 기타 주요 기술 및 인프라 88
1.3) 스마트헬스데이터(Smart Health Data) 개요 88
1.3.1) 정의 88
(2) 의료 빅데이터 시장 동향 90
2.1) 빅데이터 기반 의료지원 서비스 시장 현황 및 전망 90
2.2) 국내외 스마트헬스데이터 시장 동향 91
2.2.1) 국외 스마트헬스데이터 시장 동향 91
2.2.2) 국내 스마트헬스데이터 시장 동향 92
(3) 국내외 정책 동향 및 표준화 동향 93
3.1) 미국 93
3.1.1) Precision Medicine Initiative(PMI) 93
a) 개요 93
b) 예산 책정 현황 94
c) 프로젝트별 추진 현황 94
3.1.2) PMI 관련 가이드라인 95
a) 가이드라인 포함 규정 95
b) 기타 ONC의 표준 개발 95
3.2) 영국 96
3.2.1) HSCIS(Health & Social Care Information Center) 96
3.2.2) 10만 게놈 프로젝트 96
3.3) 일본 97
3.3.1) National Data Base/National Clinical Database 97
3.4) 한국 97
3.4.1) 개요 97
3.4.2) 기관별 정책 동향 101
a) 미래창조과학부 101
b) 보건복지부 102
3.4.3) 의료 빅데이터의 공익적 활용을 위한 정책 과제 102
a) 국가적 거버넌스 구축 102
b) 품질 향상 측면에서 빅데이터 활용 전략 수립 104
c) 보건의료 빅데이터 활용을 위한 전략적 접근 105
3.5) 국제 표준 동향과 국내 현황 106
3.5.1) 의료 빅데이터 관련 표준안 106
3.5.2) 의료 빅데이터 기술 관련 표준 107
a) 클라우드 컴퓨팅 부분에서의 관련 표준안 107
3.5.3) 국내 표준 현황 107
(4) 의료빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별화 규정 현황 108
4.1) 공공 빅데이터 현황 108
4.1.1) 국내 공공 빅데이터 개방 현황 108
4.1.2) 보건의료 및 사회복지 빅데이터 현황 및 R&D 사업 예시 110
a) 보건의료분야 110
b) 사회복지분야 111
4.1.3) 보건의료 및 사회복지 빅데이터의 활용 112
a) 보건복지 관련 공공데이터 활용 서비스 현황 112
b) R&D 사업 예시 113
4.2) 빅데이터의 개인정보보호 113
4.2.1) 빅데이터 개인정보보호 가이드라인 113
4.3) 개인정보에 대한 비식별화 규정 사례 115
4.3.1) HIPAA 프라이버시 규칙(HIPAA Privacy Rule) 115
a) 전면적 규율면제 및 부분적 규율면제 115
4.3.2) 국내 관련 규정 117
a) 공공정보 개방·공유에 따른 개인정보보호 지침 118
b) 빅데이터 활용을 위한 개인정보 비식별화 사례집 118
c) 빅데이터 개인정보보호 가이드라인 119
d) 개인정보 비식별화에 대한 적정성 자율평가 안내서 119
e) 개인정보 비식별화 기술활용안내서 121
4.3.3) 국내 의료관련 법령기반 개인정보 취급서식 현황 122
(5) 의료빅데이터 활용 사례 124
5.1) 빅데이터 기반 의료지원 서비스 영역에서의 사례 124
5.1.1) 진단 영역 124
5.1.2) 치료 영역 124
5.1.3) 환자 관리 영역 125
5.2) 해외 경험 및 빅데이터 활용방향 126
5.2.1) 영국과 미국의 국가적 접근과 시사점 126
5.2.2) 의료 빅데이터 활용의 가치 창출 기전과 사업 분류 128
5.2.3) 국내 보건의료 데이터 현황과 활용의 한계 130
a) 보건의료 데이터 현황 130
b) 보건의료 데이터 활용의 한계 131
5.2.4) 의료 빅데이터 활용의 효율성 제고를 위한 발전 방향 132
5.3) 의료 빅데이터 활용 및 분석 사례 132
5.3.1) 국내외 보건 분야 의료 빅데이터 활용 사례 및 수요 132
a) 국외 132
b) 국내 134
5.3.2) 국내외 복지 분야 의료 빅데이터 활용 사례 및 수요 134
a) 국외 134
b) 국내 135
5.3.3) 의료 빅데이터 분석 사례 - 국내 자살 Buzz 사례 136
a) 빅데이터 기반 국내 청소년 자살 관련 분석 내용 136
b) 청소년 주요 자살 원인 137
c) 빅데이터 분석을 통한 청소년 자살 검색 예측 모형 138
d) 분석 결과 139
e) 빅데이터 분석 방향 및 방법 140
4) 빅데이터 기반 개인 맞춤의료 서비스 142
(1) 빅데이터 기반 개인 맞춤의료 서비스의 정의 및 패러다임 142
1.1) 개인 빅데이터(Personal Big Data)의 정의 및 구성 142
1.2) 맞춤의학 패러다임 143
(2) 국내외 시장동향 144
2.1) 국외 144
2.1.1) 개인진료기록 및 라이프로그 시장동향 144
2.1.2) 유전체분야 시장동향 144
2.2) 국내 145
2.2.1) 개인의료정보와 라이프로그 시장동향 145
2.2.2) 유전체분야 146
2.3) 수혜 분야 147
(3) 국내외 연구동향 및 사례 148
3.1) 국외 148
3.1.1) 개인진료정보와 라이프로그 분야 연구 148
3.1.2) 유전체 분야 연구 149
a) Precision medicine initiative 149
b) The Cancer Genome Atlas(TCGA) Project 149
c) The 100,000 Genomes Project 150
d) Mi-Oncoseq Project 150
3.2) 국내 151
3.2.1) 한국인유전체역학조사사업(KoGES) 151
3.3) 기타 혁신 사례 151
3.3.1) 비트루비안 네트웍스(Vitruvian Networks) 151
3.3.2) 일루미나 152
3.3.3) NUS, ITMO 152
(4) 빅데이터 기반 개인 맞춤의료 서비스 응용 분야 및 사례 153
4.1) 개인 진료기록 분야 153
4.1.1) EHR(Electronic Health Record) 153
4.1.2) PHR(Personal Health Record) 154
a) 개요 154
b) 국내외 PHR 사례 155
c) PHR 관련 표준 158
d) 국내외 PHR 관련 정책 동향 159
e) PHR의 미래 160
4.2) 라이프로그 분야 161
4.3) 유전체 분야 163
5) 원격 의료 164
(1) 정의 및 구성요소 164
1.1) 개념 164
1.1.1) 원격의료(telemedicine) 부문별 정의 165
1.2) 구성요소 166
(2) 원격의료 유형 166
2.1) 국내 원격의료 유형 구분 166
2.1.1) 정부 166
2.1.2) 유관단체 및 학계 167
a) 법적용과 책임영역에 따른 원격의료 유형 구분 167
b) 행위자들 간 관계에 따른 유형 분류 167
c) 핵심유형별 원격의료 구분 168
d) 참여인력과 행위에 따른 원격의료 유형 분류 168
e) 의료법상 원격의료 행위주체에 따른 원격의료 유형 분류 168
2.2) 국외 원격의료 유형 구분 169
2.2.1) 세계의사회(WMA) 169
2.2.2) 미국 원격의료 협회 169
2.2.3) 일본의 원격의료협회 170
(3) 원격의료 종류 및 기능 171
3.1) 원격 청진(Remote Auscultation)용 원격진료 서비스 171
3.1.1) 의료산업 영상회의 시스템 171
3.1.2) InTouch Health의 원격 디지털 청진기 171
3.2) 질병 진단용 의료 영상회의 172
3.2.1) 모바일 플랫폼과 의료용 어플리케이션의 확산 172
3.2.2) 미국 Doctor on Demand의 의료 원격 플랫폼 172
3.3) 원격 로봇 수술 시스템 173
3.3.1) 원격 로봇 장치 시스템의 구조 및 기능 173
3.3.2) 주요 현황 173
(4) 유럽 주요국의 원격의료 사업 모델 175
4.1) 원격의료 제공범위 관련 법령 및 가이드라인 175
4.1.1) 프랑스 176
4.1.2) 독일 177
4.1.3) 영국 178
4.2) 원격의료사업 모델의 주요 사례 179
4.2.1) 국가와 지방조직 등에 의해 추진되는 원격의료 프로그램 180
a) 영국 Whole Systems Demonstrators(WSD) 프로젝트 180
b) 벨기에 Vinca 프로젝트 181
4.2.2) 병원조직에 기반을 두고 원격의료 사업을 하는 모델 181
a) 덴마크 Odense 대학병원 181
b) 영국 Airdale NHS hospital 182
4.2.3) 민간의 원격의료 사업자가 자체적으로 사업을 하는 모델 183
a) 독일 Vitaphone 183
b) 네덜란드 Ksyos 원격의료 센터 185
6) 디지털 웰니스 186
(1) 구성요소 및 플랫폼 현황 186
1.1) 구성요소 186
1.2) 웰니스 휴먼케어 플랫폼 186
1.3) 지향가치에 따른 구분 188
(2) 셀프케어 부문의 분야별 기술 동향 및 ICT 융합 기술 전망 189
2.1) 생활건강관리 분야 189
2.1.1) 활동량 모니터링 189
2.1.2) 식습관 모니터링 190
a) Healbe의 GoBe 190
2.1.3) 수면 건강상태 모니터링 190
a) Sleepsense 190
b) Withings의 Aura 191
2.2) 피트니스/건강관리 분야 192
2.2.1) 피트니스 트랙커 192
2.2.2) 스마트 웨어 193
2.2.3) 스마트 렌즈/패치 193
2.2.4) 기타 제품 사례 194
2.3) 웰에이징 분야 195
2.3.1) 원격 모니터링 기술 195
2.3.2) 홈 케어 기술 196
2.3.3) 생활 모니터링 기술 196
2.4) 웰니스 ICT 융합 기술 전망 197
(3) 대상자별 웰니스케어 산업 및 제품 동향 198
3.1) 만성질환자를 위한 웰니스케어 198
3.1.1) 혈압측정기 200
a) 커프방식의 팔뚝형 자동 혈압 측정기 200
b) 커프 방식의 자가 측정 팔뚝형 혈압계 201
c) 커프 방식의 자가 측정 손목형 혈압계 202
d) PPG/ECG 방식의 손목형 혈압계 202
e) 심박 파형 분석 방식 손가락형 혈압계 203
3.1.2) 혈당 측정기 204
3.2) 고령인의 생활 독립을 보조하는 웰니스케어 205
3.2.1) 낙상감지 및 응급호출기 205
3.2.2) 노인의 신체 및 오감 능력 보완 206
a) liftware 206
b) soundhawk 206
3.2.3) 치매 환자의 증상 완화 및 보호 207
a) 와이브레인 208
3.2.4) 복약 알림 및 복약 여부 감지 208
a) 스마트 약통 209
b) 약 자체에 센서를 내장한 알약 209
c) 당뇨병 환자를 위한 복약 알림 서비스 210
3.2.5) 원격관리 서비스 제품 사례 210
a) Pager 210
b) 몰리 211
c) Lively 211
d) 온콜 212
3.3) 일반인의 자가 진단 및 건강관리를 위한 웰니스케어 제품 212
3.3.1) 활동량계 212
3.3.2) 심박계 213
3.3.3) 심전도 측정기 214
a) AliveCor 214
b) Corventis PiiX 215
3.3.4) 체지방 및 근육량 측정기 215
a) 인바디 밴드 215
b) Skulpt 216
3.3.5) 수면센서 216
3.3.6) 체온계 218
a) 스마트폰 악세서리 형태의 비접촉식 체온계 218
b) 스마트폰 무선 연동 체온계 218
c) 손목형 피부 온도계 219
3.3.7) 디지털 청진기 219
a) Clinicloud 219
3.3.8) 피부관리 220
a) 웨이(WAY) 220
b) 넷타트모 준(Netatmo June) 221
3.3.9) 스포츠 운동기기 221
a) 운동의 움직임 감지를 통한 운동 자세 및 횟수 측정 221
b) 스마트 매트 222
3.3.10) 스트레스 및 심호흡 측정기 223
a) EMVIO 223
b) spire 223
3.3.11) 식습관 및 칫솔 습관 측정기 224
3.3.12) 자세 측정 및 교정 225
a) 일상에서의 자세 측정 및 교정 225
b) 게임을 통해 수행하는 재활 치료 225
3.3.13) 건강 키오스크 226
(4) 유럽연합 ICT 기반 웰니스 시범사업 사례 227
4.1) Renewing Health 프로젝트 227
4.1.1) 프로젝트 개요 227
4.1.2) Renewing Health ICT 활용 흐름과 사례 228
a) ICT 활용 흐름의 특색 228
b) Renewing Health 프로젝트 평가 230
4.2) 스마트케어 프로젝트 232
4.2.1) 프로젝트 개요 232
a) 시범 적용 지역 및 대상자 수와 구성 232
b) 전통적 케어 모델과 스마트케어 모델 비교분석 233
c) 스마트케어 프로젝트 시나리오 경로 234
4.2.2) ICT 기반 인프라 및 사례 소개 234
a) ICT 기반 인프라의 특징 234
b) 사례 소개 및 서비스 평가 236
4.2.3) 시사점 237
4.3) ICT-AGE 프로젝트 239
4.3.1) 프로젝트 개요 239
4.3.2) 독립생활 지원 ICT 분류 240
4.3.3) 분석된 모범사례 241
a) ISISEMD 242
b) ADVANCED TELECARE 243
c) PAPERO 243
d) HAL 243
e) SAS 244
f) HOMEKIT 244
g) TAIWAN TELEHEALTH 244
h) KAISER TELEHEALTH 245
i) WSD TELEHEATH 245
j) TELBIL 245
k) ACTION 246
l) WEST LOTHIAN TELECARE 246
m) SCOTTISH TELECARE 246
n) BRAIN AGE 246
(5) 국내외 정책 방향 247
5.1) 국내 247
5.1.1) 맞춤형 웰니스케어 정책 247
5.1.2) 웰니스케어 서비스 구현 사업 248
5.2) 국외 249
5.2.1) 미국 249
a) 부문별 정책방향 250
5.2.2) EU 251
5.2.3) 호주 252
a) 관련 정책 동향 252
b) aged care 개혁 253
5.2.4) 일본 253
5.2.5) 중국 254
7) 마이크로의료로봇 256
(1) 개요 및 기술 수준 256
1.1) 개요 및 의학적 응용분야 256
1.2) 기술 수준 256
1.2.1) 세포 전달 및 정밀 3차원 구조물 제작기법 연구 현황 257
(2) 국내외 동향 258
2.1) 국내 연구개발 동향 258
2.1.1) 대구경북과학기술원(DGIST) 258
a) 3차원 구조물 형태의 마이크로 로봇 제작 259
b) 섬모 마이크로로봇 개발 259
2.1.2) 전남대학교 263
a) 마이크로의료로봇센터 263
b) 대식세포 기반 암치료 로봇 개발 266
c) 혈관치료용 마이크로로봇 269
d) 박테리아 기반 나노로봇 270
e) 원격 뇌수술 로봇 271
f) 골절 정복용 수술 로봇 시스템 272
g) 로보틱 카우치 273
2.2) 미국 274
2.2.1) 미국 의료용 로봇 시장 및 향후 전망 274
2.2.2) 주요 사례 276
a) Humber River Hospital 276
b) STAR(Smart Tissue Autonomous Robot) 개발 276
2.2.3) 의료기기 관련 규제 및 의료용 로봇에 미치는 영향 277
a) 의료용 수술로봇 (Medical Devices) 278
b) 가정용의료로봇(Home Care Medical Devices) 279
c) 모바일 의료 앱(Mobile Medical Applications) 280
(3) 주요 기술 분석 및 연구 282
3.1) 3차원 마이크로로봇 설계 및 제작 282
3.2) 3차원 마이크로로봇 제어 283
3.3) 3차원 마이크로로봇 제어 및 의공학 응용 285
(4) 표준 동향 및 발전 방안 287
3. 국내외 ICT 융합 의료산업 전략 289
1) 주요국의 ICT 융합 의료산업 추진전략 289
(1) 추진 배경과 목적 289
1.1) 경제 구조 변화에 대한 대응 289
1.2) 경제성장 전략 추진 289
(2) 추진전략과 주요 수단 290
2.1) ICT 융합 신산업정책 290
2.1.1) 일본 290
2.1.2) 미국 291
2.2) 스타트업 활성화 292
2.3) R&D 혁신 클러스터 292
2.3.1) THE GERMAN MEDICAL TECHNOLOGY INDUSTRY 293
2.4) 의료정보 활용 촉진 293
2.5) 의료정보 보호체제 개선 294
2.6) 인센티브를 통한 이해관계자 참여 확대 295
2.6.1) 미국 295
2.7) 해외 진출 296
2) 국내 ICT 융합 의료산업 추진전략 297
(1) 주요 추진 전략 297
(2) 부처별 추진 현황 298
2.1) 산업통상자원부 298
2.2) 보건의료 빅데이터 플랫폼 298
(3) 국내 의료 산업 규모 및 기타 현황 299

Ⅱ. AI 및 VR/AR 기반 디지털 헬스케어 응용사례 및 연구동향 303

1. 인공지능(AI) 기반 디지털 헬스케어 303
1) 인공지능(AI) 기술 분석 및 의료와의 융합 303
(1) 의료와 AI의 융합 배경 및 가능성 303
1.1) 미충족 의료수요 (Unmet Medical Needs) 303
1.1.1) 의료데이터의 복잡성 증가 303
1.1.2) 오진율 증가 305
1.1.3) 국민의 삶의 질 요구 증대 306
1.2) 의료와 AI 접목의 가치 307
1.2.1) 기술적 가치 309
1.2.2) 경제적 가치 310
1.2.3) 사회적 가치 310
1.3) 보건의료 AI 실현의 가능성 311
1.3.1) ICT 인프라 311
1.3.2) 의료장비 보유수준 312
1.3.3) 풍부한 의료 데이터 313
1.3.4) 세계적 수준의 AI 영상인식 기술력 314
(2) AI 정의 및 기술 분석 315
2.1) 인공지능의 정의 및 분류 315
2.2) 3대 주요 기술 316
2.2.1) 학습 316
a) 학습 개념 316
2.2.2) 추론 317
2.2.3) 인식 317
2.3) 딥 러닝(Deep Learning)의 개념 317
2) AI 기반 디지털 헬스케어 산업 동향 320
(1) 시장 동향 및 전망 320
1.1) 인공지능 기반 헬스케어 서비스 개요 및 주요 기술 320
1.1.1) 인공지능 기술의 잠재가치 321
1.2) 국내외 시장 동향 및 전망 323
1.2.1) 국내외 시장 규모 / 전망 323
1.2.2) 기술별 세계 시장 규모 / 전망 324
1.2.3) 지역별 시장 규모 324
1.2.4) 조사기관별 시장 규모 및 전망 325
a) IDC 325
b) Frost&Sullivan/ BCC Research 325
(2) 기업 및 유망 스타트업 동향 327
2.1) 대표 기업 동향 327
2.1.1) IBM 327
2.1.2) Google 328
2.1.3) Apple 328
2.2) 유망 스타트업 동향 330
2.2.1) 글로벌 AI 헬스케어 투자금액 및 거래 330
2.2.2) 글로벌 스타트업 투자 현황 및 국내 AI 총 시장 규모 330
2.2.3) 국내외 유망 스타트업 동향 332
a) 국내 332
b) 국외 332
3) AI 기반 디지털 헬스케어 주요 사례 및 시사점 334
(1) 의료 영상에서의 인공지능 활용 사례 334
1.1) 의료 영상에서 인공지능 기법 334
1.1.1) 인공지능 알고리즘 적용을 위한 과정 334
1.1.2) 과정별 주요 내용 334
1.2) 자동분류를 위한 인공지능 기법 336
1.2.1) 베이지안 분류기(Bayesian Classifier) 336
1.2.2) SVM 분류기 336
1.2.3) 인공신경망 분류기 337
1.3) 의료영상의 인공지능 활용 사례 338
1.3.1) 유방 영상의 AI 338
1.3.2) 흉부/폐 영상의 AI 339
1.3.3) 기타 의료 영상의 AI 340
(2) 딥러닝 기술 접목 헬스케어 주요 사례 342
2.1) 한국과학기술원의 ‘저선량 영상기술’ 342
2.2) VUNO-Med 343
2.3) S-Detect 344
(3) 분류별 활용 사례 346
3.1) 특허분석을 통한 AI 활용 사례 346
3.2) IP History 분석을 통한 AI 기술 활용 348
3.3) 언론보도를 통한 AI 활용 사례 350
(4) 주요 AI 활용 사례 및 연구개발 현황 352
4.1) IBM 'Watson' 352
4.1.1) 미국 352
4.1.2) 일본 352
4.1.3) Watson for Oncology 353
a) 중국에서의 의료 시장 진출 사례 354
b) 미국 내 활동 현황 355
c) IBM의 계획 355
4.2) 미국 시카고대·일본 프론테오(FRONTEO) 공동 연구팀 355
4.3) 캐나다 루드비히(Ludwig) 356
4.4) 영국 UCLH 357
4.5) 일본 357
4.5.1) 의약기반·건강·영양연구소/ AI 이용 획기적 신약 개발 357
4.5.2) 경제산업성/ AI 이용 당뇨병 개선·예방 시스템 구축 358
4.5.3) 총무성/ AI 로봇 활용 시스템 구축 358
4.6) 인공췌장과 인공지능을 통한 개인 맞춤형 혈당 관리 358
4.6.1) 시스템 구성요소 및 환경 359
4.6.2) FDA 승인-MiniMed 670G 361
4.6.3) 인공췌장의 6단계 361
4.6.4) Sugar.IQ 363
4.6.5) 개인 맞춤형 혈당 관리의 의미 364
(5) 국내 AI기반 디지털 헬스케어 과제 366
5.1) 기술적 측면 366
5.2) 산업적 측면 367
5.3) 사회적 측면 368
2. VR/AR 기반 디지털 헬스케어 370
1) VR/AR 개요 및 시장 현황 370
(1) 가상현실(Virtual Reality, VR) 370
1.1) 개념 370
1.2) 응용 분야 370
1.2.1) 가상현실 비즈니스 모델 사례 370
1.2.2) VR 분야별 가치체인 371
1.3) 국내외 시장 규모 372
1.3.1) 전 세계 시장 규모 372
1.3.2) 국내 시장규모 372
(2) 증강현실(Augmented Reality, AR) 373
2.1) 개념 373
2.2) 가상현실과의 구분 374
2.3) 분야별 특허출원현황 374
2.4) VR과의 비교 시장 전망 375
2) VR 기반 디지털 헬스케어 기술 및 주요 활용 사례 376
(1) 메디컬 VR 기술 376
1.1) 가상현실 3요소 376
1.1.1) 3요소 개념 376
1.1.2) 3요소 관계 376
1.2) 의료용 VR 시스템 구조 377
1.3) 수술 시뮬레이터의 구성 요소 377
(2) 메디컬 VR 응용 분야 378
2.1) 영상진단학 379
2.1.1) 영상 가이드 수술을 위한 가시화 프로세스 380
2.1.2) 임상 적용 현황 380
2.2) 외과학 381
2.2.1) 임상 응용 및 사례 381
a) PASSPORT 프로젝트 382
2.3) 재활의학 383
2.3.1) 응용 사례 383
a) Lokomat 383
b) 외골격로봇 및 VR이용 하반신마비 재활 훈련 385
c) VR 게임을 이용한 놀이형 물리치료 386
d) 키넥트(kinect) 이용 뇌졸중 환자 재활 프로그램 387
2.4) 정신신경과학 387
2.4.1) 응용 사례 388
a) 심리상담 시뮬레이터 'SimSensei' 388
b) 가상현실을 이용한 우울증 치료 연구 388
c) Be Fearless campaign 389
2.4.2) VR을 활용한 PTSD 치료 사례 390
a) Virtual Vietnam 390
b) Virtual Iraq 391
c) VR을 이용한 PTSD 치료 결과 393
2.5) 의학 교육과 수술 훈련 VR 활용의 필요성 395
2.5.1) 암 수술의 생중계 395
2.5.2) VR과 의학 교육의 접목 396
2.5.3) VR 활용의 필요성 397
a) 저소득 국가의 수술 교육을 위한 VR 397
b) 외과 수련 시간의 부족 398
c) 시뮬레이션 수술 훈련의 필요성 399
2.6) 의학 교육과 수술 훈련 VR 활용의 가능성 400
2.6.1) 가상현실을 통한 수술 트레이닝 400
2.6.2) 환자의 3차원 모델링 401
a) Visible Patients 401
b) Digital Human 403
2.6.3) 햅틱 기술을 이용한 훈련 404
a) Leap Motion 404
2.6.4) 시사점 405
a) 최소 침습 수술의 수술 시뮬레이터 405
3) AR 기반 헬스케어 시스템 동향 407
(1) 메디컬 증강현실 시스템 407
1.1) HMD 기반 증강현실 시스템 407
1.1.1) 광학 방식 HMD(Optical see-through HMD) 407
1.1.2) 비디오 방식 HMD(Video see-through) 408
1.1.3) 모니터 기반 HMD(Monitor based HMD) 408
1.2) Augmented Optics 409
1.3) 증강현실 윈도우 시스템 410
1.4) 증강현실 모니터 시스템/ 증강현실 내시경 시스템 411
1.5) 증강현실 메디컬 이미징 장치 411
1.6) 프로젝션 기반 증강현실 시스템(Projection on the Patient) 412
(2) 증강현실 및 햅틱 소프트웨어 프레임워크 413
2.1) 증강현실 SDK 413
2.2) 증강현실 햅틱 414
(3) 메디컬 데이터 시각화 415
(4) 메디컬 증강현실 시스템의 장점 및 활용되는 상호작용 방법 416
4.1) 메디컬 증강현실 시스템에 활용되는 상호작용 방법 416
4.1.1) 키넥트(Kinect) 416
4.1.2) 메디컬 증강현실 시스템의 장점 417
a) 4가지 잠재적인 장점 417
b) 현존하는 기술과 네 개의 장점 사이의 관계 418