디지털 헬스케어는 어떻게 비즈니스가 되는가-김치원(240926~241018)

*주의: 개인적인 정리 목적의 글. 임의로 재구성한 부분 있음

 

<책 정보>

디지털 헬스케어는 어떻게 비즈니스가 되는가(2020; 구판)
-저자: 김치원 지음

-출판사: 클라우드나인

-분야: 경제/경영

 

-미국 디지털 헬스케어 다양한 선행사례들을 체계적으로 분석한 의료경영전략서

 

-아는 분의 책장에서 빌려온 책이기에 구판으로 읽게 되었다. 2023 개정판이 있으니 새로운 판본에서는 어쩌면 여기서 내린 부정적 평가를 상당부분 극복했을 수도 있음.

-우리나라에 디지털 헬스케어의 선행사례가 많지 않기에, 그나마 디지털 헬스케어의 역사가 긴 미국의 사례들을 최대한 긁어 모아 분석한 전략서. 그런 탓에 미국의 상황을 중심으로 기술되어 있다는 단점이 있으나, 그 자체만으로 어느 정도의 인사이트를 주고, 한국의 특징에 대해 저자가 덧붙인 내용도 있어 도움이 된다.

-가장 인상적이었던 부분은 우리가 흔히 생각하는, '규제 때문에 의료산업의 발전이 어렵다'라는 주장을 정면에서 반박한다는 점. 물론 규제 때문에 어려운 부분이 있다는 것은 인정하지만, 규제는 디지털 헬스케어가 직면한 문제의 일부 밖에 되지 않으며 규제만을 탓하는 것은 안일한 생각이라는 점을 책 전반에 걸쳐 보여준다.

-약간 개인적으로 실망스러운 점은 미국 상황을 중심으로 설명한 끝에 한국에서 어렵다면 미국에서 도전하라는 식으로 결론을 냈다는 부분. 그러한 결론이 현실적인지 아닌지는 둘째 치고서, 책 전반적으로 끌고 온 내용과 많이 동떨어진 느낌이 드는 안일한 결론이라는 생각이 들었음. 이 책이 만약에 미국에서 디지털 헬스케어 서비스 사업을 시작할 수 있는지를 집중적으로 다루는 책이었다면 합당한 마무리였겠으나, 기존에 미국에서 진행되었던 비즈니스 모델들을 참고하여 우리도 활용해보자는 이야기 끝에 나온 결론이 저런 식이라는 것은 좀 아쉽다고 생각.

-책은 추천. 실망스럽다는 부분을 이야기했지만 전체의 몇 퍼센트에 지나지 않는 일부분이고, 그것이 이 책의 핵심가치가 아니기에 딱히 책의 가치가 빛을 바랜다고 생각하지는 않음. 만약  헬스케어 업종에 관심이 있다면 꼭 한 번 읽어볼 필요가 있다고 느꼈다. 

 

<내용>
0. 프롤로그
-규제는 문제의 일부에 불과
-일반적 단계: '규제→FDA승인→의학계 인정→보험사 수가적용'까지 20년까지도 소요. 의사가 사용하느냐까지 가면 그보다 더.

1장 지불주체
1. 보험자와 고용주
-보험자: 사보험, CMS(메디케어, 메디케이드), 고용주에 의한 고용보험(자가보험, 완전보험)
-일반적으로 보험은 디지털 진료나 새 보험에 보수적
-전략 1) 기존 승인기술을 변용. 2) 보험사의 비용 감소(when 사보험 공략). 3)고용주를 공략(직장관련성, 직원복지성)
-변형수가방식: 1) 성과기반수가. 2)메디케이드 어드밴티지(CMS에서 사보험사에 비용할당 후 사보험에서 운영) 활용

2. 독자적 솔루션
-최종목표: 보험 적용을 통한 주류학회 편입
-현 방향: 고용주 공략, 의료진 공략
-새로운 솔루션 =새로운 데이터 =의료진의 거부감 증가
-사람이 고용되지 않은 기술은 기술이 적용되지 않은 것보다 효과적이나 단순 알림 등 여타 단순기술과 효과가 다르지 않음
-전략1: 의사를 공략하기 
1) 진단+데이터분석까지 대행: ex) 메드트로닉, 아이리듬 심전도 모니터링, 긴급도에 따른 알림
-전략2: 직접 의사를 고용하기
1) 진단 중심→의료공급자로. ex) 진저(우울증 진단앱→정신상담, 관리 앱)
2) 약제 주문처방→상담, 치료, 관리 서비스로. ex) 로만, 더 필 클럽
3) 앱 기반 관리→앱+사람코치. ex) 온듀오, 눔, 오마다
-전략3: 고용주 공략하기
1) 치료영역의 확장(Special→General)
-기타 전략
1) 진료효율보조→직접진료 통한 사례 창출. ex) 웰 메디컬, 네오펙트
2) 복약순응도 관리

3. 제약회사
-자체 앱을 만드려는 시도가 있었으나 난이도가 높아 자체앱이 사라지는 추세
-니즈: 원격 임상시험(웨어러블), 환자모집비용 감소(환자데이터, SNS), 의사대상 영업루트 확보(의사SNS), 
복약순응도 증가(=매출. 약 센서, 주입기 센서, 약통센서, 리필인센티브), 질병관리(=지속적 세일즈. 항암제+부작용 관리)

4. 소비자
-특징: 소비자 주권 관점? But 막연, 소비자의 지불의욕 적음, 업체에 대한 신용부족
-민망한 영역 해결 사례1: 발기부전, 탈모, 조루, 피임의 주문처방 by 원격질문지 + 정기구독
→우려사항: 1) 제한적 솔루션, 2) 허가외 처방. ex) 혈압약을 무대공포증 해소제로 사용
-민망한 영역 해결 사례2: 성병, 혈당, 임신의 앳홈 테스트
-웰니스 영역: 운동, 미용, 명상, 투명교정장치(의사가 진료한 후 원격관리)

5. 병원
-특징: 의사를 도와주는 경우에 대해 적극적
-매출증대: 성형중개 by 접근성 개선(한국은 환자유인행위가 불법이므로), 예약(소아과)
-비용감소, 생산성증대: 의무기록 대리작성 서비스(유사 리멤버)
-규제에 순응: 안전주사기의 예
c.f) 미국의 헬스센터(by 월마트, CVS) 공략하는 방법도 가능


2장 진단과 검사의 의학적 의미
1. 선별
-정의: 진단 이전 단계. 고위험군 중심. 저렴. 접근성과 대중성, 민감도 중요. 진단으로 유도
-리드타임 편향: 치료를 받을 필요 없는 질환은 선별해봤자 의미가 없음(선별은 빨랐으나 생존시간은 그대로)

2. 검사
1) 집에서의 검사: 병원 방문 필요성 판단(ex: 임신) or 추적검사(ex: 혈압)
ex) 소변검사 서비스, 웨어러블 혈압측정기기
2) 병원에서의 검사: 치료 방법을 결정. ex) 다이어트
3) 검사의 기타가치: 비용절감(보험, 과잉진료, 수가), 시간절약(유전체), 환자 편의

3. 커뮤니케이션 도구로서의 검사(ex: 인바디)


3장 디지털 치료제
1. 디지털 치료제의 개념과 분류
-개념: 임상시험으로 치료효과가 입증된 고품질 디지털 제품 혹은 서비스
-보험적용 옵션: 1) 약으로 간주(리셋, 리셋-O). 2) 의사처방요양비로 간주(혈당 측정기)
-1차용도 구분: 1) 질병관리예방. 2) 복약순응도 개선. 3) 질병치료

2. 표준치료로의 편입
-PSMES(당뇨교육 프로그램)의 예: 1984년 제작→ 1997년 보험승인 → 2018년 기술기반 교육으로서 가이드라인 언급
-전략1: 기존 표준치료의 반영 → FDA 승인 용이
-전략2: 사파(표준치료X) → FDA 승인 어려움

3. 임상시험시 방법
-인구설정: 특정 환자군만 대상으로 할 시 걸림돌(ex: 남자, 황인, 아이 등)
-실험군 설정(기존 치료 병행 or 단독사용) & 대조군 설정(플라시보 반영 or 기존치료 only)
→ 실제 사용환경과의 일치여부가 몹시 중요
-전향적 연구(새로 모집) > 후향적 연구(치료 중이거나 이미 치료된 환자를 연구)
-교란 변수 제거 by 무작위 비교: 병행설계(실험대조) vs 교차설계(A→B vs B→A; 피험자 숫자 적어 경제적)
c.f) 잔류효과: 교차설계시 앞선 처리의 영향이 남아있는 것. 보통은 4주
-플라시보의 사용: 대체플라시보(다른 제품) vs 비용변경플라시보(기능제한 동일제품)
-용량반응관계 실험: 대조군 vs 저용량 vs 고용량. 아직 디지털 치료제에서의 사용 사례 없음.

4. 공신력 획득 방안
-영역에 따른 필요 여부 판단. 질병관리나 예방은 공신력 불필요. 복약순응도 및 질병치료의 경우 필요.
-규제기관 승인을 받는 목적: 1) 공신력. 2) 보험적용시 유리하리라는 기대. 
3) (미) 디지털 처방목록에 포함되어 약제관리회사(PBM)를 통해 수월하게 계약하기 위함
-그 외 디지털 치료제에 적극적인 여러 규제기관: 영국 의료보험(NHS), 미국 약제관리회사

5. 디지털 치료제의 BM과 파트너쉽
1) 제약회사의 경우
-목적: (1) 질병관리 및 복약순응도 증진(행동치료 목적 아님). (2) 특허만료대응전략
c.f) 약의 선점효과. 의료시스템의 보수성(전당뇨관리영역조차 느림)
-다른 적응증에 비해 중증도가 떨어지는 경우, 파트너가 아예 없는 것이 나을수도. ex) 불면증과 솜리스트
2) 보험수가의 적용
-어려운 이유: 1) 보수성, 2) 비용효과성이 입증되지 않음.
-비용효과성의 증명 필요기간: 1년 내 효과발생이 Best. 2~3년이 최소조건(보험기간과 맞물림)
-수가 선택지: 1) NDC(약물코드): 리셋, 리셋-O. 2) 치료제 CPT(의료행위코드): 솜리스트, 당뇨예방. 3) 보조기기 CPT(의사수가 일부). 4) 내구성 의료기기 취급(하드웨어 있으면)
-원격진료의 종류: 1) 동기적 진료(실시간 원격; 수가인정사례 유일). 2) 비동기적 진료 by 녹음저장. 3) 원격모니터링: 의료진에게 정보전송. 4) 모바일 헬스(앱, 모바일)
-그 외: 민간보험, 독일, 영국에 디지털 치료 수가 시도 有
3) 소비자 대상 판매: 승인절차 필요X. ex) 브레인HQ
4-1) 미국 내 BM - 보험지불자 공략
-자가의료보험(고용주) 공략(오마다)
-메디케어 어드밴티지 공략(프로펠러 헬스)
-병원-보험 복합체의 비용절감실험 공략
4-2) 미국 내 BM - 의료관계자 공략: PBM, 마약치료센터

6. 환자의 사용성
-복약순응도: 디지털 치료제 10~20%, 일반 약 30%
c.f) 호손효과: 실험 중 관찰당한다 생각하여 적극적으로 참여하는 것
→ 의구심을 갖고 있는 보험사에서 가치기반 수가를 제시할 수도(해당 디지털 치료제의 가치가 낮다!)
-디지털 치료제는 치료효과뿐 아니라 모니터링 기능까지도 보완해야!


4장 의료 인공지능
-FDA에서는 기인증 기술(50년 전 개발됨)과의 동등성을 입증해 인증받는 편법이 존재

1. 의료인공지능의 BM
1단계) 업무효율성 증대: 수가 어려움. 병원대상 판매
2단계) 진단 정확도 향상: 의사동반 必, 독자적 판독기능X인 경우
-병리학의 입장: 선별 확진검사이므로 임상가치 충분
-영상의학의 입장: 독자판독기능이 없으므로 임상가치 없음
3단계) 치료효과의 향상(여기부터가 보험수가 적용 범위)
-의사의 판독정확도가 낮은 영역을 개선. ex) 흉부엑스레이
-중증질환의 진단정확도와 생존시간의 개선
-필요하지만 접근성이 낮은 검사의 접근성을 개선. ex) IDx-DR: 당뇨-망막검사 접근성 상승(회색지대)
-예측 통한 대처능력 개선. ex) 뇌졸증 발생시기, 심방세동 발생예상
-비싸고 위험한 검사 대체. ex) 조직검사→AI판독. CT→하트플로우
4) 그 외 BM
-정책적 접근법: 국가기관 어젠다에 탑승. ex) 군병원 불신 개선
-병원 대상 판매 1: 국가기관 어젠다 이용. ex) 메르스와 스크린도어
-병원 대상 판매 2: 첨단 마케팅 수단으로 접근. IBM 왓슨과 첨단마케팅
-병원 대상 판매 3: 정책적 수가제도 변화. if 건당수가 → 포괄수가, then 병원의 비용감소유인 상승
-병원 대상 판매 4: 병원 수익이 증가하거나 하기 싫은 일을 감소시키는 방향

2. 영상 인공지능 임상시험
-BM3단계부터는 높은 수준의 의학
-연구방법: (1) 인공지능 외부타당도 검증(학습에 사용하지 않은 외부 데이터로 검증),
(2) 교란변수 보정(성별, 연령 등) 혹은 무작위 실험, (3) 전향적 연구(>후향적 연구)
-비교대상: 1) 인공지능 VS 의사. 2) 의사 w/AI vs 의사 w/out AI
-결과지표: 환자치료결과가 best. If not, 대리표지자 필요
ex) 당뇨병과 당화혈색소. AI 제출 답이 의사들이 합의한 정답과 일치하는지 여부. 보다 높은 정확도의 검사와의 비교, 등

3. 데이터 네트워크 효과
-정의: 데이터 수집량이 늘어나면 성능이 증가하는 것
-기계학습의 종류: 1) 지도학습: 답지, training set, test set. 2) 비지도학습: 답지X, Clustering. 3) 강화학습: 답지가 아닌 목표(알파고)
-데이터 네트워크 효과와 서비스의 연관성:
1) 정답이 필요하고, 제공괴는 경우: 데이터 네트워크 효과 有. ex) 취향, 상담, 유전체(지역특성), 리멤버, 등
2) 답을 직접 입력해야 하는 경우: 데이터 네트워크 효과 low, b/c 입력하지 않는 case가 많아. → 네트워킹보다는 협업이 필요(왓슨, 열나요)
3) 답 필요 X: 연속변수의 시기 분리. ex) 저혈당쇼크의 발생 전 vs 발생 후
4) 기타: 답이 아닌 습득된 정보를 자연스럽게 이용. ex) Kinsa 체온계와 지역별 감염유행 경보


5장. O2O 비즈니스
1. 일반적인 O2O 비즈니스
-정의: 온라인을 매개로 오프라인 사업과 고객을 연결시키는 비즈니스
-창업 난도(문제발생을 기준으로): 문제발생가능성↓, 여파↓(피부과, 택배, 운전)<...<문제발생가능성↑, 여파↑(성형수술, 과외, 수리, 간병)
-사업 운영시 문제 발생가능성 낮추기의 중요성: 인센티브와 소비자 평점(배달앱), 내재화와 교육(홈스토리 가사노동), 엄선(크린바스켓), 허위매물 관리(직방)
-O2O 비즈니스 생존전략: 1) 거래비용 감소(탐색비용, 결제불편), 2) 시장확장(회색지대 개척), 3) 새로운 가치 제공(ex: 숙박+IOT, 서비스매뉴얼)
-O2O비즈니스의 경쟁: 1) 기존 플랫폼(웹, B2B)과의 경쟁(인프라, 거래처 등). 2) 동일 플랫폼과의 경쟁(차별화). 3) 탈중개화와의 경쟁(탈중개=네트워크효과 감소)
-탈중개화의 주요 변수: 1) 거래일회성<다회성. 2) 건당 수수료, 거래빈도↓→탈중개↓. 3) 거래 관여도↑→탈중개↓

2. 헬스케어에서의 O2O
-문제 유형별 예시(문제발생가능성/문제의 영향)
(1) 하/하: 진료예약, 원격진료(간단+일정한 품질). (2) 상/하: 마사지. (3) 하/상: 만성질환 원격진료. (4) 상/상: O2O어려움. 성형수술 중개 등.
-전략: 의료는 국가적 규제대상이므로 국가적 특성에 근거+일정한 품질 유지됨
ex) 예약: 한국에서는 대기시간을 줄이기 위함, 미국에서는 예약부도를 해결하기 위함. 원격진료: 미국은 대기시간을 줄이기 위함, 중국에서는 의료접근성↑ 위함
(1) 문제가능성 낮고, 거래비용도 낮은 경우: 의료는 신용재라 소비자 평가 어려움 → 의사가 진료내용을 평가
(2) 시장 확장: TLX - 월1회 운동하는 사람 공략 + 기존 헬스자 이익 보존
(3) 새로운 가치: 약배달 서비스(중국은 품질보증, 미국은 약 분할포장)
-탈중개화 대응 시도: (1) 의사편의(경력소개, 고객정보 관리). (2) 환자편의(스케줄 관리)
-BM: (1) 중개수수료(기본; 의료행위, 견적, 상담). (2) 광고(if 탈중개화가능성 높음). (3) 부가서비스(2차소견, 성형보험, 구독형 무한 원격진료)


6장: 보험과의 접점
1. 건강관리 프로그램
-건강증진형 보험상품: 피보험자가 건강증진 노력할수록 혜택제공
-효과: (1) 나이선별 by 젊은 이미지. (2) 건강행동자 선별 by 건강인 가입. (3) 행동변화효과 by 인센티브를 통한 위험, 의료비 감소
-한국의 쟁점: 과연 이러한 설계의 경제적 효과가 국민건강보험공단의 지불과 애초에 낮은 의료비를 이길 정도로 큰가?
-남아공 올라이프 병원: 특정수치가 낮을시 사망자보험으로 자동변환 → 비용 자체를 감소

2. 헬스IQ: 건강한 사람들을 위한 GA
-GA? General Agency. 보험판매회사
-헬스IQ: 건강증진행동+건강퀴즈 → 보험료 할인
-목적: 행동변화 < 건강인 가입 유도


7장: 전망과 제언
1. 코로나 업계의 여파
-체제 자체의 변화는 없을 것(일시적이고 드문 현상)
-디지털 헬스케어의 관점: 노년층, 보험사, 의사의 디지털 친숙도 상승. 원래도 높았던 고용주의 관심 증폭, 시민단체의 반대는 축소. 메디케어는 원래도 의료비 증가를 걱정했으므로 더욱 보수적이게 됨.

2. 병원에 대한 제언
-큰 사이즈 AI로는 큰 회사들을 이길 수 없음.
-작은 사이즈 독자AI 개발 가능성: (1) 환자 행동패턴 분석 → 재입원 예측 모델(아이오와 유니티포인트)
(2) 병원 혼잡도 예측 모델(가이싱거 헬스시스템). (3) 물류관리시스템
-그 외의 활용 가능성: 환자제공 데이터 이용 커뮤니케이션 및 관계구축

3. 정무 기관에 대한 제언
-의료업계는 생명을 다루므로 규제는 필요, 규제완화는 조심할 필요 有
-문제는 수가. 교육, 데이터, 상담의 가치를 인정하지 않고 있음
-전자의무기록을 자발적으로 도입했음에도 DB 활용도 저조. 수가를 이용한 인센티브 확대 필요
-원격 진료에 대한 의료계의 우려: (1) 대학병원 쏠림가능성 → 1차진료에만 허용. (2) 원격진료전문병원 → 왕진 횟수와 동일한 방식으로 제한.
(3) 주치의제 가능성: 완전히 다른 토픽

4. 디지털 헬스케어 업계 제언
-보험수가를 공략하거나, 미국을 노리거나
-보험수가 공략은 페어 테라퓨틱스, 아이리듬 심전도, IDxDR의 사례 참고.
-고용주 공략 등은 한국에서는 불가능한 BM


[부록] 의료인공지능에 대한 미국 보험 적용 사례
1) 하트플로우 FFR: 유럽CE, 미국 FDA 승인을 일찍이 받았으나 CT 분석서비스로 인식되어 수가 인정받지 못함.
 → 의료행위코드를 관상동맥 시뮬레이션 서비스로 바꿔서 신청. 이후 임시수가를 획득함
2) IDxDR: FDA 승인, 비용효과성 인정. 아직 수가는 받지 못했으나 당뇨협회 가이드라인에 언급됨
3) 유방 촬영 컴퓨터 판독: 예외적 수가적용. 정치적 민감주제+기술평가사무국 해체 직후 전문 평가단이 없는 과도기에 적용 성공
4) 요약 
(1) FDA 승인이 보험수가 인정을 의미하지는 않음. (2) 서비스에 맞는 의료행위코드를 받아야 유리. (3) 수가인정이 빈번한 코드를 받는 게 유리
(4) 사회적 관심이 높은 영역의 기술이나 코드면 유리 (5) FDA 승인 단계부터 보험 전략을 고려해야