디지털 기술 은 임상 연구 를 어떻게 혁신 하 는가 ( 1 ) 임상 시험 을 위한 인공 지능 과 소셜 네트워크 | 최윤섭 의 Healthcare Innovation 
 디지털 기술 은 임상 연구 를 어떻게 혁신 하 는가 ( 1 ) 임상 시험 을 위한 인공 지능 과 소셜 네트워크 
 Yoon Sup Choi September 10 , 2015 Big Data , Column , Digital Healthcare 	 Comments 
 디지털 기술 의 발전 은 의료 를 혁신 하 고 있 다 . 디지털 기술 의 융합 에 따라 현재 의료 는 전 세계 적 으로 변혁 의 시기 를 지나가 고 있 다고 해도 과언 이 아니 다 . 
 디지털 헬스 케어 분야 는 이미 미국 에서 초고 속 으로 성장 하 고 있 는 산업 이 다 . 2014 년 은 디지털 헬스 케어 분야 에서 기록 적 인 한 해 였 다 . 미국 의 해당 스타트업 분야 의 투자 규모 는 41 억 달러 로 , 2011 - 2013 년 의 투자 규모 를 합친 것 을 넘어섰 다 . 또한 2015 년 상반기 까지 전년도 의 추세 는 여전히 견고 하 게 이어지 고 있 다 . 
 하지만 디지털 기술 은 의료 분야 에서 새로운 사업 기회 만 만들 어 내 는 것 이 아니 다 . 디지털 기술 은 기존 의 임상 의학 연구 를 근본 적 으로 바꾸 어 나가 고 있 다 . 질병 연구 , 신약 개발 , 임상 시험 등 전통 적 인 의학 연구 분야 도 변혁 의 바람 을 맞 고 있 는 것 이 다 . 
 특히 , 스마트폰 , 인공지능 , 소셜 미디어 , 웨어 러블 디바이스 의 발전 은 의학 연구 부분 에서 도 이미 새로운 기회 를 낳 고 있 다 . 이러 한 기술 을 기반 으로 선도 적 인 제약 회사 , 병원 , 임상 연구자 들 은 지금 까지 와 는 전혀 다른 방식 으로 임상 연구 의 새로운 측면 을 열 어 가 고 있 다 . 
 디지털 기술 을 활용 하 면 지금 까지 얻 을 수 없 었 던 새로운 종류 의 임상 연구 데이터 를 얻 게 되 며 , 그 양 은 차원 이 다르 게 방대 해진다 . 지금 까지 임상 시험 에 참여 하 지 못했 던 환자 들 이 연구 에 기여 하 게 되 며 , 그 방식 과 환자 들 의 역할 역시 과거 와 는 매우 다른 양상 을 띄 게 된다 . 또한 이런 의학 연구 에서 의 변화 는 해결 해야 할 또 다른 이슈 와 숙제 를 남겨 주 기 도 한다 . 
 이번 시리즈 에서 는 스마트폰 , 인공지능 , 소셜 네트워크 , 웨어 러블 디바이스 , 사물 인터넷 등 의 디지털 기술 이 신약 개발 및 임상 시험 등 의 의학 연구 를 어떻게 혁신 하 고 있 는지 알아보 도록 하 겠 다 . 
 의료 , 인공지능 의 대표 적 인 활용 분야 
 현재 인공 지능 에 대한 관심 은 전 세계 적 으로 뜨겁 다 . 인공 지능 의 구현 이 더 이상 SF 속 의 이야기 가 아니 게 된 지금 , 인공 지능 이 앞 으로 인류 의 미래 에 어떤 영향 을 미칠지 에 대한 관심 이 모아 지 는 것 이 다 . 세계 적 인 석학 스티븐 호킹 이나 , ‘ 지구 상 에서 미래 에 가장 먼저 도달 한 남자 ’ 앨 론 머스크 등 은 인공지능 의 발전 이 인류 의 미래 를 위협 할 것 이 라는 예측 을 내어놓 기 도 한다 . 또한 인공지능 때문 에 미래 에 사라질 직업 이 무엇 인지 에 대한 논의 도 활발 하 다 . 
 터미네이터 나 어벤져스 와 같 은 영화 에 등장 하 는 ‘ 강한 인공지능 ( strong artificial intelligence ) ’ 이 도래 하 기 까지 는 아직 오랜 시간 이 걸릴 것 으로 보 고 있 지만 , ‘ 약한 인공지능 ( weak artificial intelligence ) ’ 의 초기 형태 는 여러 산업 분야 에 도 영향 을 미치 고 있 다 . 
 강한 인공지능 은 헐리우드 영화 에 자주 등장 하 듯 스스로 사고 하 고 , 자의식 , 자유 의지 와 정신 까지 도 가지 고 있 는 기계 를 의미 한다 . 반면 약한 인공지능 은 소위 ‘ 인간 지성 의 환영 ( the illusion of human intelligence ) ’ 으로 자율 성 이나 자의식 은 없 지만 , 특정 한 범위 의 문제 에 대해서 는 지능 적 인 행동 을 할 수 있 는 기계 를 의미 한다 . 예 를 들 어 , 글자 를 읽 고 , 쓰 고 , 번역 하 고 , 체스 를 두 고 , 퀴즈 문제 를 풀 고 , 자동차 를 운전 하 는 등 이 여기 에 해당 한다 . 
 현재 실제 비즈니스 와 연구 에 적용 되 고 있 는 인공지능 의 대명사 는 IBM 의 왓슨 ( Watson ) 이 다 . 2011 년 미국 의 유명 퀴즈쇼 제퍼 디 ! 에서 인간 챔피언 두 명 을 무참히 짓밟 고 우승 하 면서 ( 그 중 한 명 은 전설 의 74 연승 을 기록 했 던 , 제퍼 디 의 수퍼스타 켄 제닝스 였 다 ) 전 세계 의 시선 을 한 번 에 받 게 되 었 다 . 
 이후 왓슨 은 재무 , 여행 , 요리 등 의 여러 분야 에 진출 했 지만 , 가장 대표 적 인 활용 분야 는 의료 분야 이 다 . 왓슨 은 현재 여러 병원 및 연구 기관 과 의 활발 한 협력 을 통해 암 환자 를 진단 하 고 , 유전체 를 분석 하 며 , 신약 후보 물질 을 찾 고 , 임상 시험 의 진행 을 돕 고 있 다 . 
 제 퍼디 ! 우승 직후 인 2012 년 3 월 부터 뉴욕 의 메모리얼 슬론 케터링 암 센터 에서 폐암 환자 진단 을 받 기 위한 트레이닝 을 받 기 시작 했 다 . 이어서 MD 앤더슨 , 클리블랜드 클리닉 , 메이요 클리닉 등 세계 유수 의 병원 들 은 저마다 왓슨 을 채택 하 기 시작 했 다 . 왓슨 은 의사 를 도와서 EMR 의 데이터 를 분석 하 여 진료 전 환자 프리뷰 를 돕 고 , 의학 적 근거 에 기반 하 여 환자 에게 최적 의 치료법 을 권고 하 며 , 등록 가능 한 임상 시험 을 선별 하 여 주 며 , 게놈 데이터 를 분석 하 여 발병 원인 변이 를 찾 아 준다 . 
 뿐 만 아니 라 , IBM 은 2015 년 4 월 왓슨 의 헬스 케어 관련 사업 부문 을 ‘ 왓슨 헬스 ( Watson Health ) ’ 라는 독립 적 인 조직 으로 신설 하 고 , 애플 , 존슨 & 존슨 , 메드 트로닉 과 파트너십 을 맺 고 분 편화 되 어 있 는 개별 건강 / 의료 데이터 를 왓슨 을 이용 해서 통합 하 겠 다는 계획 을 발표 하 기 도 했 다 . 
 IBM Watson 과 애플 Siri 가 결합 한다면 
 IBM Watson , 신약 임상 시험 을 돕 는다 
 왓슨 의 의료 연구 분야 적용 에서 특이 할 만 한 부분 은 신약 임상 연구 를 도와 준다는 것 이 다 . 2014 년 9 월 , 혁신 적 인 의료 서비스 와 새로운 기술 에 개방 적 이 기 로 유명 한 병원 인 메이요 클리닉 은 신약 임상 연구 에 왓슨 을 도입 하 겠 다고 발표 했 다 . 기존 의 치료법 에 효과 가 없 는 환자 들 이 등록 할 수 있 는 가장 적합 한 임상 시험 을 왓슨 이 찾 아 주 겠 다는 것 이 다 . 
 모든 신약 은 일정 한 절차 의 임상 시험 을 거침 으로써 그 약효 와 안전성 , 부작용 여부 , 적정 투여 용량 등 을 증명 한 후 에 FDA 혹은 식 약 처 와 같 은 기관 으로부터 승인 을 받 게 된다 . 신약 후보 물질 이 선정 되 면 일반 적 으로 동물 에게 투여 하 여 안전 성 을 검증 하 는 전임 상 시험 ( preclinical trial ) 을 거치 고 , 이후 임상 1 상 ~ 3 상 까지 실제 사람 에게 투여 하 는 임상 시험 을 거치 게 된다 . 
 이 임상시험 은 약 을 개발 하 는 제약 회사 와 질병 으로 고통 받 는 환자 들 에게 모두 중요 한 프로세스 이 다 . 특히 , 기존 의 치료법 에 차도 가 없 는 환자 들 은 임상 연구 에 참여 하 여 , ( 약효 와 안전성 이 완전히 검증 되 지 는 않 았 지만 ) 새로운 치료법 을 남 들 보다 먼저 접하 면서 질병 을 치료 할 소중 한 기회 를 갖 게 된다 . 
 제약사 의 입장 에서 신약 을 성공 적 으로 개발 하 는 것 은 때로 회사 의 명운 이 달린 문제 이 기 도 하 다 . 신약 개발 에 는 오랜 시간 과 막대 한 투자 가 필요 하 기 때문 이 다 . 일반 적 으로 신약 개발 의 전체 과정 은 10 년 이상 의 시간 이 걸리 며 , 10 , 000 여 개 의 후보 물질 중 에 최종 적 으로 승인 을 받 고 시장 에 판매 되 는 약 은 하나 에 불과 하 다고 도 한다 . 
 하지만 특정 환자 에게 현재 임상 시험 중 에 있 는 방대 한 신약 후보 물질 중 에 어떤 것 이 가장 적당 한지 를 판단 하 는 것 은 임상 연구 에 가장 어려운 부분 중 의 하나 이 다 . 임상 시험 에 는 아무 환자 나 받 지 않 는다 . 환자 의 성별 과 나이 부터 , 기대 여명 , 질병 의 세부 분류 , 병기 , 기존 에 시행 한 치료법 , 유전 형 등 의 엄격 한 자격 조건 ( eligibility ) 을 모두 충족 시키 는 환자 만 이 참여 가능 하 다 . 
 문제 는 환자 가 등록 할 수 있 는 임상 연구 는 무엇 이 있 으며 , 각 임상 시험 의 등록 요건 및 프로토콜 은 어떠 한지 를 알 기 위해서 는 이 를 일일이 찾아볼 수 밖 에 없 다는 것 이 다 . 임상 시험 요건 은 보통 매우 긴 텍스트 로 설명 된 문서 로 이루어지 며 , 현재 환자 가 등록 가능 한 요건 이 되 는지 를 파악 하 기 위해서 는 그 문서 를 꼼꼼 하 게 읽 어 보 는 것 외 에 는 방법 이 없 다 . ( 아래 그림 참조 ) 
 현재 환자 를 모집 하 고 있 는 한 임상 연구 의 ‘ 참여 자격 ( Eligibility ) ’ ( 출처 : ClinicalTrial . gov ) 
 메이요 클리닉 한 병원 만 하 더라도 8 , 000 개 이상 의 임상 시험 이 진행 중 이 며 , 전 세계 적 으로 17 만 건 이상 의 임상 연구 가 진행 되 고 있 는 것 을 고려 한다면 , 이 중 에 최적 의 연구 를 찾 는 것 은 거의 불 가능 에 가깝 다 . 더구나 바쁜 의사 들 과 간호사 들 이 이런 문서 를 일일이 검토 하 는 것 도 현실 적 으로 어려운 일 이 다 . 
 적합 한 환자 들 과 적합 한 임상시험 을 서로 매칭 하 기 가 어렵 다는 점 은 여러 가지 문제 를 야기 한다 . 제약 회사 의 입장 에서 는 참여 환자 의 부족 이 임상 시험 을 계획 대로 완료 하 지 못하 는 가장 큰 요인 중 의 하나 이 다 . 또한 , 임상 시험 에 등록 했 더라면 의학 적 인 효용 을 보 았 을 환자 들 이 결국 그러 한 신약 이 개발 되 고 있 는지 조 차 알 지 못하 는 경우 도 발생 하 는 것 이 다 . 
 메이요 클리닉 에서 는 왓슨 이 이러 한 상황 을 해결 해 줄 것 으로 기대 하 고 있 다 . 왓슨 의 가장 기본 적 인 기능 중 의 하나 는 자연어 처리 , 즉 인간 의 언어 를 읽 고 분석 할 수 있 다는 것 이 다 . ClinicalTrial . gov 와 같 은 임상 연구 데이터 베이스 를 모두 읽 고 기억 한 후 , 특정 환자 에게 가장 적합 한 임상 시험 을 매 칭해 줄 수 있 다는 것 이 다 . 
 이렇게 인공지능 을 활용 하 여 메이요 클리닉 에서 는 임상 시험 에 참여 하 는 환자 의 비율 이 현재 의 5 % 에서 10 % 까지 증가 할 것 을 기대 하 고 있 다 . 미국 전체 에서 임상 시험 에 참여 하 는 환자 의 비율 은 3 % 에 불과 한 것 을 고려 하 면 이 수치 는 매우 높 은 수 치이 다 . 임상 시험 에 더 많 은 환자 들 이 등록 하 게 되 면 , 임상 연구 의 진행 이 더욱 개선 될 수 있 다 . 이 는 환자 에게 도 , 임상 연구자 에게 도 , 제약사 에게 도 좋 은 일 이 다 . 
 환자 들 의 페이스북 , 임상 연구 의 새로운 통로 
 흔히 ‘ 환자 들 의 페이스북 ’ 이 라고 도 불리 는 환자 들 의 소셜 미디어 , PatientsLikeMe 도 제약 회사 들 의 신약 임상 연구 에 환자 들 을 모집 하 기 위해서 활용 되 기 도 한다 . 
 PatientsLikeMe 는 ALS ( 루게릭 병 ) 에 걸린 형제 를 위해서 2004 년 에 세 명 의 MIT 의 엔지니어 들 이 ALS 환자 온라인 커뮤니티 를 만들 면서 시작 되 었 다 . 현재 PatientsLikeMe 는 2 , 500 개 이상 의 질병 에 대하 여 , 전 세계 35 만 명 이상 의 환자 들 이 가입 한 거대 한 소셜 네트워크 로 발전 했 다 . 
 전 세계 누구 나 무료 로 가입 할 수 있 는 이 개방 형 서비스 는 철저 하 게 익명 으로 운영 된다 . 회원 가입 시 에 아이디 역할 을 하 는 이메일 을 제외 하 면 어떤 개인 정보 도 넣 을 필요 가 없 다 . 대신 자신 이 앓 고 있 는 질병 과 복용 하 고 있 는 약 등 에 대한 정보 를 입력 하 게 된다 . 
 마치 페이스북 에 가입 했 을 때 처럼 , 환자 들 은 PatientsLikeMe 에 가입 함 으로써 자신 과 같 은 질병 , 병기 등 을 기준 으로 친구 를 맺 을 수 있 으며 , 그 들 과 교류 할 수 있 다 . 특히 , 페이스북 담벼락 에 일기 나 자신 이 좋 아 하 는 책 , 영화 , 스포츠 팀 을 기록 하 는 것 처럼 , PatientsLikeMe 에서 환자 들 은 자신 의 의료 일지 를 작성 하 고 친구 들 에게 공개 할 수 있 다 . 자신 의 질병 증상 , 진행 , 복용 한 약 , 치료 결과 등 을 공유 하 는 것 이 다 . 
 PatientsLikeMe 에 직접 올린 환자 의 기록 ( 출처 : Nature Biotech ) 
 모든 회원 들 이 원천 적 으로 익명 으로 가입 하 고 , 자발 적 으로 자신 의 데이터 를 공개 하 는 것 이 기 때문 에 미국 의료 정보 보호 교정 인 HIPPA ( Health Insurance Portability and Accountability Act ) 에 저촉 되 지 않 는다 . 
 PatientsLikeMe 는 특이 한 수익 모델 을 가지 고 있 다 . 바로 거대 한 규모 의 환자 들 이 모여 있 다는 점 , 그리고 그 환자 들 이 자발 적 으로 올리 는 방대 한 규모 의 데이터 를 이용 한다 . 환자 들 이 자발 적 으로 쓰 는 자신 들 의 의료 일지 , 특히 약 의 효능 과 부작용 에 대한 데이터 는 제약 회사 에 귀중 한 정보 가 된다 . 이 익명 의 의료 빅 데이터 를 제약 회사 와 보험 사 에 판매 하 는 것 이 이 회사 의 수익 모델 중 하나 이 다 . 
 다른 수익 모델 은 바로 환자 와 임상 시험 을 연결 하 는 플랫 폼 이 되 는 것 이 다 . 세계 적 으로 35 만 명 이상 의 환자 가 하나 의 커뮤니티 에 모여 있 다는 것 은 제약사 의 입장 에서 임상 시험 참 여자 와 접촉 할 수 있 는 중요 한 플랫 폼 이 된다 . 제약 회사 들 은 PatientsLikeMe 플랫폼 에 진행 중 인 임상 시험 을 공개 하 고 , 환자 들 은 이 플랫폼 에서 자신 이 등록 할 수 있 는 임상 연구 가 있 는지 를 찾 게 된다 . 
 현재 PatientsLikeMe 에 는 총 19 만 건 이상 의 임상 시험 이 등록 되 어 있 으며 ( 현재 환자 를 모집 하 고 있 는 임상 시험 은 47 , 000 여건 ) , 환자 들 은 여기 에서 자신 의 질병 과 상태 에 맞 는 임상 연구 를 찾 거나 추천 받 을 수 있 다 . 이 와 같이 , 환자 들 의 온라인 커뮤니티 가 제약사 들 로 하여금 임상 시험 을 더욱 가속 화 시킬 수 있 는 기반 이 되 고 있 다 . 
 PatientsLikeMe 에 등록 되 어 있 는 임상 시험 들 
 또한 제약 회사 들 은 이러 한 플랫 폼 을 통해 희귀 질환 환자 들 과 접촉 하 기 도 한다 . 2013 년 2 월 다국적 제약사 베링거 잉 겔 하임 은 치료제 가 없 고 발병 원인 도 알려져 있 지 않 은 희귀 폐질환 , 특발 성 폐 섬유 화증 ( idiopathic pulmonary fibrosis ) 에 대한 연구 및 치료제 개발 을 PatientslikeMe 와 협력 을 통해서 진행 하 겠 다고 발표 했 다 . 
 이 질병 은 미국 전역 에 10 만 명 밖 에 없 을 정도 의 희귀 질환 이 다 . 이러 한 경우 제약사 가 임상 연구 를 위해 충분 한 수 의 환자 들 을 컨 택하 고 모집 하 기 위해서 는 적 지 않 은 시간 과 돈 이 들어간다 . 하 지만 PatientsLikeMe 에 는 이미 4 , 800 여 명 의 특발 성 폐 섬유 화증 환자 들 이 모여 있 으므로 , 특별 한 노력 없이 도 제약사 가 이 환자 들 에게 접근 가능 한 것 이 다 . 
 IBM WatsonPatientsLikeMe 소셜 네트워크 신약 왓슨 인공지능 임상 연구 
 디지털 기술 은 임상 연구 를 어떻게 혁신 하 는가 ( 3 ) : SNS 를 통한 신약 부작용 발견 | 최윤섭 의 Healthcare Innovation says : 
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