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세계보건기구(WHO)가 2020년 3월 11일, ‘신종 코로나 바이러스 감염증(COVID-19)’의 팬데믹(Pandemic; 세계적 대유행)을 선언했다. 코로나19(COVID-19)의 세계 누적 감염자 수는 2,600만 명을 넘어서고 있다. 미국, 브라질, 인도의 3개국에서 세계 절반 이상을 차지하고 있지만, 향후 아프리카 국가 등에서의 감염 확대가 우려되고 있다. 코로나19 팬데믹으로 현대 사회는 과거 어느 때보다 상황이 크게 변동적(Volatile)이고 불확실(Uncertain)하며 복잡(Complex)하고 모호한(Ambiguous) 뷰카(VUCA) 시대에 있으며, 전 세계적으로 유례없는 환경 변화를 맞이하고 있다.

코로나19 팬데믹으로 인해 의료체제가 붕괴되거나 경제활동이 정지되는 등 세계 각국으로 막대한 영향을 미치고 있다. 새로운 표준이 일상으로 자리 잡는 뉴노멀(New normal) 시대가 도래하고 향후 최소 2년 동안 모든 사회ㆍ경제활동이 코로나19를 기준으로 재편될 것으로 보이는 가운데, 방역과 건강관리의 중요성이 대두되면서 디지털 헬스케어가 뉴노멀 시대의 유망산업으로 주목받고 있다.

2019년 12월 31일, 캐나다의 헬스케어 플랫폼 ‘블루닷(BlueDot)’은 새로운 감염병 유행이 우려된다며 플랫폼 회원들에게 중국 우한 등으로의 도항을 자제하라고 경고하였다. 미국 질병예방관리센터(CDC)에서는 일주일이 지난 2020년 1월 6일, 세계보건기구(WHO)에서는 이보다 사흘 뒤인 2020년 1월 9일에 감염증 확산을 공식 발표하였다. 블루닷(BlueDot)은 국제기구보다 약 1주일이나 빠른 타이밍에 비상상황이라는 것을 전파하였다. 속도가 중요한 감염증 대응에서 1주일 차이가 매우 크게 작용한다는 것은 2020년 9월 현재, 누구나 실감하고 있을 것이다. 블루닷(BlueDot)은 공적기관 사이트에서 개인 블로그에 이르기까지 독자적인 AI 알고리즘에 의해 분석하여, 코로나19의 팬데믹 가능성을 감지했다. 이 알고리즘은 항공권 발권 데이터를 분석하는 것으로, 먼저 방콕, 서울, 타이베이, 도쿄로 감염이 확산될 것이라는 점도 정확히 예측하였다.

코로나19 팬데믹으로 헬스케어 시장에 대한 관심이 증폭되고 있다. AI를 포함한 디지털 기술이 헬스케어 업계에서 빠뜨릴 수 없는 기술이 되고 있다는 것을 의심하는 사람은 없다. 지금까지는 의료행위 책임에 대한 문제나 분석(진단) 정확도의 문제, 개인정보보호 문제 등과 함께 사업성 관점에서도 디지털 기술에 의한 헬스케어 업계의 변화는 매우 더딘 편이다. 코로나19 팬데믹은 지지부진했던 헬스케어 업계의 디지털화(디지털 헬스케어)를 단숨에 진행시키게 될 것이다.

그동안 의료계의 반대 등 수많은 장벽에 부딪혀 디지털 헬스케어 도입이 늦춰져 왔지만, 코로나 19로 비대면 의료서비스에 대한 사회적 필요가 집중되고 있다. 한시적이지만 원격진료가 도입되었다. 정부는 2020년 2월, 환자가 의료기관에 방문하지 않고도 상담을 받고, 지정한 약국을 통해 약을 처방받을 수 있게 하였다. 이와 같은 현상은 국내에만 국한된 것이 아니다. 대면접촉을 통해 전염되는 코로나19(COVID-19)의 특성상 세계 각국에서 비대면 진료에 대한 수요가 높아지고 있기 때문이다. 각국의 정부는 온라인 진료를 포함한 원격의료의 도입을 촉진하고, 공적 건강보험도 보험 상환을 확대하고 있다.

코로나19 이후 원격의료 등 첨단의료 기술에 대한 수요가 증가하는 가운데, D.N.A(Data, Network, AI) 산업의 도약이 더욱 활발할 것으로 전망된다. 데이터 산업 활성화 전략으로 관계부처가 합동하여 ‘아이코리아(I-Korea) 4.0’을 정책브랜드로 설정하고, ‘D.N.A(Data, Network, AI) 활성화’, ‘R&D 생태계 혁신’, ‘국민 삶의 질 향상’을 3대 정책방향으로 추진 중이다.

팬데믹에는 타 재해와는 다른 특징이 있다. 그것은 인간의 건강과 생명 위협에 직결되지만 물리적인 피해는 전무하다는 것이다. 그러나 감염 확대를 억제하기 위한 시책, 즉 외출 금지, 국가간 이동 제한, 이벤트 자제, 그리고 많은 비즈니스 활동의 사실상 정지에 의해 막대한 경제적ㆍ사회적 손실이 발생하고, 인간이 사회적인 활동을 할수록 피해가 증대되어 간다. 덧붙여 지구상 어디에도 도망갈 곳은 없고, 수습할 때까지는 년 단위의 시간이 필요하게 된다. 게다가 바이러스의 변이를 고려하면, 이 같은 현상이 가까운 미래에 반복되지 않을 것이라는 보증은 없다.

포스트 코로나 시대에 살고 있는 우리는 그들과 공존해 나갈 수밖에 없다. 감염 확대와 균형을 이루면서 일정 수준의 생활을 유지해 나가려면 비대면ㆍ비접촉이 전제되는 언택트(Untact) 사회를 만들어 가는 수밖에 없을 것이다. 다행히도 디지털 기술을 통해 해결책을 마련할 수 있다. 인터넷은 전 세계에 보급되어 있으며, 스마트폰으로 많은 사람들이 소통할 수 있는 환경이 조성되어 있다. 사회 전체의 양상을 실시간 수집하여 디지털 데이터로 전환하고 그것을 공유해 해석하는 것도 불가능한 것이 아니다. 흑사병이나 스페인독감이 유행하던 시절에는 없던 강력한 무기가 현재는 있다는 것이다. 언택트 사회에서는 개인의 건강을 스스로 관리하고 진단할 수 있는 디지털 헬스케어의 보급이 확대될 것으로 예상된다. 디지털 비대면이 삶의 변화를 주도하는 뉴노멀 시대가 도래 하면서, 비대면 건강관리 및 질병 치료를 가능하게 하는 원격의료와 디지털 치료제 개발 등을 포함하는 비대면 디지털 헬스케어 기술 분야가 크게 각광받고 있다.

이에 IRS글로벌에서는 포스트 코로나 시대에 돌파구로 전망되는 디지털 헬스케어 산업에 관심이 있는 기관ㆍ업체의 실무담당자들에게 연구개발, 사업전략 수립에 도움이 되기를 바라는 마음에 조사를 기획하였다. 코로나19에 의해 변화하는 헬스케어의 글로벌 동향과 디지털 전환(DX)에 따른 최신 동향을 소개하고, 디지털 헬스케어의 산업 전망과 미래 전략을 분석하였다. 특히, 본서에서는 정부가 미래산업과 첨단기술 육성을 위해 지원하고 있는 D.N.A(Data, Network, AI) 산업별 헬스케어 영역에서의 활용을 중심적으로 다루고 있다. 디지털 헬스케어 관련 연구개발 및 사업을 진행하는 관계자들에게 유용한 정보로 활용되어 미력하나마 국내 헬스케어 산업의 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 자료가 되기를 기대해본다.

Ⅰ. 포스트 코로나 시대 디지털 헬스케어 산업 동향

1. 포스트 코로나 시대의 디지털 헬스케어

  1-1. 디지털 헬스케어 개요 및 시장 동향

    1) 개념 및 트렌드 변화

      (1) 헬스케어의 개념 및 정의

      (2) 디지털 헬스케어에 대한 정의

      (3) 헬스케어 산업의 트렌드 변화와 특징

      (4) 디지털 헬스케어 관련 기술의 진화

    2) 디지털 헬스케어의 시장 동향

      (1) 글로벌 시장

      (2) 국내 시장

    3) 주요 분야별 시장 동향 및 전망

      (1) 포스트 코로나 시대의 핵심 – D.N.A(데이터ㆍ네트워크ㆍAI)

      (2) 원격의료 시장 현황 및 전망

      (3) 디지털 치료제 시장 현황 및 전망

      (4) 펨테크(FemTech) 시장 현황 및 전망

    4) 글로벌 헬스케어 산업의 투자 동향과 유망기업

      (1) 글로벌 헬스케어 최신 투자동향과 Top10

      (2) 글로벌 디지털 헬스케어 최신 투자동향과 Top10

  1-2. 코로나19에 의해 가속되는 디지털 헬스케어

    1) 의료붕괴의 해결책이 될 디지털 헬스케어

    2) 주요 애플리케이션

      (1) 온라인 진료와 PBM

      (2) PoC Testing과 PHR

      (3) CDSS와 1차 의료(Primary Care)의 임파워먼트

      (4) 의료기관용 솔루션

    3) 민간 섹터에서 공적 섹터로 이동

    4) 정리

2. 코로나19 발생으로 주목받는 디지털 헬스케어

  2-1. 코로나19로 기대되는 세계 디지털 헬스케어의 대응

    1) 예방과 조기발견

      (1) 예방

      (2) 소비자를 위한 셀프 어세스먼트

      (3) 재택 검사키트

      (4) 의료기관용 검사 기술 개발

      (5) 영상진단을 활용한 진단지원

    2) 연구개발을 가속화하는 스타트업

      (1) 치료약 개발을 지원하는 AI 스타트업

      (2) 연구개발 업무의 효율화

      (3) 임상시험과 환자의 매칭

      (4) 가상 임상시험 등에 의한 지원

  2-2. 부상하는 헬스케어 업계의 스타트업

    1) 스타트업의 VC투자 현황

      (1) 개요

      (2) 유니콘 기업의 예비군 분포 현황

      (3) 산업분야별 스타트업의 현황

    2) 분야별 유니콘 기업 순위 현황

      (1) 원격의료

      (2) 신약 등의 개발 플랫폼

      (3) 코로나19 치료제 포함 치료제 개발

      (4) 검사ㆍ진단

      (5) 심리케어를 포함한 건강지원

    3) 미국 정부에 의한 헬스케어업계의 스타트업 지원

  2-3. 코로나19로 인해 각광받는 이스라엘의 디지털 헬스테크 기술

    1) 코로나19에 의한 이스라엘의 상황

    2) 이스라엘의 상대적 평가 향상

    3) 디지털 헬스테크 기술의 개발 진행

3. 세계적으로 확대되는 원격의료 시장 동향

  3-1. 개요

    1) 개념 및 정의

    2) 분류

      (1) 비즈니스 모델 분류

      (2) 전문영역 분류

  3-2. 국내외 시장 동향과 전망

    1) 세계 시장 동향과 전망

      (1) 모바일 헬스케어 산업 동향과 시장 규모

      (2) 온라인 의료 산업 동향과 시장 규모

      (3) 코로나19 이후의 원격의료 전망

    2) 국내 동향과 이슈

      (1) 그동안의 추진 동향

      (2) 한시적 허용

  3-3. 주요국별 원격의료 도입 및 추진 동향

    1) 중국

    2) 미국

    3) 영국

    4) 프랑스

    5) 독일

    6) 캐나다

    7) 일본

    8) 동남아시아

  3-4. 미국의 원격의료와 모바일 헬스

    1) 원격 의료

      (1) 수요ㆍ제품ㆍ서비스 동향

      (2) 원격 의료 관련 정책

      (3) 원격 의료 주요 사례

    2) 모바일 헬스

      (1) 모바일 헬스 관련 정책 및 규제

      (2) 모바일 헬스 관련 주요 사례

      (3) 스타트업 개발동향

Ⅱ. 의료ㆍ헬스케어 분야 디지털 전환(DX)의 최신 동향

1. 디지털 트랜스포메이션에 의한 헬스케어 이노베이션과 동향

  1-1. 디지털 트랜스포메이션으로 예상되는 변화

    1) 디지털기술의 발전과 과학기술 이노베이션

    2) 디지털 기술에 의해 헬스케어 시장에 진출하는 Big Tech 기업

      (1) 디지털 헬스케어 시장에서 IT기업의 전략

      (2) 의료ㆍ헬스케어 서비스와 연계를 추진하는 미국 BIG4

      (3) GAFA도 집중하고 있는 헬스케어×IoT 시장

      (4) 국내 IT 기업들의 헬스케어 시장 진출 본격화

  1-2. 의료ㆍ헬스케어 분야의 연구개발과 디지털 트랜스포메이션

    1) 의료

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

    2) 헬스케어

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

    3) 신약개발

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

  1-3. 디지털 트랜스포메이션 기반 기술

    1) 데이터 기반 프레임워크 시스템

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

    2) 데이터 처리기술(AIㆍ기계학습)

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

    3) 데이터 취득기술(물리ㆍ화학적 계측)

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

    4) 데이터 취득기술(센서ㆍ로봇)

      (1) 정의ㆍ의의

      (2) 연구 트렌드

      (3) 국내외 주요 동향

      (4) 과제와 방향성

2. 의료ㆍ헬스케어 영역의 AI

  2-1. 헬스케어 분야에서의 AI 도입

    1) 변혁의 필요성

      (1) 개요

      (2) 용어 정의

      (3) 조직이 AI를 채택하기 위한 간단한 방법

    2) 헬스케어에서 AI의 역할

      (1) 인공지능(AI)이란

      (2) 대규모 파괴적 변혁 발생

      (3) 의료 관련 데이터의 폭발적 증가

      (4) 헬스케어 분야의 AI 활용 시나리오

      (5) 헬스케어에서 AI 활용에 따른 주요 이점

    3) AI 도입의 필요성

      (1) 경제적 관점에서의 필요성

      (2) 질병예방과 만성증상 관리가 새로운 쟁점

      (3) 헬스케어의 네트워크화

    4) 헬스케어 분야의 AI 활용사례

      (1) 오스트레일리아의 선행사례

      (2) 해외 각국의 사례

    5) AI의 성공적인 도입을 위한 단계

      (1) 클라우드화

      (2) 데이터 최적화와 분석

      (3) 협력체제와 스케일업

      (4) 인간적인 교류와 리더십

  2-2. 국내외 시장 및 제품 개발 동향

    1) 국내외 시장규모 전망

    2) 해외 제품 개발 동향

    3) 국내 제품 개발 동향

  2-3. AI 의료기기의 현재와 미래

    1) 의료기기 분야에서 AI의 역할

      (1) 진단ㆍ치료ㆍ예방이나 신체에 영향을 미치는 것이 목적인 기기

      (2) 진단ㆍ치료 등 목적의 소프트웨어

      (3) FDA, 소프트웨어 의료기기를 SaMD라고 정의

      (4) AI 의료기기의 locked 알고리즘과 adaptive 알고리즘

      (5) adaptive 알고리즘을 가진 AI 의료기기 평가ㆍ규제의 필요성

      (6) AI 의료기기의 새로운 평가항목 SPS와 ACP

      (7) AI 의료기기 개발기업에 대한 요건으로서의 GMLP

      (8) AI 의료기기 규제에 관한 논의

    2) AI 의료기기와 AI를 사용하는 非의료기기

      (1) 영상진단이 견인하는 AI 의료기기의 실용화

      (2) 최초의 AI 의료기기

      (3) 진료를 지원하는 AI 의료기기

      (4) 정신질환 진단지원 툴로 기대되는 AI 의료기기

      (5) 발전이 기대되는 AI에 의한 치료법의 최적화

      (6) AI 어시스턴트를 탑재한 스마트 스피커의 이용

    3) 정리

  2-4. 의료 AI의 최신 활용사례

    1) 의료 영역에서 AI

      (1) 원래 AI란

      (2) 심층학습이란

      (3) 의료 AI의 한계

    2) AI를 활용할 수 있는 의료영역

      (1) 화상진단에서의 AI 활용

      (2) 질환 진단에서의 AI 활용

      (3) 의료를 둘러싼 각종 문제에 대한 AI 활용

    3) 의료분야에 있어서 AI의 문제점ㆍ과제

      (1) AI 타당성 검증 부족

      (2) 의료 AI를 둘러싼 법 정비 지연

      (3) 의료종사자의 AI에 대한 지식 부족

    4) 주목되는 최신 의료 AI 동향

      (1) AI에 의한 신약개발

      (2) 사망시 화상진단에 이용

      (3) 의료기기로의 이용

      (4) 의료에서 중요성이 증가되는 엣지 AI

    5) 의료에서 AI를 활용하는 최신 사례

      (1) 의료종사자의 멘탈 헬스케어에 AI 활용

      (2) 의료 AI에 의한 온라인 헬스케어 강의

      (3) AI 이용에 의한 호스피스 케어

      (4) 스마트폰 카메라에 의한 당뇨병 스크리닝

      (5) 진찰지연을 예측하는 기계학습 알고리즘

      (6) 음성 대응 가상간호어시스턴트

      (7) 암 검출에 이용되는 AI

      (8) COVID-19에 대한 AI 이용

3. 의료ㆍ헬스케어 영역의 빅데이터 활용

  3-1. 의료ㆍ헬스케어의 빅데이터 기술 연구와 동향

    1) 의료ㆍ헬스케어의 빅데이터 필요성과 연구배경

      (1) 빅데이터 연구의 필요성

      (2) 디지털 헬스케어에서 빅데이터 기술의 필요성

      (3) 고퀄리티 데이터 수집과 접근성

    2) 의료ㆍ헬스케어 분야의 빅데이터 활용 및 정책 동향

      (1) 해외 주요기업의 헬스케어에서 빅데이터 활용 동향

      (2) 국내의 디지털 헬스케어 에코시스템 및 산업 동향

      (3) 빅데이터 관련 국내 정책 동향

      (4) 빅데이터 기반 헬스케어 시스템의 정책적 지원 강화

  3-2. 의료ㆍ헬스케어 데이터의 접근성 향상

    1) 의료ㆍ헬스케어 데이터를 둘러싼 법제도 현황과 과제

      (1) 데이터 3법의 주요 내용

      (2) 의료ㆍ헬스케어의 빅데이터 활용 규제 개선

      (3) 의료 데이터의 안전한 활용을 위한 과제

    2) 보안ㆍ프라이버시 규제 현황과 과제

      (1) 미국 동향

      (2) 유럽 동향

      (3) 의료ㆍ헬스케어 데이터 활용에 관련된 미국과 유럽의 법 규제

      (4) 미국의 법 규제

      (5) 유럽의 법 규제

    3) 새로운 데이터 거버넌스의 시점과 개념

    4) 의료정보의 2차이용에 초점을 맞춘 법 정비

    5) 접근성에 관한 법 규제에 대한 기대와 과제

  3-3. 고퀄리티 데이터의 수집과 활용

    1) 데이터 구동형 사회에서 데이터에 요구되는 새로운 퀄리티

      (1) 데이터 퀄리티에 관한 평가기준과 정도

      (2) ISO8000으로 보는 데이터 퀄리티의 새로운 측면

      (3) 의료ㆍ헬스케어 데이터의 상호운용성

      (4) AI로 본 데이터의 퀄리티

    2) PHR, 생애과정 건강 데이터의 표준화

      (1) PHR의 표준화 현황

      (2) 측정방법의 표준화 필요성

      (3) 측정방법의 표준화 현황

      (4) 메타데이터의 충실

    3) 전자의무기록 정보의 퀄리티 향상에 관한 대응

    4) 데이터 퀄리티에 관한 기대와 과제

4. 의료ㆍ헬스케어 영역의 블록체인

  4-1. 블록체인 기술에 대한 이해

    1) 블록체인이란

      (1) 블록체인의 정의

      (2) 블록체인의 특징

      (3) 블록체인과 데이터베이스의 차이

    2) 블록체인의 종류

      (1) 퍼블릭 블록체인

      (2) 프라이빗 블록체인

      (3) 컨소시엄 블록체인

    3) 블록체인 기술의 핵심구조

      (1) P2P(Peer to Peer) 방식

      (2) 해시함수에 의한 암호화

      (3) 탈중앙화 시스템

      (4) 중앙집권형과 탈중앙화 시스템의 차이

    4) 합의 알고리즘

      (1) Proof of Work(PoW)

      (2) Proof of Stake(PoS)

      (3) Proof of Importance(PoI)

      (4) Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)

  4-2. 블록체인 기술의 시장 동향과 전망

    1) 글로벌 시장 동향과 전망

      (1) 글로벌 시장규모 전망

      (2) 국가별 투자 규모

      (3) 중국의 블록체인 굴기 가속

      (4) 산업 분야별 전망

    2) 국내 시장 동향과 전망

      (1) 국내 시장규모 전망

      (2) 블록체인 규제개선연구반 운영

    3) 블록체인 기술의 최근 이슈와 동향

      (1) 2020년 블록체인 기술 전망

      (2) IBM, 2020년 블록체인 분야에서 주목해야 할 5대 전망

      (3) 딜로이트, 블록체인 기술 글로벌 트렌드 분석

  4-3. 의료ㆍ헬스케어 산업에서의 블록체인 기술

    1) 의료산업에 혁신을 일으킬 블록체인

      (1) 의료 업계에서의 블록체인 기술

      (2) 의료산업에 혁신을 일으킬 블록체인의 특성

      (3) 의료산업에 블록체인 도입 시점

      (4) 의료산업에 블록체인 도입을 위한 활동사례

    2) 블록체인 적용 가능한 의료산업 분야

      (1) 의료 분야로의 적용 아이디어

      (2) 의약품 서플라이체인

      (3) 청구처리ㆍ지불ㆍ사전인증

      (4) 건강정보 교환ㆍ연구 데이터

      (5) 의료ㆍ헬스케어 산업에서의 블록체인 활용 과제

  4-4. 의료분야에서의 블록체인 활용사례

    1) 개인건강기록(PHR)과 전자건강기록(EHR)

      (1) 영국 Medicalchain의 활동

      (2) FDA 변환과학부(OTS)의 파일럿 플랫폼

      (3) 메디렉(MedRec) 프로젝트

      (4) 미국 Nebula Genomics의 활동

      (5) 일본의사회에 의한 당뇨병 데이터베이스 연구사업 'J-DOME'

      (6) AI 호스피탈에 의한 고도진단ㆍ치료 시스템

      (7) 에스토니아의 X-Road

    2) 임상시험

      (1) 임상시험에 대한 블록체인 적용 검토 상황

      (2) 임상시험 데이터의 2차 이용 프로세스 관리

      (3) 의료기관에 의한 의료데이터의 2차 이용 관리

    3) 의약품 유통

      (1) 미국의 DSCSA 대응

      (2) 한국의 블록체인 이용 의약품 유통 시스템 구축

      (3) 일본의 데드스톡 의약품 판매 플랫폼

      (4) 유럽의 파멀레저(PharmaLedger) 프로젝트

    4) 헬스케어 산업의 블록체인 활용

      (1) 헬스테크에서의 블록체인 활용 가능성

      (2) WEB사이트에서 헬스케어 API플랫폼으로 진화하는 Pokit Dok

      (3) 의료 관련 사물을 관리하는 블록체인

      (4) 선도적인 블록체인 헬스케어 스타트업 기업, Iyro

Ⅲ. 글로벌 디지털 헬스케어 전망과 미래 전략

1. 디지털 헬스케어 산업 전망 

  1-1. 글로벌 헬스케어 전망

    1) 개요 및 전망

      (1) 수치로 보는 글로벌 헬스케어

      (2) 멘탈 헬스케어를 위한 대응

      (3) 스마트헬스커뮤니티(SHC)

    2) 재정적 운영과 퍼포먼스 개선

      (1) 트렌드 촉진을 위한 요소

      (2) 향후 1년간의 동향 전망

      (3) 집단건강관리 및 지원 방법론(PHM)

    3) 헬스케어 모델의 혁신

      (1) 최근 헬스케어 트렌드를 촉진하는 요인

      (2) 향후 1년간의 동향 전망

      (3) IN-STORE HEALTHHUBS

      (4) VIRTUAL HEALTH

    4) 디지털 변환과 상호운용성

      (1) 트렌드를 촉진시키는 요인

      (2) DaaP에 의한 데이터 관리

      (3) 향후 1년간의 동향 전망

    5) 앞으로의 케어 방식

      (1) 트렌드를 촉진시키는 요인

      (2) 향후 1년간의 동향 전망

  1-2. 헬스케어 관련 디바이스 시장 전망

    1) 웨어러블 기기 시장 전망

      (1) 세계 시장

      (2) 중국 시장

    2) 헬스케어용 VRㆍAR 시장 전망

      (1) 글로벌 시장 전망

      (2) 세부 분야별 시장 전망

      (3) 주요 지역별 시장 전망

    3) 헬스케어용 로봇 시장 전망

      (1) 개요

      (2) 시장 규모 전망

    4) 스마트워치 시장 동향

      (1) 시장 동향

      (2) 주요 업체별 동향

    5) 이어웨어(무선 이어폰) 시장동향

      (1) 시장 동향

      (2) 주요 업체별 동향

  1-3. 디지털 헬스케어 영역의 특허출원과 지식재산 전략 동향

    1) 디지털 헬스케어 솔루션의 개요

    2) 특허출원 동향 분석

    3) 주요 플레이어(IBM)의 지식재산 전략

2. 미래 헬스케어 산업의 비즈니스 전략

  2-1. 디지털시대 헬스케어 기업의 비전과 경영계획

    1) 헬스케어 업계의 4대 핵심 트렌드와 디지털 기술

      (1) VUCA 시대의 헬스케어 업계 경영전략

      (2) 의료의 근본적 가치를 높일 수 있는 개인맞춤의료

      (3) 중장기 헬스케어 업계의 핵심 트렌드

    2) 디지털 헬스케어의 비즈니스 모델

      (1) 디지털 헬스케어 플레이어의 비즈니스 모델

      (2) 헬스케어 업계 이외의 업계에서 디지털 헬스케어 플레이어로의 참가

    3) 가치판매 비즈니스 모델로의 전환

      (1) 제약기업이나 의료기기 회사에 요구되는‘가치판매’

      (2) 디지털 헬스케어의 비즈니스 모델 구축에 유효한 오픈 이노베이션

    4) 비즈니스 모델 전환시 중요한 장기 비전과 중기 경영계획

  2-2. 코로나19에 의한 세계 의약품 산업의 변화

    1) 글로벌 공급망 강화

      (1) 의약품 부족 방지를 위한 재고 확보

      (2) 의약품 제조ㆍ공급ㆍ조달의 원활화

      (3) 공급망의 국산화 및 다양화

    2) 데이터 활용 촉진

      (1) 새로운 검사방법을 둘러싼 자금과 혁신

      (2) 실사용 데이터(RWD)에 대한 의존도 증가의 잠재력

    3) 임상시험과 승인의 신속화

      (1) COVID-19 관련 임상 및 연구의 승인 가속화

      (2) 시판 허가 간소화 및 신속ㆍ우선 심사의 활용

      (3) 동정적/긴급사용승인 특례에 의한 제공

    4) 의료기술 평가 프로세스의 변화

      (1) 2020년 HTA의 패턴 변화

      (2) HTA 기관의 COVID-19 대응

      (3) HTA 방식의 변경

    5) 의료에 대한 투자 확대와 가격 통제

      (1) 치료법ㆍ백신 개발에 대한 공적투자 증가

      (2) 새로운 자금 지원을 통한 의료 접근성 확충

      (3) 중요한 의료제품의 가격 설정을 둘러싼 문제

      (4) 디지털화의 가속

      (5) 향후 과제

  2-3. 디지털 헬스케어 시대에서 제약기업의 사업전략

    1) 요약

    2) 미래 헬스케어에 대한 이해

      (1) 산드라 이야기(사례)

      (2) 헬스케어의 새로운 상식 형성

    3) 의료비 예산과 지출 패턴의 변화

      (1) 세계 의료비 예산

      (2) 새로운 가치 풀로의 이동

      (3) 환자수의 증가와 1인당 의료비 감소

      (4) 비용 구조에 따른 이익 추이

    4) 하이테크 기업에 의한 헬스케어 분야 진출 현황

    5) 향후 제약기업의 변화

      (1) 사내의 장벽

      (2) 사외의 장벽

    6) 제약기업의 대응 전략

      (1) 헬스케어에 대한 재해석

      (2) 강경한 입장 정리

      (3) 사업이 추진에 대한 고찰

      (4) 파일럿 프로젝트 실행