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포스트 코로나19 시대 의료산업의 유망기술 분석과 기술개발 동향 및 전망

좋은정보사 지음 | 좋은정보사 | 2020년 11월 02일 출간
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    12월 07일 출고 예정 배송일정 안내
상품상세정보
ISBN 9788998586669(8998586665)
쪽수 465쪽
크기 210 * 297 mm 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

2019년 12월 중국 우한에서 시작된 코로나바이러스가 전 세계로 확산되면서 각국에서는 바이러스 확산을 막고 종식시키기 위해 노력하고 있으며, 이러한 예측할 수 없는 상황으로 인해 생활 전반에도 많은 변화를 가져왔다.

재택근무, 온라인 교육, 배달 서비스 확대, 원격진료 등 비대면/ 비접촉을 우선으로 하는 서비스가 일상생활로 자리 잡아가고 있으며, 의료환경 또한 이러한 시대적 변화에 맞춰 새로운 의료계 패러다임의 변화가 요구되고 있다.

특히 원격진료, 디지털 헬스케어, 블록체인, 인공지능, 빅데이터 등이 더욱 발전하고 활성화될 경우 한국은 ICT기술이 우수하고 의료기술 또한 선두에 위치해 있어 두 기술이 융합된다면 엄청난 시너지 효과를 가져올 수 있을 것으로 예상했으며, 원격진료의 도입 시기를 앞당기는 계기가 될 것으로 전망했다.

세계 원격진료 시장은 2019년 약 455억 달러 규모에서 연평균 21.3%의 성장률을 보이며 2026년에는 1,755억 달러에 이를 것으로 전망했으며, 원격진료(또는 원격의료) 제품과 서비스 수요가 증가하면서 빠르게 성장할 것으로 전망했다.

이에 본 보고서는 코로나19로 인해 변화되고 있는 의료산업의 유망기술 분석과 국내외 비대면 의료산업 동향 및 기술개발 동향, AI ㆍ 빅데이터 ㆍ 클라우드 기반 디지털 헬스케어 및 대응동향 등을 수록하였다.

목차

Ⅰ. 포스트 코로나 시대 의료산업 패러다임 변화 33

1. 전 세계 코로나19 동향 33
1) 개요 33
(1) 확산경과 33
(2) 경제 피해 영향 34
2) 경제 · 산업 메가트렌드 및 변화 36
3) 산업 분야별 변화 및 전망 38
2. 포스트 코로나 시대 유망기술 40
1) 코로나19 극복을 위한 디지털 기술 40
(1) 인공지능(Artifical intelligence) 40
(2) 원격의료(Tele-medicine) 45
(3) 블록체인(Blockchain) 48
(4) 오픈소스 기술(Open-source technologies) 50
(5) 3D 프린팅 52
2) 팬데믹 시대 급부상하는 기술 트렌드 10 전망 54
3. 코로나19로 인한 의료산업 新트렌드: 디지털 헬스케어 56
1) 디지털 헬스케어 개요 56
(1) 개념 56
(2) 유형 58
(3) 헬스케어 산업의 디지털 트렌스포메이션 60
3.1) 헬스케어 패러다임 변화 60
3.2) 서비스 발전 방향 60
3.3) 도입 배경 61
3.4) 4차 산업혁명과 기술개발 방향 62
(4) 코로나19와 디지털 헬스 65
2) 디지털 기술 융합 트렌드 69
(1) 디지털 헬스 트렌드(DNA&P) 69
1.1) Data 69
1.2) Network 69
1.3) AI 70
1.4) Platform 70
(2) 코로나19 위기 속 한국의 ICT 기술 72
2.1) 빌 게이츠 재단의 韓 ICT기업 투자동향 72
2.1.1) KT 73
2.1.2) 아주대의료원 74
2.1.3) SK바이오사이언스 76
2.2) 韓 ICT 기술별 코로나19 대응동향 77
2.2.1) AI 기술의 융합·활용 77
2.2.2) 코로나19 역학조사 지원시스템 80
2.2.3) 한시적 원격진료 허용 82
3) 디지털 헬스케어 시장동향 84
(1) 글로벌 시장동향 및 전망 84
1.1) 시장규모 및 전망 84
1.2) 분류별 시장 점유율 현황 85
1.2.1) 적용용도별 시장 점유율 85
1.2.2) 구성요소별 시장 점유율 86
1.2.3) 지역별 시장 점유율 86
1.3) 시장 성장률 매트릭스 87
(2) 국내 시장동향 및 전망 88
4) 디지털 헬스케어 산업전망 91
(1) 산업 생태계 91
(2) 주요국 공공의료 혁신 사례 92
2.1) 미국 93
2.2) 영국 93
2.3) 호주 95
2.4) 핀란드 98
(3) 글로벌 투자 및 M&A 동향 100
3.1) 투자 추이 및 동향 100
3.2) M&A 추이 및 동향 101
(4) 관련 스타트업 동향 103
5) 주요국 디지털 헬스케어 정책 및 산업동향 107
(1) 한국 107
1.1) 관련 지원정책 동향 107
1.2) 기술개발 동향 108
1.3) 의료계 인식 110
(2) 중국 111
2.1) 관련 지원정책 동향 111
2.2) 주요 기업동향 112
(3) 미국 114
3.1) 관련 지원정책 동향 114
3.2) 의료계 인식 116
3.3) 코로나19 정신건강 관련 디지털헬스 부상 117
3.3.1) 코로나19로 인한 정신건강 위협 117
3.3.2) 정신건강 케어 수요 확대 및 규제 완화 118
3.3.3) 가상사례로 본 디지털헬스의 활용 120
(4) 독일 123
4.1) 관련 지원정책 동향 123
4.2) 시장 잠재력 및 동향 126
4.3) 소비자 동향 128
(5) 호주 129
5.1) 관련 정책지원 동향 129
5.2) 시장 및 생태계 현황 130
5.3) 유망기술 트렌드 132
5.3.1) 피부암 진단기 132
5.3.2) Aged Care 132
5.3.3) 스마트 복용 시스템 133
5.3.4) 원격진료 시스템 134
5.4) 병원의 디지털헬스 사례 134
5.4.1) 개요 134
5.4.2) 도입 배경 및 투자 분야 135
5.4.3) 플랫폼 및 관심기술 분야 135
(6) 일본 138
6.1) 관련 지원 정책동향 138
6.2) 의료 디지털화 관련 인식 현황 139
6.3) 시장 및 생태계 현황 140
6.4) 기술개발 동향 141
6.4.1) 모니터링 및 정보수집 141
6.4.2) 인공지능 활용 142
6.4.3) 원격진료 시스템 143
6.4.4) 헬스케어 모빌리티 서비스 144
6.4.5) 디지털 치료제 144

Ⅱ. 코로나19로 부상하는 비대면 의료산업 전망 및 기술개발 동향 149

1. 원격의료(Tele-medicine) 149
1) 원격의료 개요 149
(1) 개념 149
(2) 유형 151
(3) 진입장벽 요인 153
2) 코로나19 시대의 원격의료 155
3) 원격의료 시장동향 및 산업분석 157
(1) 글로벌 시장규모 및 전망 157
(2) 산업 특징 및 구조 158
(3) 코로나19로 인한 원격의료 산업의 변화 161
3.1) 수요 급증 현황 161
3.2) 규제 완화 및 제도 보완 162
3.3) 적용가능 분야 확대 전망 164
3.3.1) 개요 164
3.3.2) 진료과목 다양성 확대 164
3.3.3) 관련 기업 진료가능 범위 166
4) 원격의료 관련 대표 기업 분석 169
(1) 텔라닥 헬스(Teladoc Health) 169
1.1) 기업 개요 169
1.2) 구독모델 및 M&A 전략 171
1.2.1) 구독모델 전략 171
1.2.2) M&A 및 파트너십 전략 173
1.3) 주요 사업 전략 분석 176
1.3.1) 제품군 확대 176
1.3.2) 고객층 확대 177
1.3.3) 채널 확대 180
1.4) 비용 경쟁력 181
1.5) 코로나19 이후 기업 현황 181
(2) 평안굿닥터(Ping An Good Doctor) 183
2.1) 기업 개요 183
2.2) 비즈니스 모델 및 전략 183
2.2.1) 플랫폼 생태계 강화 전략 183
2.2.2) Captive 고객 활용 전략 186
2.3) 해외 진출 현황 190
5) 주요국 원격의료 산업 분석 및 전망 192
(1) 미국 192
1.1) 의료환경 분석 및 도입 필요성 192
1.1.1) 의료 산업의 문제점 192
1.1.2) 원격의료의 의료비용 절감 효과 192
a) 높은 의료비용의 원인 192
b) 원격의료를 통한 의료비용 절감 195
1.2) 시장현황 및 전망 196
1.2.1) 시장규모 및 전망 196
1.2.2) 서비스 활용 분야별 비중 197
1.3) 세부시장 규모 및 전망 198
1.3.1) 개요 198
1.3.2) 원격 환자 모니터링 200
a) 시장규모 전망 200
b) 코로나19 이후 CAGR 예측 변화 201
1.3.3) 가상 내원 202
a) 시장규모 전망 202
b) 코로나19 이후 CAGR 예측 변화 203
1.3.4) 모바일헬스 204
a) 시장규모 전망 204
b) 코로나19 이후 CAGR 예측 변화 205
1.3.5) 개인 응급 대응 시스템 206
a) 시장규모 전망 206
b) 코로나19 이후 CAGR 예측 변화 206
1.4) 목표시장 규모 전망 207
1.5) 시장 성장요인 및 저해요인 208
1.5.1) 시장 성장요인 208
1.5.2) 시장 저해요인 210
1.6) 관련 지원정책 동향 211
1.7) 사용자 현황 및 활용 전망 213
1.7.1) 사용주체별 경험 비중 및 활용 의견 213
a) 개인 사용자 213
b) 기업 사용자 214
c) 의료진 및 의료시설 215
1.7.2) 의료시설 IT 예산 사용처 비중 216
(2) 호주 217
2.1) 관련 지원정책 동향 217
2.1.1) 기존 정책 동향 217
2.1.2) 코로나19 이후 정책현황 218
2.2) 대표 플랫폼 사례 219
2.2.1) Healthdirect 219
2.2.2) Webex Teams 220
2.2.3) ReachOut 221
2.2.4) Coviu 222
2.2.5) Doctoroo 223
2.2.6) CollabCare 224
2.3) 성장 가능성 및 미래전망 226
(3) 프랑스 228
3.1) 시장규모 현황 228
3.2) 관련 지원정책 동향 228
3.3) 서비스 플랫폼 및 진단장비 개발 사례 229
3.3.1) 원격의료 서비스 플랫폼 사례 230
3.3.2) 원격의료 진단 장비 개발 사례 231
3.4) 소비자 의견 조사 231
(4) 중국 233
4.1) 의료환경 분석 및 도입 필요성 233
4.1.1) 의료 쏠림 현상과 낮은 신뢰도 233
4.1.2) 분급진료 및 원격의료 권장 235
4.2) 관련 지원정책 동향 236
4.3) 시장규모 및 전망 238
4.4) 주요 온라인 병원 구축사례 239
4.4.1) 광동성 온라인 병원(??省???院) 239
4.4.2) 저이 온라인 병원(浙一互???院) 241
4.4.3) 캉메이 온라인 병원(康美???院) 242
4.4.4) 하오따이푸 온라인 병원(好大夫在?) 243
4.4.5) 웨이이(微?) 온라인 병원 244
4.4.6) 핑안하오이셩(平安好?生) 온라인 병원 246
(5) 일본 248
5.1) 관련 지원정책 동향 248
5.1.1) 유형 분류 및 관련법 개정 동향 248
5.1.2) 코로나19 발생 이후 규제 변화 249
5.2) 대표 원격의료 시스템 사례 250
5.2.1) LINE 헬스케어 250
5.2.2) CLINICS 클라우드 진료 지원 시스템 251
5.2.3) YaDoc 온라인 질환 관리 시스템 252
5.3) 주요 서비스 트렌드 및 동향 252
5.3.1) 모바일 기반 서비스 252
5.3.2) 헬스케어 모빌리티 서비스 253
5.3.3) AI 화상진단 서비스 254
(6) 인도 256
6.1) 의료환경 분석 및 도입 필요성 256
6.2) 시장동향 및 성장 가능성 전망 257
6.2.1) 시장규모 및 전망 257
6.2.2) 성장 가능성 및 전망 258
a) 노령인구 증가 258
b) 인터넷 접근성 개선 259
6.3) 주요 서비스 트렌드 및 시장진출 기회 260
6.3.1) 주요 앱 서비스 현황 260
6.3.2) 시장진출 기회 261
(7) 필리핀 263
7.1) 의료환경 분석 및 도입 필요성 263
7.2) 주요 기업 동향 및 사업모델 264
7.2.1) Medgate Philippines 265
7.2.2) Konsulta MD 265
7.2.3) AIDE Philippines 266
7.2.4) MyPocketDoctor 266
7.2.5) HeyPhil(PhilCare) 267
7.3) 한-필리핀 기술관련 협력 동향 268
7.3.1) 세브란스-필리핀대학 268
7.3.2) 라인케어-미마로파州 268
6) 원격의료 관련 기술동향 270
(1) AI 기반 헬스케어 기술 270
(2) 의료정보 및 블록체인 기술 272
(3) 원격 모니터링(remote patient monitoring) 274
7) 원격의료의 현안과 미래 276
(1) 기존 의료시스템과의 연계 강화: 통합 솔루션 276
(2) 혁신기술 접목 및 사회적 합의 도출 278
(3) 원격의료와 DTC 모델 279
2. 디지털치료제(Digital Therapeutics) 281
1) 디지털치료제 개요 281
(1) 정의 281
(2) 특징 282
(3) 등장 배경 283
(4) 범주 및 유형 285
4.1) 범주 285
4.2) 유형 286
4.3) 목적별 구분 287
(5) 시장 분야 288
2) 디지털치료제 시장동향 및 전망 289
(1) 주요 기관별 글로벌 시장전망 289
(2) 분야별 시장규모 및 전망 291
(3) 질환별 시장규모 및 전망 293
3) 디지털치료제 산업 및 파이프라인 동향 294
(1) 기존 신약개발과 비교 294
(2) 질환별 파이프라인 동향 296
(3) 주요 기업 및 경쟁 현황 301
(4) 관련 규제 및 얼라이언스 동향 303
4.1) 美FDA의 SaMD 혁신규제 동향 303
4.2) 국내 혁신의료기기 관련 규제 및 가이드라인 305
4.2.1) 의료기기산업법 및 데이터3법 305
4.2.2) 디지털치료기기 가이드라인 306
4.3) 디지털치료제 얼라이언스(DTA) 동향 308
(5) 향후 전망 및 과제 310
4) 디지털치료제 관련 기술동향 312
(1) 개발 분야 312
(2) 성능 및 유효성 검증 313
(3) AI 및 빅데이터 활용 314
(4) CDSS AI와 PDSS AI 316
5) 디지털치료제 개발동향 및 사례 317
(1) Click Therapeutics 317
(2) reSET 319
(3) Abilify MyCite 321
(4) Omada Health 323
(5) AKL-T01(EVO) 324
(6) 에필케어 M 327
(7) 뉴냅비전 328
(8) 서울대학교 329

Ⅲ. AI·빅데이터·클라우드 기반 디지털 헬스케어 및 코로나19 대응동향 333

1. 인공지능 333
1) 의료 AI 개요 333
(1) AI in Medicine 333
(2) eXplainable AI 335
2) 국내외 AI 헬스케어 시장동향 및 전망 337
(1) 국내 337
1.1) 시장규모 및 전망 337
1.2) AI 의료기기 허가현황 337
1.3) 주요 기업별 코로나19 대응 R&D 동향 339
1.4) 업계 이슈 340
(2) 국외 341
2.1) 글로벌 시장규모 및 전망 341
2.2) 유망 분야 및 업체 선정 341
2.3) 주요 기업별 코로나19 대응 R&D 동향 342
3) AI를 활용한 코로나19 대응 현황 및 예시 345
(1) 코로나19 위기 단계별 AI 활용 예시 345
1.1) AI를 사용한 연구 가속화 345
1.2) AI를 활용한 바이러스 탐지, 진단 및 확산 방지 346
1.3) AI가 現 위기대응과 향후 경제회복을 돕는 방법 347
(2) 코로나19 재난 현장에서의 의료 AI 활용사례 349
2.1) 예측 및 유입 차단 349
2.2) 자가진단 검사 및 음성인식 350
2.3) 현장 대응 353
2.3.1) AI 기반 진단 353
2.3.2) 무인 현장 대응 356
2.3.3) 의료 자원 관리 최적화 357
2.4) 원격모니터링 및 예후 예측 358
2.5) 확산 방지 360
2.5.1) 이동 경로 추적 360
2.5.2) 자가격리자 관리 361
2.5.3) 사회적 거리두기 감지 361
2.5.4) 확산의 사회적 위험요소 파악 362
2.6) 신약 및 백신 개발 363
(3) 코로나19 극복을 위한 글로벌 AI 프로젝트 367
2. 빅데이터 371
1) 의료 빅데이터 개요 371
(1) 개념 371
(2) 종류 373
(3) 빅데이터를 통한 헬스케어 패러다임 변화 375
(4) 빅데이터가 헬스케어에 미치는 효과 376
(5) 성장 장애요인 377
5.1) 데이터 관리 문제 378
5.2) 취약한 개인정보보호 379
(6) 모빌리티 빅데이터 특성 및 코로나19에의 활용 380
2) 헬스케어 데이터 종류별 시장동향 및 특징 383
(1) 개인유전정보 383
(2) 개인건강정보(PHR) 386
(3) 전자의무기록(EMR) 388
(4) 국민건강정보 390
3) 코로나19 데이터 활용동향 및 사례 393
(1) 국내 빅데이터 활용 사업현황 393
(2) 슈퍼컴/클라우드 활용 코로나19 데이터 공유·분석 396
2.1) 아마존웹서비스(AWS) 397
2.2) 마이크로소프트(MS) 398
2.3) 구글 클라우드(Google Cloud) 398
2.4) 국내 399
(3) 모빌리티 빅데이터를 활용한 코로나19 대응 예시 401
3.1) 통행사슬DB 구축 401
3.2) 감염자 이동경로 분석을 통한 주요 접촉자 선별 402
3.3) 감염지역 통행패턴을 고려한 효율적 관리방안 403
(4) 코로나19 대응을 위한 데이터 활용 주요 사례 405
4.1) 스마트폰 기반 API 활용 405
4.2) 출입내역기록 및 면역여권 도입 406
4.2.1) QR코드 기반 전자출입명부 활용 406
4.2.2) 면역여권 제도 도입 408
4.3) 감염 정보 제공 및 확산 추세 예측 409
4.3.1) BlueDot 409
4.3.2) Our World in data 411
4.3.3) Evidation Health: Real-World Data 413
4.3.4) COVID-19 Community Mobility Reports 414
4.3.5) TCS: 코로나19 확산 모델링 서비스 416
3. 클라우드 417
1) 클라우드 개념 417
2) 디지털 뉴딜의 핵심으로 부상하는 클라우드 419
(1) AI·언택트 시대 도입목적의 변화 419
(2) 디지털 뉴딜과 국내 클라우드 산업 발전전략 421
2.1) AI 핵심 인프라로서의 클라우드 421
2.2) 디지털 뉴딜 사업의 핵심 인프라로서의 클라우드 421
3) 코로나19 대응을 위한 클라우드 활용사례 424
(1) 의료분야 적용 효과 및 전망 424
(2) 주요 병원·기업의 도입 및 활용 사례 425
4. 블록체인 429
1) 블록체인 개념 429
2) 블록체인 기술의 의료분야 활용 및 코로나19 대응 동향 431
(1) 기존 의료정보 활용 vs. 블록체인 활용 비교 431
1.1) 기존 의료정보 활용 모델 431
1.2) 의료분야 블록체인 활용 효과 및 문제점 432
1.2.1) 활용 효과 432
1.2.2) 문제점 433
(2) 의료분야 활용 및 코로나19 대응 동향 434
2.1) 의료데이터 생태계 및 활용 동향 434
2.2) 블록체인 기술을 활용한 비대면 의료 437
2.3) 코로나19 대응을 위한 활용 사례 438
(3) 국내외 주요 기업별 활용동향 및 사례 441
(4) 서비스형 블록체인(BaaS) 시장의 부상 443

Ⅳ. 부 록 449

1. 보건의료현장의 Digital Transformation 449
2. 코로나19 K-방역 디지털헬스 우수사례 451
1) 비대면 의료서비스 제공 451
(1) 의료기관 451
(2) 기타 453
2) 코로나19 예방·검사를 위한 기술 454
(1) 스마트검역시스템 454
(2) 병원체자원정보관리시스템(PIMS) 456
(3) 전자출입명부(Ki-Pass) 457
(4) 특별입국자 자가진단앱 458
(5) 코로나19 진단장비 459
3) 코로나19 확산방지를 위한 기술 461
(1) 코로나19역학조사지원시스템 461
(2) 자가격리자 안전보호앱 463

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