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  • 작성자 사진인생멘토 이이사

해외 의료 마이데이터 활용 사례 (Digi.me/RetinaRisk)

최종 수정일: 2023년 3월 14일



해외 활용 사례 요약


해외의 헬스케어 기업 및 보험사 등은 보건의료 데이터를 ① 보건의료 마이데이터 수집/저장, ② 고위험 환자 사전예측, ③ 건강정보 기반 환자-의사 매칭, ④ 건강정보 기반 보험상품 개발, ⑤ 보험사 고객 건강관리 목적으로 활용하고 있습니다.


의료 마이데이터 활용 사례


 

1) 디지미(Digi.me) - 영국


(회사개요) 2009년 설립된 영국 소재 개인데이터 저장소 운영 업체

- 디지미는 2009년에 설립되었으며, 영국 소재의 개인데이터 저장소(Personal Data Store, PDS)를 운영하고 있으며 직원은 약 56명

* 자산규모는 2015년 1.0백만파운드(약 15억원)에서 2018년 7.4백만파운드(약 117억원)로 성장

* 2019년 현재 투자 규모는 초기투자금 1.2백만파운드와 Serꠓes A 투자 6.1백만 파운드를 합쳐 7.3백만파운드(약 115억원)

(사업모델) 다수의 기관들에 흩어져 있는 개인정보를 한 곳에 수집한 뒤 필요한 정보를 건강·금융 등 관련 서비스 회사들에게 제공

- 디지미는 흩어져 있는 개인정보를 개인들이 스스로 한 곳의 저장소에 모아 통합적으로 관리 및 활용할 수 있도록 하는 개인정보 플랫폼 회사를 목표로 하고 있음

(데이터 수집) 개인들이 전용 애플리케이션을 통해 금융기관, 정부기관, 건강관리 사이트, SNS 등에 로그인하여 다양하게 흩어져 있는 정보(소셜, 의료정보, 금융데이터, 헬스 및 피트니스, 음악 및 영상)를 수집

- 개인정보는 개인들이 이용하는 다수의 회사 및 기관에 흩어져 존재하고 있기 때문에 디지미는 여러 곳의 데이터를 수집하여 한 곳으로 통합하는 것이 중요

- 사용자가 여러 곳에 흩어져 있는 데이터를 디지미를 통해 자신의 클라우드 서버에 모으기 위해서는 개인정보가 있는 각 사이트의 아이디와 패스워드를 입력하는 절차가 필요

- 디지미는 사용자의 계정을 통한 로그인 방식을 사용함에 따라 다양한 소스에서 정보를 수집할 수 있는 장점이나 모으고자 하는 사이트의 로그인 아이디와 패스워드를 일일이 입력해줘야 하는 불편함이 있음

(데이터 저장) 수집된 정보는 사용자의 클라우드 저장소에 저장

- 디지미 애플리케이션을 통해서 수집된 정보는 디지미의 프로세싱을 통해 각 사용자의 클라우드 저장소에 암호화된 상태로 저장

- 디지미 애플리케이션은 주기적으로 사용자의 데이터를 수집한 뒤 개인 클라우드 저장소에 적재하기 때문에 한번만 설정하면 별도의 추가적인 절차는 불필요

(데이터 활용) 서비스 회사들이 수집된 개인정보를 바탕으로 건강, 금융, 교통 등 관련 다양한 서비스 제공

- 디지미 사용자(각 개인)는 자신의 개인정보를 사업자(서비스 제공 회사)에 제공함으로써 다양한 서비스를 받을 수 있음

* (건강) 처방기록, 사용자의 건강상태, 핏빗과 같은 피트니스 기기를 통해 수집된 활동정보 등을 기반으로 최적의 건강관리 서비스를 제안

* (금융) 은행 잔고, 카드결제 내역, 소득 수준과 함께 SNS를 통해 사용자의 취향을 분석하여 최적의 재무적 제안뿐만 아니라 여행상품 등을 제공

* (기타) 사용자의 다양한 패턴을 분석하여 최적의 출근길, 사용자에게 맞는 최적의 상품, 다양한 할인 서비스 등을 제공 가능


 


(회사개요) 2009년 설립된 아이슬란드 소재 당뇨병성 안질환 HealthTech 운영 업체

- 레티나 리스크는 2009년에 설립되었으며, 아이슬란드 소재의 당뇨병성 안질환 조기발견을 목적으로 하는 HealthTech를 운영하고 있으며 직원은 10명 이하

* 2021년 현재 투자 규모는 Iceland Venture Studio와 Technology Development Fund로 부터 $927.3K(약 11억원)

(사업모델) 여러 소스와 장치의 데이터를 수집하여 당뇨병에서 시력을 위협하는 망막병증의 위험을 추적하고 모니터링

(데이터 수집) 망막병증 위험을 판단하기 위해 필요한 6개의 데이터(① 당뇨병의 유형, ② 당뇨병 기간, ③ 성별, ④ 망막병증 진단, ⑤ 혈당, ⑥ 혈압)를 손으로 입력하거나 디지미와 연계하여 수집

(데이터 활용) 수집된 데이터를 기반으로 임상적으로 검증된 RetinaRisk 알고리즘으로 당뇨병 환자의 당뇨병성 안질환의 위험을 사전 예측

- 당뇨병성 안질환의 위험 사전 예측을 통하여 환자와 의사 모두에게 권한을 부여하는 동시에 효율성과 의료 비용의 상당한 절감 효과


[참고] 최윤섭의 헬스케어 이노베이션 (www.yoonsupchoi.com)





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