2017년 1월 25일 수요일

핀테크 개발 기법 사례 연구

’15년도 이후 금융위원회를 비롯한 기관과 시중 17개 은행이 참여하여 핀테크 오픈 플랫폼을 구축하였다. 핀테크 오픈 플랫폼은 금융업체의 서비스를 표준화 된 오픈 API 형태로 핀테크 업체에 제공하고, 민간 핀테크 기업이 개발한 서비스가 금융 전산망에서 정상적으로 작동하는지 시험해 볼 수 있는 테스트 베드 환경도 함께 제공한다(그림4).

<그림 4> 은행권 공동 핀테크 오픈플랫폼 테스트 베드 홈페이지

출처 : 은행권 공동 핀테크 오픈플랫폼 테스트베드 (http://testbed.kftc.or.kr/)

오픈 플랫폼의 구성

그림4의 오픈 플랫폼은 쉽게 접근이 가능하여 사용 신청 후에는 누구나 사용이 가능하다. 핀테크 오픈 플랫폼은 일부 업체를 위한 것은아니다. 금융 업체는 오픈 플랫폼을 제공하면서 핀테크라는 서비스를 제공할 수 있고 핀테크 업체는 서비스 구축을 위한 개발과 테스트환경이 필요 없어 시간과 비용을 줄일 수 있다. 이러한 범국가적인 접근은 불필요한 중복 개발 요소를 줄일 수 있어 바람직한 방향이라볼 수 있다.

은행권 공동 핀테크 오픈 플랫폼은 잔액조회, 거래내역조회, 계좌실명조회, 입금이체, 출금이체 등 5개의 API를 제공하고, 인터페이스와 중계서버를 통해 핀테크 서비스와 기존 금융 서비스를 연계하고 있다(그림5). 오픈 플랫폼 사용을 위해 사용자와 서비스를 등록하면되는데 이에 대한 방법은 해당 사이트를 참조한다 (http://testbed.kftc.or.kr/).

<그림 5> 오픈 플랫폼

헬스케어 사례 연구 - 개발 기법

빅데이터를 제외한 헬스케어 소프트웨어는 기능이나 아키텍처보다는 UI/UX와 같이 시각화가 강조되어 개발되는 경우가 많다. 빅데이터의 수집과 분석에 따른 결과 데이터에서 의미 있는 데이터를 찾으면 얼마나 효율적으로 사용자에게 보여줄 것인가에 대해 고민해야 하기 때문이다. 이번 회에서는 소프트웨어 개발 방향뿐만 아니라 헬스케어 서비스에 필요한 주요 기술에 대한 특징과 접근 방법에 대해 살펴보도록 한다.

사례 연구 전 확인 사항

현재 필요한 헬스케어 기능

전세계적으로 의료 기술과 장비의 발달로 질병을 치료하는 방법과 완치율은 높아지고 있지만 의료비는 지속적으로 상승하고 있고 치료 효과가 높은 2, 3차 진료 기관의 접근은 더 불편해지고 있다. 그리고 고령 환자가 늘어나면서 병원이 감당할 수 있는 환자수도 포화상태가 되고 있다.

이러한 이유로 평소에 건강을 지키려는 노력이 점차 늘면서 가급적 병원에 가지 않으려는 예방적 활동이 늘고 큰 병이 발생하기 전에 작은 이상 요인부터 없애려는 노력이 확대되고 있다. 또한 노령 환자를 지속적으로 관리하면서 건강을 유지하는데 노력하고 있다(그림1).

<그림1> 헬스케어 시장의 성장 요인

그림1을 조금 더 세분화 해서 필요한 기능들을 살펴보면, 건강을 유지시켜 질병에 걸리지 않도록 가급적 예방할 수 있도록 건강 상태를 체크하는 기능이 필요하고, 만약 질병에 걸리면 시간과 장소에 상관없이 최대한 빨리 진단할 수 있도록 해주는 기능, 노인들이나 질병에 걸려 치료한 환자들은 고령이나 지병에 맞춘 건강관리 기능이 필요하다(그림2).

<그림2> 헬스케어에서 필요한 기능 요소

이러한 접근은 매우 단순해 보이지만 환자만 서비스 대상으로 보고 의사 중심의 기존 의료 서비스와는 다소 차이가 있는데 치료보다는 예방과 유지로 인해 서비스 대상이 모든 사람으로 확대된다. 이러한 차이는 의료 서비스에는 없는 기능을 요구하는데 24시간 건강 데이터를 수집하여 사용자가 수시로 확인할 수 있고 필요한 곳으로 데이터를 전달할 수 있는 기능이다.

의료 SW 표준 지침 구축

프로젝트 계획 수립 및 관리 지침

품질보증 지침

측정 및 분석

2017년 1월 24일 화요일

헬스케어 시장에 대한 소프트웨어 개발 업체의 대비 방향

헬스케어 시장은 소프트웨어 서비스보다 의료 서비스라는 인식이 강하다. 구글이나 애플, 삼성 등의 글로벌 업체에서도 소프트웨어보다는 IT 기술을 활용한 디바이스 라인업 구축에 더 집중하고 있다. 하지만, 헬스케어 서비스를 진행하면 소프트웨어에 대한 필요성을 느끼게 되는데 헬스케어에서 생성되거나 관리되는 수많은 데이터 때문일 것이다. 이번 회에서는 중국 해남도에서 의료관광 프로젝트를 기획했던 센카쿠 프로젝트 팀원들에게 헬스케어 사업 히스토리를 들어보면서 소프트웨어가 왜 필요하게 되었는지에 대해 얘기해본다.

Q: 안녕하세요. 해남도 프로젝트에 대해 소개 부탁드립니다.

중국은 예로부터 “효”가 매우 중요시되었습니다. 부모님의 건강을 위해서는 거리나 비용을 마다하지않고 찾아다니는 경우가 많기 때문에 도시를 벗어나 깨끗한 환경에서 전문 치료를 받는 것을 기획하게 되었습니다. 최초 기획사는 중국의 기업이고 초기 셋업을 위해서 일본의 기업이 참여하게 되었습니다.

<그림1> 해남도 프로젝트

출처: 일본 챔보우 재단

최초 기획사였던 중국에서 중국과 일본, 한국이 함께 모여 아시아 프로젝트를 진행하면 어떻겠냐는 제의를 받고 컨텐츠 분야로 한국에서도 참여하게 되었습니다. 준비 기간은 대략 10여년 되었고, 아직 진행 중인 프로젝트입니다.

의료용 디지털 X-ray 디텍터 SW 표준 지침 구축 및 역공학을 통한 품질 향상 사례

문제점 분석

의료 SW 글로벌 경쟁력 확보

임베디드 SW와 Econsole1의 SW 아키텍처 품질 개선 필요

컴퓨팅 환경의 변화와 클라우드

컴퓨팅 환경의 변화

한동안은 Hybrid가 대세!!

부하를 비용 효율 때문에 이렇게 하라고 배웠다.

하지만 클라우드는 공유자원.
요청이 많으면 즉 내차례를 기다리거나, 상황에 맞게 제한된 자원을 나눠가지던가

2017년 1월 23일 월요일

머신 러닝을 통한 헬스케어 서비스의 진화

머신 러닝과 빅데이터는 뗄 수 없는 관계가 형성되어 있다. 의료 서비스도 일종의 통계라는 것은 잘 알려진 사실이다. 질병의 증상을 판정할 때 통계에 의해 정리된 질병 리스트를 참고하게 되고 처방을 할 때도 마찬가지 기법을 사용하고, 이러한 경험이 쌓일수록 우수한 의료진이 될 수 있다.

만약 머신 러닝이 적용된다면 빅데이터 분석을 통해 다양한 통계를 반영한 경험치가 헬스케어 시스템에 반영이 되고, 망각이 없는 시스템은 거의 모든 경우의 수를 반영한 경험치가 쌓여 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다.

표2는 UNC(University of North Carolina) 헬스케어 기관에서 IBM의 빅데이터 분석 방법을 도입하여 매년 37,000명 이상의 환자를 대상으로 한 시스템의 평가 결과의 예다.

<표2> UNC 헬스케어의 빅데이터를 활용한 여성암 진단 시스템의 평가 결과

출처: 보건복지부

헬스케어 서비스에서 연결 가능한 비즈니스 모델을 그림5를 보면서 살펴보면 [1]생체신호 센싱은 다양한 웨어러블 디바이스로 건강 데이터를 생성하고, [2]저전력 통신은 IoT 서비스에서 제공하는 데이터 수집과 전송을 이용하여 건강 데이터를 수집하여 전송한다. [3]데이터 분석에서는 빅데이터와 머신 러닝을 통해 수집된 빅데이터를 분석하여 의미 있는 데이터로 저장, 관리한 후 [4]질병 분석과 예측을 수행한다. 이 곳에서 중요한 의료 지식이 발견([5])되면 의료 서비스를 제공하게 되고 필요한 경우 서비스 결과를 경험치로 축적하게 된다.

헬스케어 서비스는 일반적인 의료IT 서비스는 물론이고, 웨어러블과 IoT 등에서도 주요 비즈니스 모델을 찾아낼 수 있다. 가장 중요한 부분은 광범위한 빅데이터가 수집된다는 점이다. 헬스케어 서비스의 빅데이터는 서비스에 참여하는 사용자의 거의 모든 데이터를 센서를 통해 수집하기 때문에 헬스케어 외의 서비스와 연계점을 찾기 용이하다.

<그림5> 헬스케어 서비스의 주요 처리 단계

출처: Kaist

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