T3-Medical Convergence

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[Track 3] Medical convergence

[Session 3-1] 정밀의학
▒ 일시 및 장소 : 10.27(금) 14:40-16:40 / 컨벤션홀 103호(1층)              좌장 : 신수용 교수(경희대)

신수용 교수(경희대)

서울대 컴퓨터공학부 박사 (기계학습 전공)
(前) NIST Guest Researcher
(前) 서울대병원 의료정보센터 연구교수
(前) 삼성SDS Bioinformatics Lab 수석연구원
(前) 서울아산병원 의생명정보학과 연구조교수
경희대학교 컴퓨터공학과 조교수
관심분야: Health IT, Biomedical Big Data Analysis

Overview of Healthcare Data for Computer Engineer
강연요약
의료 및 건강관련 데이터들의 특징과 현황에 대해서 컴퓨터 전공자들에게 소개하고자 한다. 우선 병원이 가지고 있는 의료데이터에 대해서 해당 데이터들의 종류, 현황과 한계점, 컴퓨터 전공자들이 도와줄 수 있는 부분들에 대해서 소개하고, 병원 외부에서 개인들이 생성하는 건강 데이터들에 대해서도 동일한 방식으로 소개하고자 한다.

강재우 교수(고려대)

박사, 컴퓨터학, 2003, 위스콘신대학교(메디슨)
2006-현재 고려대학교 정보대학 교수
2003-2006 노스캐롤라이나주립대학(랄리) 컴퓨터학과 조교수
2000-2001 ㈜와이즈엔진 CTO/창업자
1996-1997 AT&T연구소(플로람파크), 연구원

빅데이터 기반 정밀의료
강연요약
정밀의료는 매우 도전적인 빅데이터 문제이다. 멀티오믹스 실험데이터, 환자 의료 기록, 생명의료분야 과학 문헌과 같은 대규모의 복잡한 이종 데이터로부터 파생 된 정보를 통합, 분석 및 해석해야하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생명의료 빅데이터의 정보를 추출하고, 지식을 구조화하기 위해 정보를 연결하며, 이를 기반으로 새로운 지식을 추론하고 검증 가능한 가설을 생성하고, 데이터 기반 예측을 할 수 있는 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 개발해야한다. 이번 강연에서는 이 목적을 달성하기 본 연구팀에서 현재 진행 중인 몇 가지 프로젝트를 소개하고, 최근에 참여한 두 개의 DREAM Challenge 국제 컴피티션 (약물 조합 시너지 예측과 질병 모듈 발굴)에서의 경험을 공유 하고자 한다.

이대호 교수(서울아산병원)

1987-1994 서울대학교 의과대학 의학과 의학사
1999-2001 서울대학교 대학원 의학과 의학석사
2002-2007 서울대학교 대학원 의학과 의학박사
1994-2001 서울대학교병원 수련의, 내과전공의 및 혈액종양내과 전임의
2001-2006 국립암센터 종양내과 전임의 및 종양내과 전문의
2006-현재 울산의대 서울아산병원 종양내과 촉탁의, 조교수, 부교수 및 교수
2010-2011 미국립암연구소 (NIH/NCI) 연수
관심분야: 폐암 임상시험과 이행성 연구 폐암 면역관문 및 세포신호전달 관련기전 연구

Which is More Important in Precision Medicine, Precision or Accuracy?
강연요약
빠르게 발전하고 있는 분자표적치료와 종양면역치료는 암환자에게 장기생존과 완치라는 새로운 희망을 가질 수 있게 하였다. 의료진에게도 보다 다양하고 새로운 치료법을 보다 많은 환자에게 제시할 수 있으리라는 기대도 한층 높여 주었다. 그럼에도 불구하고, 많은 암환자와 의료진에게 이러한 정밀의료와 종양면역은 다가오지 않은 미래로 받아들여지는 이유는 종양에 따라 또는 같은 종양이라 하더라도-아쉽지만 아직까지는 같은 장기에서 발생한 종양은 같은 종양으로 다루어진다-, 종양의 특성에 따라 분자표적치료 또는 종양면역치료가 적용되기 때문이다. 이러한 구분은 결국 생체표지자 존재여부나 존재하는 생체표지자의 특성에 따라 달라지기 때문이다. 그러므로 생체표지자에 대한 보다 깊은 이해가 분자표적치료와 종양면역 치료를 포함하는 정밀의료를 이해하는 첫 걸음이다.

정밀의료는 상대적인 개념이다. 정확하고 완벽한 의료가 이루어진다면-궁극적 목적이다-, 우리는 질병 해결을 넘어서 질병에 이르지 않도록 또는 이르기 전에 의료가 이루어지며, 우리는 건강한 몸을 유지할 수 있다. 물론, 이러한 완벽의학은 질병특성 과 동시에 개인자체 특성도 반영하는 개인맞춤의학을 제공한다. 지금 의료는 완벽의학이라는 목적지를 향해 걸어가는 길 위에 있다. 그 동안 의학발전은 목적지를 향한 보다 정밀한 지도를 제공하였으며 (정밀의학), 목적지에 보다 가까이 다가갈 수 있도록 해 주었다. 그러나, 우리가 현재 가진 지도는 이전과 비교하여 보다 정밀할 뿐, 아직 정확하다-완벽의학-고 할 수 없다. 앞으로 의학이 전통의학에서 층화의학을 거쳐 정밀의학으로 이어진 과정을 살펴볼 것이다. 이는 정밀의학이 가져야 할 특성과 나아갈 방향을 이해하는데 도움이 된다.

종양치료 발달은 정밀의료를 이끄는 주된 원동력이다. 한편으로, 종양치료법이 다양한 질병에 또는 건강한 신체에 적용될지 의문이 들 수 있다. 그러나, 종양과 종양치료에 대한 이해는 우리 몸을 보다 잘 이해할 수 있도록 해준다. 종양치료 발달은 다양한 관련 기술 또는 기반기술의 발전으로 이어지며, 이는 궁극적으로 종양뿐만 아니라 다양한 질환에 대한 정밀의료를 앞당기는 역할을 함께 할 수 있다.

조광현 교수(KAIST)

KAIST 전기및전자공학과 학사(1993), 석사(1995), 박사(1998)
1999-2004 울산대학교 전자공학과 조교수, 영국 UMIST 방문교수, 스웨덴 Royal Institute of
              Technology 초빙교수, 아일랜드 Hamilton Institute 초빙석학 등
2004-2007 서울대학교 의과대학 의학과 조교수, 부교수
2008-2014 Oxford대학, Glasgow대학, UC Irvine, 아일랜드 UCD, 중국과학원 초빙석학
2007-현재 KAIST 바이오및뇌공학과 부교수, 교수, KAIST 지정 석좌교수, 現 학과장
IT와 BT의 융합연구, 시스템생물학(Systems Biology) 및 이를 활용한 정밀의료, 신약개발 분야 170여 편의 국제저널 논문 게재, 12편의 국내외 저서(공동저서포함), 40건의 국내외 특허출원/등록(기술이전 포함), 다수 국제학술대회 기조강연, 여러 국제저널의 Editor 등.
편집위원장(Editor-in-Chief), ‘IET Systems Biology (영국)’, 2010-현재

시스템 생물학-정보기술이 이끄는 바이오/의료 혁명
강연요약
본 강연에서는 4차 산업의 시대를 맞이하여 정보기술이 생명과학과 융합됨으로서 기존 생명과학의 한계를 극복하고 새로운 패러다임을 열어가는 큰 변화를 가져오고 있는 “시스템생물학(Systems Biology)"에 대해 소개한다.

[Session 3-2] 의료 빅데이터 플랫폼
▒ 일시 및 장소 : 10.28(토) 09:00-11:00 / 컨벤션홀 103호(1층)              좌장 : 이승룡 교수(경희대)

이승룡 교수(경희대)

1978 고려대학교 재료공학과 학사
1987 미국 일리노이 공대 전산학 석사
1991 일리노이 공대 전산학 박사
1993-현재 경희대학교 컴퓨터공학과 교수
2003-2007 산자부 "유비쿼터스어플라이언스 솔루션“ 총괄책임자
2006-2014 정보통신부 “동서신의학 유비쿼터스 라이프케어 연구센터” (ITRC) 센터장
2014-2018 산자부 "퍼스널 빅데이터를 활용한 마이닝마인즈 핵심기술 개발“ 총괄책임자
2015 정보과학회 가헌학술상 수상 2016년 경희대 fellow
2017-2020 과기정통부 “지능형의료플랫폼 연구센터” (ITRC) 센터장
관심 분야: 유비쿼터스 컴퓨팅, 미들웨어 플랫폼, 행위 및 상황인지, 지식관리, 헬스케어 플랫폼, CDSS (임상의사결정지원시스템) SCI/SCIE 저널 200여편, 국제학술논문 350여편

지능형 의료플랫폼
강연요약
“지능형 의료 플랫폼” (IMP: Intelligent Medical Platform)이란 이기종 EMR (Electronic Medical Record), EHR (Electronic Health Record), 진료기록, 대화 및 다양한 멀티모달 센서들로 부터 의료 관련 데이터를 획득하고, 분석하며, 저장한 후, 데이터 기반, 전문가 기반, 대화 기반의 지식베이스를 구축한 뒤 추론을 거쳐 클라우드 상에서 의료진과 환자에게 고품질의 지능형 임상의사결정지원 (Clinical Decision Support System) 서비스를 제공할 수 있는 기술, 플랫폼, 툴들의 집합을 말한다. 본 강연에서는 지능형 의료 플랫폼의 핵심 구성 요소인 ① 의료지식 획득 및 추론, ② 지식 엔지니어링 도구, ③ 의료 빅 데이터 및 저장, ④ UI/UX 평가도구 및 관리, ⑤ 의료지원 서비스 통합에 대하여 설명하고, 지능형 의료플랫폼기반 응용서비스 사례를 소개한다.

윤덕용 교수(아주대)

2002-2008 의학사, 아주대학교 의과대학
2009-2011 의학 석사, 아주대학교 의과대학
2011-2016 의학 박사, 아주대학교 의과대학
2008-2009 인턴, 아주대학교병원
2016-현재 이사, 대한의료정보학회
2002-현재 조교수, 아주대학교 의과대학

의료 빅데이터 플랫폼과 분석 사례
강연요약
의료빅데이터는 민감한 개인정보를 포함하고 있어, 다른 데이터에 비해 폐쇄적으로 관리되고 있다. 따라서 데이터의 가치에 비해 활용도가 낮은 실정이다. 현재 국내 대형 병원들을 중심으로 익명화된 환자 임상정보를 표준화하고, 데이터 자체가 아닌 분석 결과만은 공유하는 분산연구망 형태의 플랫폼을 확장하고 있다. 본 강연에서는 국내에서 활발히 도입하고 있는 분산연구망에 대한 소개, 분석연구망을 활용한 분석 사례, 그리고 향후 확장 방향 등에 대해 발표할 예정이다.

김형회 교수(부산대병원)

1991 부산대학교 의과대학 학사
1994 부산대학교 의과대학 석사
2002 부산대학교 의과대학 진단검사의학 박사
2007 경북대학교 의료정보학 박사과정수료
2000 현재 부산대학교 의학전문대학원 교수
2006 보건복지부, 보건의료정보화 실무위원
2007-현재 부산대학교병원 진단검사의학과 과장
2007- "PNUH 병원정보시스템 구축(EMR) “ 총괄책임자
2007-2014 부산U-포럼 유헬스분과위원장
2009-2012 부산대학교 전산실장/의료정보센터장
2013-현재 부산대학교병원 임상시험센터장
2014-현재 부산시 산학관협의회 으료서비스분과위원장
2016-현재 부산대학교병원 정밀의료 구축 기획(IBM 왓슨, NGS검사실)
2016-현재 부산대학교병원 의생명연구원장
2016-2020 과기정통부 “임상의과학자 육성사업” 총괄책임자

부산대학교병원 정밀의료 구축전략
강연요약
부산대학교병원은 2017년 1월 IBM ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’와 ‘왓슨 포 지노믹스(Watson for Genomics)’를 도입하였고 이후 의료기관중심의 차세대염기서열분석법(Next Generation Sequencing, NGS)을 구축하여 고형암, 혈액암, 선천성 유전자질환을 신속하게 분석하고 보고하여 의료에 활용할 수 있는 기반을 구축하였다.
부산대학교 병원은 한국에서 정밀의료 선도를 위해 ‘왓슨 포 지노믹스’까지 두가지 기술을 모두 도입한 첫 사례로 이를 통해 부산대학교 병원의 의사들이 방대한 분량의 암 리서치 및 데이터를 환자의 유전체에 특정된 정보와 함께 평가해 환자 특성에 맞는 맞춤형 의료 서비스를 제공하는데 도움을 줄 예정이다.
최근 다양한 질환으로 확산되고 있는 의료기관 중심의 정밀의료 사례를 소개하고자 한다.

구태언 변호사(테크앤로)

고려대학교 법학사 취득(1991.2)
고려대학교 정보보호대학원 공학석사 취득(2014.2)
한국개인정보보호법학회 이사(2015.2-현재)
행정자치부 빅데이터 산업활성화 개인정보보호제도 개선TFT 위원(2015.10-2016.6)
2014 개인정보보호대상 정보화진흥원장상
2012 정보보호대상 공로상(방송통신위원장상)
「핀테크, 기회를 잡아라」(한국경제신문사)
「개인정보보호의 법과 정책」(박영사)
「개인정보처리 책임성 강화방안 연구」(2014, 개인정보보호위원회)
「인터넷, 그 길을 묻다」(중앙북스)
「정보법학 제18권 제3호,2014」(한국정보법학회)
「판사·검사·변호사가 말하는 법조인」(부키)
개인정보 정의조항, 동의제도 및 형사처벌의 합리화에 관한 연구
(고려대학교 정보보호대학원 정보보호학과 2013.12)
개인정보 국외 이전 제도의 현황 및 개선방안 연구 (嘉泉法學 제6권 제1호 (2013.3.31) pp.277-312
개인정보 보호법의 제문제 (법학평론 제3권 (2012.12) 66-97면

의료분야 빅데이터 개인정보의 안전한 활용을 위한 규제 분석
강연요약
의료분야의 정밀의료와 예방의학 발전을 위해 빅데이터활용은 선택이 아닌 필수라고 할 수 있다. 개인정보보호법은 비식별정보라고 할지라도 개인 관련 정보라면 이를 폭넓게 개인정보로 규제하고 있다. 누군지 식별할 수 없는 정보임에도 그 정보주체의 동의를 받으라는 요구는 모순적 요구이며, 이를 통해 의료소비자 후생의 저하는 불을 보듯 뻔한 상황이다. 이런 상황을 어떻게 극복할지 대안을 모색해 본다.

[Session 3-3] 헬스케어+AI와 기업전략
▒ 일시 및 장소 : 10.28(토) 14:10-16:10 / 컨벤션홀 103호(1층)              좌장 : 임춘성 실장(SPRi)

이근 수석(삼성전자)

2006 Computer Science Ph.D (Software Engineering, USC)
2006-현재 삼성전자 Software Engineering 연구원
2006-2009 삼성전자 SW Development Process
2009-2015 삼성전자 SW Platform for Embedded
2015-현재 삼성전자 Wearable Healthcare SW Solution
2017-현재 삼성전자 IoT SW Solution

The issues of Digital Healthcare and Approaches
강연요약
Wearable Device 발달과 함께 Healthcare Solution에 대한 기대가 많이 높아진 반면에, 시장 확장은 그 기대를 못 따라가고 있다. 시장이 기대를 따라가지 못하는 원인은 기술, 사업 또는 제도적인 면에서 다양한 이슈가 있기 때문이다. 본 강연에서는 그 이슈를 정리해 보고, 그 이슈를 풀기 위한 접근 방안에 대하여 논하고자 한다.

장명근 팀장(셀바스 AI)

아주대학교 정보및컴퓨터공학부 학사
아주대학교 정보통신대학원 석사

인공지능 의료녹취용 음성인식 기술개발 및 기술이슈
강연요약
음성인식 의료 녹취 솔루션은 병원환경에서 의료진의 의료 편의를 위한 솔루션으로서 의료진이 환자를 진찰하거나, 의료 영상 데이터를 판독하거나, 세포 병리특성을 분석하거나, 수술 후 수술 경과 리포트를 작성할 시 음성으로 타이핑을 대신하여 의료진이 환자 진료에 더욱 충실하게 되어 환자들의 진료 만족도를 높임과, 효율적으로 의료 분석 결과를 도출해서 의료 시간의 절약을 도모함을 목적으로 한다.

이재철 이사(뷰노)

사업총괄 이사, 뷰노
신규사업팀 부장, Philips Korea
전략기획실 부장, 테라젠이텍스 바이오연구소
무선사업부 Enterprise Business Team 과장, 삼성전자
Data Analytics 그룹 Research Staff, 삼성종합기술원
고려대학교 전자공학과 졸업

AI based Medical Imaging Analysis Practice
강연요약
딥러닝 기술을 이용한 의료 영상 분석 서비스가 어떻게 의료 현장에 도움을 줄 수 있는지에 대해서 그동안의 경험 중심으로 소개하고, 또 이를 활용한 사업 모델 및 시장 진입 전략에 대해 공유하고자 합니다. 특히 의료 융합 관점에서 영상 뿐 아니라, 다양한 의료 데이터의 사업화 계획에 대해서 사례 중심으로 전달할 계획입니다.

이인구 전무(Intel)

동아대학교 전자공학과 졸업
2000부터 Intel 에서 PC, Tablet, Server 개발 기술지원
Cloud computing, Network Appliance 5G, AI등 새로운 기술이 조기에 상용화 될수 있도록 Telco, Enterprise and SMB 고객과 협업

Intel AI portfolio 소개
강연요약
인텔은 컴퓨팅에서 데이터회사로 포지션 하고 있으며, 데이터의 저장과 분석 그리고 데이터의 이동이 원활하게 될수 있도록 네트웍을 포함한 다양한 portfolio를 제공하고 있으며, 특히 인공지능 관련 roadmap을 충실히 하기 위해 투자를 아끼지 않고 있다. 이러한 인텔의 AI를 위한 다양한 portfolio를 이해할 수 있도록 소개

※ 상기 일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

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