표제지

연구진

제출문

목차

제1장 서론 25

제1절 연구 배경 및 필요성 25

제2절 연구 내용 및 방법 37

제2장 보건의료 데이터·인공지능 현황 및 문제점 진단 45

제1절 보건의료 데이터·인공지능 보유·활용 현황 45

제2절 보건의료 데이터·인공지능 관련 기술 산업 동향 73

제3절 보건의료 데이터·인공지능 관련 법제 및 정책 추진 현황 83

제4절 보건의료 데이터·인공지능 활용 장애요인 진단 91

제3장 주요 국가의 보건의료 데이터·인공지능 활용 및 거버넌스 현황 97

제1절 보건의료 데이터 수집·활용 현황 97

제2절 보건의료데이터 2차 활용 관련 법제 현황 110

제3절 보건의료 데이터 거버넌스 현황 116

제4절 우리나라에 대한 시사점 142

제4장 보건의료 D.N.A. 중장기 비전 및 추진전략과 과제 147

제1절 보건의료 데이터·인공지능 중장기 비전과 목표 147

제2절 우리나라 보건의료 데이터·인공지능에 대한 SWOT 분석 155

제3절 보건의료 데이터·인공지능 추진전략 및 과제 161

제5장 [1분야] 데이터 구축·활용 인프라 확충 181

제1절 추진 배경 및 필요성 181

제2절 주요 추진방향 및 전략 186

제3절 중점 추진과제 및 실행계획 188

1. [추진방향①] 데이터 표준화 및 질 관리 강화 188

가. [추진과제①] 활용 중심 보건의료 데이터 표준화 188

나. [추진과제②] 데이터 품질관리시스템 구축 223

2. [추진방향②] 선제적 데이터 개방 233

가. [추진과제①] 공공보건의료데이터 개방 확대 233

나. [추진과제②] 한국인 특화 고품질 결합데이터(K-헬스데이터) 개방 243

다. [추진과제③] 국가 연구 데이터 개방·공유 의무화 252

3. [추진방향③] 가명정보 결합 활성화 260

가. [추진과제①] 활용가이드라인 지속 개선 260

나. [추진과제②] 결합전문기관 운영 내실화 및 민간 확대 266

제6장 [2분야] 신뢰할 수 있는 데이터 활용 기반 조성 275

제1절 추진 배경 및 필요성 275

제2절 주요 추진방향 및 전략 280

제3절 중점 추진과제 및 실행계획 282

1. [추진방향①] 원천 데이터 집적 플랫폼 완성 282

가. [추진과제①] K-100만 국가 바이오 빅데이터 구축 282

나. [추진과제②] 데이터 중심병원 기반 임상데이터 클러스터 구축 290

다. [추진과제③] 근거중심 정책수립을 위한 보건의료 빅데이터 플랫폼 강화 297

라. [추진과제④] 보건-복지 빅데이터 통합 연계 활용 플랫폼 구축 305

2. [추진방향②] 선도 활용 플랫폼 확산·고도화 317

가. [추진과제①] 인공지능 기반 신약개발 플랫폼 구축 317

나. [추진과제②] 피부-유전체 데이터 플랫폼 활용 K-뷰티 신기술 개발 326

다. [추진과제③] 개인정보침해 없는 익명 플랫폼 확산 332

제7장 [3분야] 데이터 활용 혁신으로 성과 가속화 343

제1절 추진 배경 및 필요성 343

제2절 주요 추진방향 및 전략 349

제3절 중점 추진과제 및 실행계획 350

1. [추진방향①] 데이터 중개·분양시스템 체계화 350

가. [추진과제①] 중개 전문인력을 통한 분양 지원 350

나. [추진과제②] 중개 분양센터 설치·운영 356

2. [추진방향②] 보건의료데이터·AI 전문인력 양성 362

가. [추진과제①] 의사 전문인력 양성 362

나. [추진과제②] 의료데이터·AI 특성화 대학원 인증제 369

다. [추진과제③] 재직자 데이터·AI 역량개발 프로그램 확대, 기업 내 AI팀 운영 유도 374

3. [추진방향③] 연구개발 투자 확대 383

가. [추진과제①] 의료AI 연구개발 4대 중점투자 분야 대상 투자 확대 383

나. [추진과제②] 보안 및 비식별 처리·분석 기술 개발 390

4. [추진방향④] 현장중심 산업화 지원 403

가. [추진과제①] 의료AI 스타트업 혁신 네트워크 구성 403

나. [추진과제②] 병원 중심 의료AI 특화 개방형 실험실 구축·운영 416

다. [추진과제③] 의료인공지능 보상체계 개선 423

제8장 [4분야] 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 확립 435

제1절 추진 배경 및 필요성 435

제2절 주요 추진방향 및 전략 436

제3절 중점 추진과제 및 실행계획 437

1. [추진방향①] 안전한 활용을 위하나 법령 개선 437

가. 2차 활용 활성화를 위한 법제 정비 437

나. 의료AI 윤리 가이드라인 마련 447

다. 데이터 소유권 및 개인의 권리 강화 452

랴. 불공정행위 방지 및 분쟁조정 455

2. [추진방향②] 데이터 거버넌스 및 지원 전담기구 설치 460

가. 보건의료데이터 활용 정책 거버넌스 정립 460

나. 보건의료데이터 및 인공지능 활용 지원 전담기구 설치 466

참고문헌 473

부록 479

[부록1] 보건의료 빅데이터 플랫폼 운영현황 진단 및 개선방안 479

[부록2] 보건의료 데이터 이용 활성화를 위한 전문가 조사개요 495

[부록3] 보건의료 데이터 이용 활성화를 위한 전문가 설문조사 결과 498

[부록4] 데이터 구축·활용 인프라 확충(1분야) 관련 참고자료① 543

[부록5] 데이터 구축·활용 인프라 확충(1분야) 관련 참고자료② 569

[부록6] 데이터 구축·활용 인프라 확충(1분야) 관련 참고자료③ 573

[부록7] 보건의료 빅데이터 안전활용을 위한 IRB 제도 운영 현황 587

〈표 1-1〉 만성질환 진료비·진료인원 추이(2015-2019) 26

〈표 1-2〉 데이터 3법 주요 개정사항 28

〈표 1-3〉 디지털 뉴딜 중 'D.N.A. 생태계 강화' 세부 과제 29

〈표 1-4〉 개인정보 제공의향 및 활용 동의 31

〈표 1-5〉 데이터 3법 관련 공동설문조사 주요 응답결과(일반국민) 32

〈표 1-6〉 디지털헬스케어와 4P 중심 보건의료·헬스케어 33

〈표 1-7〉 건강결과(better-outcomes) 향상에 있어 데이터의 가치 34

〈표 1-8〉 주요국의 바이오헬스 산업 관련 대응 동향 35

〈표 1-9〉 수립지원 TF를 통한 연구 추진방식 40

〈표 1-10〉 수립지원 TF 작업 절차 41

〈표 1-11〉 그간의 수립지원 TF 운영 내용 41

〈표 2-1〉 보건의료 데이터 유형 45

〈표 2-2〉 공공 및 민간분야에서 보유한 보건의료 데이터 종류 46

〈표 2-3〉 기관별 공공보건의료데이터 보유 현황 47

〈표 2-4〉 국가 바이오 빅데이터 구축 개요 48

〈표 2-5〉 공공 주도 데이터 활용 플랫폼 구축/운영 현황 49

〈표 2-6〉 공공 주도 보건의료 데이터 활용 플랫폼 구축/운영 현황 정리 61

〈표 2-7〉 의료데이터 중심병원 수행 과제 및 참여 현황 64

〈표 2-8〉 의료데이터 중심병원 기관별 목표 및 '20년 성과 현황 65

〈표 2-9〉 21년 의료데이터 중심병원 참여 기관 현황 66

〈표 2-10〉 보건의료 데이터 2차 활용 현황 70

〈표 2-11〉 보건의료 데이터·AI 활용에 따른 기대효과 및 한계점 71

〈표 2-12〉 보건의료 빅데이터 해외시장 규모 76

〈표 2-13〉 주요국의 산업 동향 77

〈표 2-14〉 주요국의 정부 주도 보건의료 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영 현황 78

〈표 2-15〉 주요국의 민간 주도 보건의료 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영 현황 79

〈표 2-16〉 바이오헬스산업 혁신전략과제(안) 82

〈표 2-17〉 데이터 3법 주요 개정 내용 83

〈표 2-18〉 보건의료 데이터 관련 정부 정책 현황 84

〈표 2-19〉 보건의료 데이터 관련 세부사업 유형별 예산 현황 86

〈표 2-20〉 보건의료 데이터 관련 정부 정책 현황 87

〈표 2-21〉 보건의료 데이터 인공지능 정책의 주요 성과 및 한계 90

〈표 3-1〉 2016년 정밀의료 예산 배정 98

〈표 3-2〉 미국 보훈처의 MyHealtheVet 블루버튼 서비스 제공 정보 예시 99

〈표 3-3〉 블루버튼 이니셔티브 vs. S4S 프로젝트 101

〈표 3-4〉 Sync for Science 참여 혜택 101

〈표 3-5〉 일본 데이터 활용 관련 법제도 103

〈표 3-6〉 일본 보건의료데이터 통합 활용을 위한 패러다임 전환 104

〈표 3-7〉 PeOPLe 플랫폼 내용 105

〈표 3-8〉 데이터 이용 활용 플랫폼 내용 105

〈표 3-9〉 핀란드 보건의료 데이터 인프라 106

〈표 3-10〉 핀란드 칸타(Kanta) 주요 서비스 107

〈표 3-11〉 OECD에서 권고하는 보건의료데이터 거버넌스 12가지 원칙 116

〈표 3-12〉 AHIMA에서 제시한 보건의료정보 거버넌스 속성 122

〈표 3-13〉 보건의료정보 거버넌스 및 전사적 정보관리의 구성요소와 목표 122

〈표 3-14〉 보건의료정보 거버넌스의 범위 및 내용 124

〈표 3-15〉 AHIMA의 보건의료정보 거버넌스의 원칙 124

〈표 3-16〉 칸타에서 제공하는 구성 서비스 128

〈표 3-17〉 지역 보건 지구/전문 보건 네트워크 데이터 소스의 주요 책임 규정 129

〈표 3-18〉 NSW Health를 위한 데이터 관리 원칙 129

〈표 3-19〉 NSW health 거버넌스 기능의 정의 132

〈표 3-20〉 데이터 관리의 10가지 핵심 기능 133

〈표 3-21〉 NHS digital 역할과 소관 138

〈표 3-22〉 NHS digital 2018-19 사업 계획 개요 138

〈표 3-23〉 인도 전자정보기술부의 비식별 데이터의 분류 140

〈표 3-24〉 비식별 데이터 생태계의 주요 구성요소 141

〈표 4-1〉 중장기 목표 151

〈표 4-2〉 보건의료 데이터·인공지능 중장기 전략 수립을 위한 SWOT 160

〈표 4-3〉 추진방향 및 전략과제 162

〈표 4-4〉 전문가(n=154) 설문조사를 바탕으로 한 AHP 분석 결과 163

〈표 4-5〉 보건의료데이터가 필요했으나 구하지 못한 경험 여부 163

〈표 4-6〉 가장 최근에 보건의료데이터를 구하지 못한 이유 164

〈표 4-7〉 우리나라에 쓸 만한 보건의료데이터가 충분히 존재하는지에 대한 의견 164

〈표 4-8〉 우리나라에 보건의료 데이터 활용이 가능한 플랫폼이 충분한지에 대한 의견 164

〈표 4-9〉 보건의료데이터의 안전한 활용을 위한 법제 마련의 충분성에 대한 의견 165

〈표 4-10〉 보건의료데이터 결합전문기관을 통해 결합데이터를 구한 경험 여부 165

〈표 4-11〉 필요한 보건의료데이터를 구할 수 있는 경로 및 방법 숙지 여부 166

〈표 4-12〉 현 우리나라 보건의료데이터 및 인공지능 관련 전문인력 충분성에 대한 의견 166

〈표 4-13〉 보건의료데이터 표준화를 위한 최우선 과제 167

〈표 4-14〉 보건의료데이터 품질 제고를 위해 가장 중요한 사항 168

〈표 4-15〉 가장 우선적으로 개방이 확대되어야 할 공공 보건의료 데이터 169

〈표 4-16〉 한국인 특화 고품질 결합데이터 관련 최우선 추진사항 169

〈표 4-17〉 국가재정 투입 R&D로 수집·생산된 보건의료데이터의 개방·공유 의무화관련 의견 170

〈표 4-18〉 국가 재정투입 보건의료데이터의 사장 방지를 위한 재활용 시스템 구축 관련 의견 170

〈표 4-19〉 가명정보 결합 활성화 관련 최우선 추진사항 171

〈표 4-20〉 의료데이터 중심병원 기반 임상데이터 클러스터 구축에 대한 의견 171

〈표 4-21〉 보건의료데이터 선도 활용 플랫폼 확산 및 고도화를 위한 최우선 추진사항 172

〈표 4-22〉 보건의료데이터의 분양 활성화를 위한 최우선 추진사항 172

〈표 4-23〉 보건의료데이터·인공지능 관련 전문인력 양성을 위한 최우선 추진사항 173

〈표 4-24〉 의료인공지능 연구개발을 위해 우선적으로 투자해야 하는 분야 174

〈표 4-25〉 의료인공지능 산업화를 위한 최우선 추진사항 174

〈표 4-26〉 보건의료데이터의 안전한 활용을 위한 우선 과제 175

〈표 4-27〉 보건의료데이터의 안전한 활용을 위한 기술적 측면의 추진과제 175

〈표 4-28〉 보건의료데이터 및 인공지능 활용 지원 전담기구의 최우선 추진사항 176

〈표 4-29〉 전략과제별 세부 추진과제 177

〈표 5-1〉 용어 및 코드체계, 프로토콜에 대한 표준 189

〈표 5-2〉 보건의료데이터 플랫폼의 표준용어 및 서식 적용 현황 190

〈표 5-3〉 데이터 중심병원의 표준용어 및 서식 적용 현황 191

〈표 5-4〉 EMR 인증의 표준용어 및 서식 적용 현황 191

〈표 5-5〉 진료정보 교류의 표준 용어 및 서식 적용 현황 193

〈표 5-6〉 OMOP-CDM의 표준용어 및 서식 적용 현황 194

〈표 5-7〉 국가기관의 자료 전송을 위한 표준 용어 및 서식 적용 현황 195

〈표 5-8〉 보건의료용어표준 추진 경과 197

〈표 5-9〉 국내 용어 표준체계 적용 현황 198

〈표 5-10〉 보건의료 용어 표준 관리 전문가 역할 수립 212

〈표 5-11〉 원시데이터의 품질 특성 및 보건의료데이터 관련 이슈 229

〈표 5-12〉 데이터 품질관리 체계 231

〈표 5-13〉 건강보험 관련 기관별 주요 표본데이터셋 구축 현황 234

〈표 5-14〉 건강보험 빅데이터 제공 실적(건) 235

〈표 5-15〉 연도별 한국인 건강지수 참조표준 개발 현황 235

〈표 5-16〉 건강보험 관련 미개방 핵심 데이터와 활용 예상 분야 239

〈표 5-17〉 암 데이터 수집·구축 대상종별 비교 240

〈표 5-18〉 암 데이터 수집·구축 대상종별 비교 243

〈표 5-19〉 보건복지부 및 식품의약품안전처의 R&D 예산 현황 253

〈표 5-20〉 미국의 대용량 데이터 지역혁신 허브 254

〈표 5-21〉 보건의료데이터 활용지원을 위한 현장소통(안) 264

〈표 5-22〉 결합전문기관별 특화모델(안) 271

〈표 5-23〉 2021년 가명정보 결합 선도 사례 271

〈표 6-1〉 보건의료 빅데이터 관련 사업 진행 현황(2020) 298

〈표 6-2〉 연합학습과 분산학습 비교 구분 318

〈표 6-3〉 선진국의 AI 활용 신약개발 프로젝트 320

〈표 6-4〉 인공지능 기반 맞춤형 신약개발 지원체계(안) 323

〈표 6-5〉 피부-유전체 분석센터 데이터 수집-활용 체계 329

〈표 7-1〉 국내외 인공지능 헬스케어 분야 적용 사례 344

〈표 7-2〉 의료 인공지능 분야의 성장 동인 및 제약 요인 346

〈표 7-3〉 인공지능 헬스케어 산업의 정책 동향-국외 346

〈표 7-4〉 인공지능 헬스케어 산업의 정책 동항-국내 347

〈표 7-5〉 데이터 수요자 측연의 "데이터 활용"의 어려움 351

〈표 7-6〉 보건의료데이터 컨설턴트 데이터 중개단계별 역할 352

〈표 7-7〉 보건의료데이터 컨설턴트 필요지식(안) 353

〈표 7-8〉 보건의료데이터 컨설턴트 양성체계(안) 354

〈표 7-9〉 데이터 제공·활용 주체별 인센티브 운영 예시 359

〈표 7-10〉 주요국의 의사과학자 인력양성 정책 방향 363

〈표 7-11〉 정부 부처별 의사과학자 인력양성 지원 사업 364

〈표 7-12〉 국내외의 대학 및 대학원 중심 데이터 인력양성 과정 369

〈표 7-13〉 데이터 사이언스 인력양성 프로그램 371

〈표 7-14〉 국내외 빅데이터 관련 재직자 대상 교육과정 374

〈표 7-15〉 독일 Bitkom(디지털협회) 아카데미의 데이터 과학자 프레티셔너 자격증 과정 377

〈표 7-16〉 SanData IT(독일 민간기업) 트레이닝센터의 빅데이터 교육과정 378

〈표 7-17〉 영국 정부 디지털서비스샌터(GDS)의 데이터과학촉진 프로그램 379

〈표 7-18〉 국내 중소기업 핵심직무능력향상 지원사업 : 제조공정 빅데이터 처리능력 향상 과정 380

〈표 7-19〉 의료데이터 특화 AI 기술 예시 387

〈표 7-20〉 가명정보 처리 및 결합 391

〈표 7-21〉 의료데이터 보호·활용 기술 개발 과제 393

〈표 7-22〉 의료데이터 프라이버시 보존 컴퓨팅 기술개발 지원내용 394

〈표 7-23〉 해외 바이오헬스 연구데이터 블록체인 사례 397

〈표 7-24〉 동형암호화(Homomorphic Encryption) 개요 398

〈표 7-25〉 보건의료 데이터 분석에서 동형암호화(Homomorphic Encryption)의 활용 400

〈표 7-26〉 국내 AI 기반 스타트업 기업의 정책적 수요 405

〈표 7-27〉 AI 헬스케어 스타트업 이노베이션 센터 참여 주체별 역할 410

〈표 7-28〉 개방형 실험실 현황 417

〈표 7-29〉 개방형 실험실 주요 공간구성 예시 419

〈표 7-30〉 의료인공지능 발전으로 예상되는 건강보험 보장영역 확대 요구 분야 423

〈표 7-31〉 요양급여 결정절차에 따른 주체 및 관련 법령 424

〈표 7-32〉 혁신의료기술 별도평가트랙 주요 내용 425

〈표 7-33〉 혁신의료기술 별도평가트랙 절차 426

〈표 7-34〉 혁신의료기술 대상 확대 426

〈표 7-35〉 체외진단검사의 신의료기술평가 대상 분류기준 개편(안) 427

〈표 7-36〉 혁신기술 보상 방안 430

〈표 8-1〉 데이터 3법에 반영된 정보 활용 범위 437

〈표 8-2〉 「보건사회데이터 2차 활용법」 조문별 검토 441

〈표 8-3〉 일본 「차세대의료기반법」 조문 444

〈표 8-4〉 행위자별 의료 인공지능 윤리 이슈 450

〈표 8-5〉 위원회 위원 자격요건(예시) 463

〈표 8-6〉 소위원회 위원 자격요건(예시) 464

〈표 8-7〉 데이터 관련 주요 정부부처 및 전담기관 현황 466

〈표 8-8〉 (가칭) 보건의료데이터진흥원 본부별 주요 기능 469

〈표 8-9〉 (가칭) 보건의료데이터진흥원 운영예산(추정) 470

[그림 1-1] 고령화 전망 및 노인의료비 증가 25

[그림 1-2] 디지털 뉴딜 중 'D.N.A. 생태계 강화' 프로젝트 개요 30

[그림 1-3] 데이터 이동권 도입 및 개인정보 활용에 대한 국민 인식 31

[그림 1-4] 빅데이터 활용 서비스 확산 시 보안 우려사항 32

[그림 1-5] 바이오헬스 산업 혁신전략 중 '바이오헬스 기술개발 혁신생태계 조성' 36

[그림 1-6] 단계별 연구 추진내용 38

[그림 1-7] 연구 수행체계 39

[그림 2-1] 보건의료 빅데이터 플랫폼 홈페이지 소개 화면 51

[그림 2-2] 보건의료 빅데이터 플랫폼 운영처리 프로세스 51

[그림 2-3] 보건의료데이터 중심병원 데이터 활용 프로세스 53

[그림 2-4] 닥터앤서 공통플랫폼 개념도 55

[그림 2-5] 보건의료 빅데이터 개방 시스템 소개 화면 58

[그림 2-6] 보건의료빅데이터 개방 시스템 구성도 58

[그림 2-7] 국가 암데이터 센터 구성도 60

[그림 2-8] 의료기관, 개인, 기업 등 민간분야 주요 보건의료데이터 보유 현황 63

[그림 2-9] 헬스케어 빅데이터 쇼케이스 시스템 개념도 67

[그림 2-10] 외부 연구자 대상 데이터 공유 및 개방 형태 70

[그림 2-11] 바이오헬스 산업 및 신약기술 수출 추이 81

[그림 2-12] 시기별 보건의료 데이터·인공지능 정책추진 경과 85

[그림 2-13] 공공영역과 민간영역의 보건의료데이터 연계현황 91

[그림 3-1] S4S 앱 내 데이터 기부 프로세스 101

[그림 3-2] 차세대의료기반법안의 데이터 활용 프로세스 103

[그림 3-3] 핀란드 보건의료데이터 활용 체계 108

[그림 3-4] 차세대의료기반법 보건의료데이터 활용 체계 113

[그림 3-5] ONC의 2020-2025 Federal Health IT Strategic Plan 프레임워크 118

[그림 3-6] 2020년 미국 연방 데이터 전략 및 시행 계획 개요 120

[그림 3-7] 보건의료정보 거버넌스 통합 모형 123

[그림 3-8] 보건의료정보 거버넌스 기능 구축 단계 및 내용 125

[그림 3-9] 일본 익명가공데이터 생산 및 활용 체계 도식도 126

[그림 3-10] 핀란드 칸타 서비스 운영 도식도 127

[그림 3-11] NSW health 데이터 거버넌스 구조 130

[그림 3-12] 데이터 자산에 대한 거버넌스 구조의 사례 131

[그림 3-13] NSW health 보건의료데이터 거버넌스 기능 132

[그림 3-14] NIB Personalised Health and Care 2020에서 제시한 6가지 주요 추진전략 136

[그림 3-15] 영국 의료데이터시스템·네트워크 인프라 및 이니셔티브 개요 136

[그림 3-16] NHS digital 조직 구조 137

[그림 4-1] 중장기 비전 설정을 위한 개념 틀 149

[그림 5-1] '데이터 구축·활용 인프라 확충'을 위한 주요 추진방향 및 전략 186

[그림 5-2] EHR핵심공통기술연구개발사업 연구과제 196

[그림 5-3] FHIR 기반 임상 데이터 활용 생태계 구축의 필요성 206

[그림 5-4] 보건의료데이터 표준화 로드맵('21.~'25.) 207

[그림 5-5] 표준 용어 거버넌스 체계 208

[그림 5-6] 데이터 중심병원 매핑용어 검증 및 활용 209

[그림 5-7] 데이터 중심병원 임상용어 DB 구축 및 활용 개요 210

[그림 5-8] 보건의료데이터 표준용어 거버넌스 구축 및 검증체계 이행 계획 211

[그림 5-9] FHIR 기반의 표준화된 보건의료 빅데이터 접근 및 활용 생태계 환경 구축 개요 213

[그림 5-10] 실시간 ODS 구성단계 215

[그림 5-11] SMART Bulk Data Server 참조 구현 사례 216

[그림 5-12] SMART App Gallery에 등록되어 있는 FHIR Bulk Data Access API 기반의 FHIR 앱 218

[그림 5-13] 보건의료데이터 품질 검증 지표 229

[그림 5-14] 공공영역과 민간영역의 보건의료데이터 연계 현황 237

[그림 5-15] 주요 공공기관 보유 보건의료데이터 개방범위 확대 방향 238

[그림 5-16] 데이터 기반 개인 건강관리 지원 방향 242

[그림 5-17] 정밀의료 성공 전략 244

[그림 5-18] 보건의료 데이터 활용 현황 245

[그림 5-19] 3대 결합데이터 구축·개방추진 방향 및 목표 246

[그림 5-20] 국가암데이터(K-Cancer DVV) 구축 모델(안) 247

[그림 5-21] 빅데이터를 통한 암 감시체계 구축(안) 248

[그림 5-22] 디지털 기술로 인한 연구개발 활동의 변화 252

[그림 5-23] 계층 구조의 국가연구데이터플랫폼을 통한 데이터 공유·활용체계 개념도 257

[그림 5-24] R&D 데이터 업사이클링 재생시스템 개념도 258

[그림 5-25] 보건의료분야 결합 전문기관 통합 포털 소개 화면 269

[그림 6-1] 의료산업 패러다임 전화 275

[그림 6-2] 美, 英, 中 등 국가 차원 바이오 빅데이터 旣 구축, 지속 고도화 276

[그림 6-3] 4차 산업혁명 선도 신기술 혁신 예시 277

[그림 6-4] 기대수명 및 1인당 의료비 지출 증가율 282

[그림 6-5] 통합바이오 빅데이터 개념도 286

[그림 6-6] 국가 바이오 빅데이터 구촉 시범사업 체계 287

[그림 6-7] 분산형 바이오 헬스 빅데이터 네트워크 290

[그림 6-8] 주요 보유 데이터 현황(의료기관, 개인, 기업) 291

[그림 6-9] 의료데이터 중심병원 데이터 활용프로세스 294

[그림 6-10] 보건의료 빅데이터 플랫폼 추진방향 301

[그림 6-11] 보건의료 빅데이터 플랫폼 운영처리 프로세스 303

[그림 6-12] 보건의료 빅데이터 시범사업 플랫폼 자료 연계 방식과 데이터 손실 발생 307

[그림 6-13] 보건의료 데이터 통합 매트릭스 예시; 기관 기준 매트릭스와 환자 기준 매트릭스 313

[그림 6-14] 데이터 통합 매트릭스 적용으로 추가 환자 데이터 활용 가능 314

[그림 6-15] 화장품 글로벌 기술 트렌드 변화 326

[그림 6-16] 보건의료 분산연구네트워크 추진 체계 333

[그림 6-17] 분산형 바이오 헬스 데이터 플랫폼 내 연계 프로세스의 예 335

[그림 6-18] 디지털트윈을 이용한 메디컬 트윈의 예 336

[그림 6-19] 분산형 연구 네트워크 확장 체계 337

[그림 7-1] AI 헬스케어 데이터 활용 분야 343

[그림 7-2] '데이터 활용 혁신으로 성과 가속화' 주요 추진방향 및 전략 349

[그림 7-3] 보건의료데이터 안심분양 센터 인증제 358

[그림 7-4] 데이터 분양 활용 체계화를 위한 단계별 추진방안 360

[그림 7-5] 보건의료 데이터 통합분양센터 구축(안) 360

[그림 7-6] 보건의료데이터·AI 특성화 대학원 단계별 확대 방안 373

[그림 7-7] 개인 맞춤형 진단·치료를 통한 정밀의료로의 패러다임 전환 384

[그림 7-8] 의료AI 연구개발 4대 중점투자 분야 385

[그림 7-9] 실증지원 연구개발 사업 기획 추진 유형 388

[그림 7-10] 노인 생체신호 계측 분석 및 돌봄 시스템 개발 실증 방안 389

[그림 7-11] 가명처리 원칙 391

[그림 7-12] 데이터 거래 시 판매자 및 구매자의 관점 차이 394

[그림 7-13] 블록체인 기반 연구데이터 플랫폼 혁신 사례 397

[그림 7-14] 합성 의료데이터 생성·활용과정 402

[그림 7-15] 의료AI 스타트업 혁신 네트워크 구축 개요 407

[그림 7-16] '엔젤프로젝트' 단계별 지원내용(안) 409

[그림 7-17] AI 헬스케어 스타트업 이노베이션 센터 구축 사업 개요 410

[그림 7-18] 데이터중심병원 참여기관과 AI 헬스케어 스타트업 이노베이션 센터 간 지역별 연계 예시 412

[그림 7-19] AI 헬스케어 스타트업 이노베이션 의료정보 확보·운용·제공 방안 413

[그림 7-20] 의료AI 스타트업 혁신 네트워크 구성 및 운영체계 414

[그림 7-21] 의료AI 특화 개방형 실험실 운영 모형 418

[그림 7-22] 병원 및 창업기업 간 개방형 혁신 플랫폼 개념도 사례(전남대병원) 421

[그림 7-23] 병원 및 창업기업 간 개방형 프로그램 운영 사례(전남대병원) 421

[그림 7-24] 신개발 의료기기 및 신의료기술의 보험등재 절차 427

[그림 8-1] '신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 확립'을 위한 주요 추진방향 및 전략 436

[그림 8-2] 보건의료데이터정책심의위원회 구성(안) 465

[그림 8-3] (가칭)보건의료데이터진흥원 조직 및 인력 구성(안) 469