의료 기술 기업은 디지털 트윈을 통해 개인화됩니다.

캐롤라인 코플리

9분 읽기

독일 하이델베르그(로이터) - 메스와 수술실 대신 마우스와 컴퓨터 화면으로 무장한 심장 전문의 벤자민 메더(Benjamin Meder)는 심장박동기의 전극을 박동하는 디지털 심장에 조심스럽게 배치합니다.

환자 7497의 심장 세포의 전기적 및 물리적 특성을 모방한 이 "디지털 트윈"을 사용하여 Meder는 시뮬레이션을 실행하여 심박 조율기가 울혈성 심부전 환자가 칼을 삽입하기 전에 생존을 유지할 수 있는지 확인합니다.

Siemens Healthineers가 개발한 디지털 심장 트윈은 의학이 점점 더 개인화되는 시대에 접어들면서 의료기기 제조업체가 인공지능(AI)을 사용하여 의사가 보다 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕는 방법의 한 예입니다.

Siemens Healthineers와 Philips, GE Healthcare와 같은 경쟁업체의 과제는 빅 데이터를 사용하여 의료 지출의 일부를 확보하려는 Alphabet의 Google부터 Alibaba까지 기술 대기업보다 우위를 유지하는 것입니다.

의료 예산의 압박이 증가함에 따라 디지털 심장 트윈과 같은 AI 도구는 결과를 예측하고 불필요한 수술을 방지함으로써 수만 달러를 절약할 수 있습니다.

중국과 같은 국가에서는 의사 부족으로 인해 의료 이미지를 분석하는 새로운 AI 도구에 대한 수요가 늘어나고 있으며 전 세계 의료 시스템을 뒤흔들 수 있는 제품의 상용화 경쟁이 진행되고 있습니다.

AI는 수십 년 동안 의료 기술에 사용되어 왔지만, 방대한 양의 데이터 가용성, 낮은 컴퓨팅 비용, 보다 정교한 알고리즘으로 인해 AI 도구 수익은 2015년 8억 1,100만 달러에서 2021년 67억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 연구 회사인 Frost & Sullivan ww2.frost.com.

데이터 포털인 Statista(www.statista.com)에 따르면 글로벌 의료 영상 분석 소프트웨어 시장 규모도 2016년 24억 달러에서 2025년 43억 달러로 성장할 것으로 예상된다.

McKinsey & Company의 독일 제약 및 의료 기술 사업부를 이끌고 있는 Thomas Rudolph는 "진화로 시작된 것이 더 큰 혁명을 향해 가속화되고 있습니다"라고 말했습니다.

'헬스케어의 GPS'

Siemens Healthineers와 기존 경쟁업체의 경우, 주로 하드웨어 회사에서 의료 소프트웨어 개척자로의 전환은 신규 진입자가 점점 더 많아지고 있는 분야에서 매우 중요한 것으로 간주됩니다.

Google은 의료 이미지를 분석하여 안과 질환을 진단하거나 디지털 기록을 조사하여 사망 가능성을 예측할 수 있는 알고리즘을 포함하여 다양한 AI 도구를 개발했습니다.

한편 알리바바는 자사의 클라우드와 데이터 시스템을 활용해 중국 내 의료 전문가 부족 문제를 해결하기를 희망하고 있다. CT 스캔, MRI 등 영상 분석에 도움이 되는 AI 지원 진단 도구를 연구하고 있다. 지난 3월 독일 모기업 지멘스에서 분사된 지멘스 헬시니어스는 최근 분기에 의료 영상 장비 판매로 시장을 앞질렀다. 수많은 신제품.

그러나 분석가들은 지출이 환자 결과와 더 밀접하게 연결되고 병원이 대량 구매에 의존함에 따라 독일 회사, 네덜란드 회사 Philips 및 General Electric의 자회사인 GE Healthcare가 모두 의료 시스템 비용을 절약할 수 있다는 것을 증명해야 한다는 압력을 받게 될 것이라고 말합니다. 할인을 위해.

Siemens Healthineers는 업계에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. 1896년에 최초로 산업적으로 제조된 X선 기계를 만들었으며 현재는 세계 최대의 의료 영상 장비 제조업체입니다.

이제 CEO인 Bernd Montag의 야망은 이를 "헬스케어의 GPS"로 전환하는 것입니다. 즉, 데이터를 활용하여 지능형 서비스를 판매하고 소규모 기술 회사가 데이터베이스를 활용하여 앱을 개발할 수 있도록 하는 회사입니다.

이러한 상황에 적응하면서 Siemens Healthineers는 IT에 막대한 투자를 해왔습니다. 약 2,900명의 소프트웨어 엔지니어를 고용하고 있으며 기계 학습 분야에서 600개 이상의 특허 및 특허 출원을 보유하고 있습니다.

혼자가 아닙니다. Philips는 연구 개발(R&D) 직원과 지출의 약 60%가 소프트웨어와 데이터 과학에 집중되어 있다고 말합니다. 회사는 구체적으로 밝히지 않은 채 수천 명의 소프트웨어 엔지니어를 고용하고 있다고 밝혔습니다.