디지털 트윈과 헬스케어 Digital Twin & Healthcare
디지털 트윈?
현실세계에서 수집한 다양한 정보를 가상세계에서 분석하고 최적화 방안을 도출해 이를 기반으로 현실세계를 최적화하는 지능화 융합 기술이다. 한국전자통신연구원, 2021
제품 수명 주기와 디지털 트윈
2003년 미시간대 Michael Grieves 박사가 제품 수명주기 관리(PLM) 관점에서 최초로 개념 소개. 설계, 프로토타입, 시뮬레이션, 제조의 4단계 최적화에 적용. 최근에는 현장 서비스 혁신하고 새로운 사업 모델 활성화에 활용되고 있다.
Frost & Sullivan, 2021
물리적 객체와 디지털 트윈과의 관계
KEIT PD 이슈 리포트
디지털 트윈 제품
디지털 트윈 생산
디지털 트윈 성능
성능 통찰 검증
가상 제품
확인
가상 생산 사양
실제 생산 자동화 이상적
실제 제품
시운전
지속적 개선
*Siemens
협업 플랫폼
현실 속 공간을 가상 세계에 마치 쌍둥이처럼 똑같이 구현하여 발생 가능한 상황을 시뮬레이션을 통해 결과를 예측한다. 실시간 연동에서 수집된 데이터로 실제와의 차이를 보정한 디지털 복제 모델을 통해 기계와 장비의 성능, 효율 수명 등의 정확한 상태 진단 및 예측 등을 지원한다.
2010년 NASA, 2016년 GE가 구현했다. 제조 경우에는 제품 설계부터 공장 운영 감시, 작업량 예측, 생산 손실 예측, 고장 진단/예측 등에 활용된다. 가상 세계시뮬레이션을 통해 복잡한 시스템이나 구조 등을 미리 구현하고 실현해봄으로써, 사전 검증을 통해 위험 요소를 예방할 수 있다.
3D 모델링 구축/갱신기술, 가시화/운영기술, 보안기술, 분석기술, 연결기술 등을 통해 환경, 국방, 안전, 제조, 도시, 교통, 복지, 의료, 에너지, 농·축산 등의 응용서비스에 접목 가능하다. 핵심기술은 모사(Mirroring) → 관제(Monitoring) → 모의(Modeling & Simulation) → 연합(Federated) → 자율(Autonomous) 단계로 발전한다. 과학기술정보통신부, 디지털 트윈 활성화 전략(2021.9)
물리↔디지털 세계 반영: 디지털 트윈 활성 요소
헬스케어 디지털 트윈.
디지털 트윈 산업별 시장 2020년 자동차/운송 주거 건강 의료 제조 전력/에너지 농축산 소매/소비재 기타
KBVRERESEARCH
디지털 트윈 적용 분야별 시장
기타 제품 재고 사업 사업 유지
설계/개발 관리 최적화 최적화 보수 예측/기능 모니터링
Research & Market
글로벌 헬스케어 디지털 트윈 시장규모
Frost & Sullivan, Digital Twins Outlook in Healthcare, 2019-2025
인체를 개인의 수준에서 컴퓨터 모델링 하는 것은 기술적 한계 따라서 헬스케어 분야에서는 유망한 분야로 주목 받지 못했으나, 최근 센서, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 관련 기술의 발전으로 관심 급증.
정의: 디지털 트윈 기술을 헬스케어 분야에 접목. 헬스케어 디지털 트윈이 일반적이나, 메디컬 트윈, 바이오-디지털 트윈 등의 용어로도 쓰이고 있다.
적절한 분야 발굴이 중요. ❍ 현재는 개별 환자 상태를 모델링 정도. ❍ 적용 대상: 기기 → 프로세스 → 인구 집단 → 환자 개인 단계로 발전 전망. ❍ 활성화에는 규제 완화, 경제성 확보, 기술의 발전, 전문인력 양성, 사회적 인식변화가 뒷받침 필요.
적용 가능 분야: 의료 서비스 ❍ ❍ ❍ ❍
인구 집단 또는 프로세스 모델링으로 헬스케어 서비스 프로세스 개선. 의료진의 치료 관련 의사결정 개선. 환자를 컴퓨터 모델링으로 치료법을 사전 테스트 및 최적화 후 실제 적용. 임상 실험에 합병증, 생명 위험 부담 줄일 수 있는 대안.
적용 가능 분야: ❍ 의료진 진단 보조를 너머 개인 건강정보를 기반의 모니터링, 예방, 모의 수술, 건강관리, 의료진 훈련 등 다양한 서비스에도 활용. ❍ AI 진단 보조는 학습데이터를 활용한 고위험도 진단이 목표라면 디지털 트윈은 장기 가상 환자를 구현으로 상태의 실시간 파악, 직접 임상 없이 시뮬레이션으로 의료의 안전성 제고와 효과성 증진.
디지털 트윈 적용 대상
기기/장비
프로세스
인구 집단
환자 개인
기기 장착 센서 수집 데이터 기반 시뮬레이션을 통한 최고 성능 추구 및 관리 상용화 Philips 등 의료 영상 장치 신뢰성 개선 사실상 네트워크에 연결된 모든 기기는 디지털 트윈으로 구현이 가능하기 때문에, 충분한 IoT 환경 구성이 중요. Digital Twins Outlook in Healthcare, 2019-2025, 국가생명공학정책연구센터 재구성(2021.9)
디지털 트윈 적용 대상
기기/장비
프로세스
인구 집단
환자 개인
의료기관 운영/진료 과정을 의료/경영 데이터를 기반으로 시뮬레이션하여, 집중진료실 효율적 운영, 환자 대기 시간 단축, 병실 디자인의 재검토 등 개선. 공간, 동선 최적화 등 의료기관의 물리적 공간 효율적 활용. 환자 대기 시간 단축+의료진 진료 환자 확대. GE는 John Hopkins, Michigan 대학, Humber River 병원 모델링
디지털 트윈 적용 대상
기기/장비
프로세스
인구 집단
환자 개인
집단 건강 데이터 증가는 활용가능성 증가. 심혈관 질환 등 인구 표준 모델링에 유용. 환자 기기로 수집되는 신체 및 진료 이력 데이터 기반 시뮬레이션 임상의 결정 지원 다양한 질병이나 환자의 상태를 모델링으로 치료 효능/효율성 향상.
디지털 트윈 적용 대상
기기/장비
프로세스
인구 집단
환자 개인
논란 중 개인 수준은 과도하다는 점에 공감. 거의 대부분 신체 기능에 대해 매우 민감하고 중요한 데이터의 수집이 필요하다는 점에서 문제 발생. 비현실적. 다만, 신체 일부(심장 등) 모델링은 비교적 용이하고 개인의 신체 일부를 모델링 후 나이가 들어감에 따라 비교하여 환자 본인의 동맥 경화/심혈관 질환 등 발병 예견 가능.
한국
디지털 트윈 서비스의 활용가치를 고려해 라이프케어 트윈(LifecareTwin) 서지컬 트윈(Surgical Twin) 개념 검토 중 4차산업혁명위원회, 2022
인공지능 대중화를 위한 대국민 인식 조사
4차산업혁명위원회, 2021.9
라이프케어 트윈 Lifecare Twin
환자의 실시간 상태/건강 정보를 연계하고, 개인 의료 정보와 웨어러블 기기를 통한 라이프 로그 정보 등의 데이터 수집을 통해 환자의 실시간 상태정보를 연계하는 트윈 구축. 개인 특성에 따른 맞춤형 치료 방법을 제시하고, 예후/예측 및 생활습관 관리 가이드 제공(예 : 식단, 수면, 운동 등).
서지컬 트윈 Surgical Twin
지식 기반 모델링 기술 및 의료 데이터(빅데이터, 개인특화데이터)를 융합적으로 활용하여 환자의 장기를 트윈화 수술/시술 시뮬레이션을 통한 정확도와 안전성 확보, 환자 특성에 따른 수술‧시술 예후 관리, 의료진 기술향상 교육 등에 활용
기회 요인
디지털 트윈 시장과 헬스케어 시장 모두 가파르게 증가 코로나19 대처 의료/제약 산업 디지털 트윈 수요 증가로 성장 핵심 요인 디지털 트윈 모델링을 위한 데이터 확보 가능성 증가 (정보통신기획평가원, 2020)
위협 요인
규제와 경제성에 영향 좌우, 특히 헬스케어 활성화는 기술 성숙 필요 의료서비스 제공과 직접 관련된 의료기기 규제만으로는 인증 폭이 좁음 신기술로 투자 대비 수익에 대한 정보가 부족해서 주저 데이터 주권에 대한 정의와 활용의 잠재 프라이버시 위협 대책 필요 ICT-의학 두 분야의 지식을 겸비한 융합형 인재 부족
(정보통신기획평가원, 2020)
확장 건강 관리 수요 증가 고령화 사회 진입
ICT 기술 발전
D.N.A. 적용* *디지털 연결망 인공지능
건강 삶 추구(예방의학) 팬데믹 효과
디지털 트윈 확대
혼합 현실 일반화
기술 적용
인체 동작 원리 재현으로 다양한 시뮬레이션을 통한 분석, 예측 등 수행
맞춤형 정밀 의료 지원 재활: 뇌손상 등 신경근골격계 질환자에 운동가이드를 제공하여 재활을 돕는 고정밀 트윈 생성 및 시뮬레이션 개발(’21~) 디지털 치료제: 개인별 신체 반응의 차이를 디지털 트윈으로 구현할 수 있는 디지털 치료제용 실감 상호작용 핵심기술 개발('22~) ※ XR 트윈 생성, 시뮬레이션 및 가시화, 상호작용 등 3대 XR 트윈핵심기술 개발
임상 시뮬레이션: 의료/치료(약물,수술) 효과 정보 기반 생체 임상 건강 상태의 복제 아바타 구현 기술 및 디지털 실험 대조군을 활용한 가상 임상시험 시뮬레이션 체계 개발(’22~, 복지부) (과기부)
디지털 트윈: 21방식의 헬스케어 전환 개인 맞춤 의료 1. 가상 신체/장기 Philip Heart, Feops, Dassault Living Heart
2. 유전체 의학 3. 개인화 건강 정보 Babylon Health
4. 맞춤 약물 치료 5. 전신 스캐닝 건강 예측 Q Bio Gemini 플랫폼
6. 수술 모의 및 기획 Sim&Size
헬스케어 조직 개선 7. 간병인 경험 향상 8. 병원 효율성 증진 및 서비스 질 향상 GE Command Center
9. 중환자 신속 처치 10. 가치 기반 헬스케어 11. 공급망 회복 12. 신속한 병원 건설 13. 콜센터 상호작용 간소화
약물/의료 기기 개발 14. 의료기기로서 S/W 15. 약물 위험성 분류 16. 생산 라인 모의 시험 Siemens
17. 기기 가동시간 개선 Philips
18. 시판 후 감시 19. 인간 가변성 모의 시험 Virtonomy
20. 연구실 디지털 트윈 Artificial
21. 약물 전달 개선 https://venturebeat.com/2021/07/04/21-ways-medical-digital-twins-will-transform-healthcare/
기반 확대: 의료 전단계(예방, 진단, 치료, 관리 등) 활용 가능 가치사슬 확장
기술 적용 예:
심리 행동 분석
성격, 감성, 생각 등의 내부적 재현 목표 인간 행동과 의사 소통 같은 디지털 공간의 사회적 측면의 재현 시도 (https://https://www.rd.ntt/e/ai/0004.html)
기술 적용 예:
물리적 신체 변화 분석
사용자 인체에 적용 몸과 마음에 맞도록 개인화가 목표. 신체 이상 조기 발견, 질병 사전 예측, 치료/간호 필요, 장애인 지원 개별/최적화. 장기 기능 디지털 매핑, 바이오 마커(심전도, 혈당 등) 개발, 심리신체 상태 예측 등
초미세 영역 진단/치료, 중추신경계의 신호에 따른 사지 움직임 제어 집중 (https://https://www.rd.ntt/e/ai/0004.html) (https://www.rd.ntt/e/research/JN202105_13473.html)
기술 적용 예:
만성 염증 장 질환/종양 질환
최적의 환자 치료를 위한 프로토타입 개발. 환자의 다양한 의료 데이터를 결합 매개변수 및 특정 임상 사진에 대한 데이터와의 비교로 트윈을 생성
600명 이상 IBD 환자 170가지 다른 매개변수에 대한 데이터 사용 Fraunhofer Institute
기술 적용 예: 기관,조직, 세포 단위까지 매개 변수 변화 예측. 현재/미래 환자 확인
AI 활용 기반 그래프 신경망을 이용하여 환자의 중요한
코로나/암 증상 인식 이전에 질병 감지하기 위한 염증성 사이토카인 검출용 Cambridge 대학
기술 적용 예:
신약 개발 단백질 구조 분석 질병을 유발하는 것으로 알려진 단백질을 표적화 하는 저분자 화합물 설계에 XR 상호작용을 활용. 분자 구조와 물리적으로 상호 작용하며 구조를 이리저리 움직이고 회전하여 기존 2D S/W와 기타 시뮬레이션으로 종종 놓치던 세부 사항 확인.
코로나/암 증상 인식 이전에 질병 감지하기 위한 염증성 사이토카인 검출용 Nimbus Therapeutics
국내 사례:
리메드㈜ 분당차병원/ETRI 공동
신경근골격계질환 환자(뇌손상)의 디지털 트윈 구현 신체 특성을 고려한 시뮬레이션 기반 운동 가이드 제공 질환 검출 및 치료 효과 연구 수행
국내 사례:
메디컬 아이피㈜
3D모델링 기술로 신체 장기 위치와 크기 등을 정확히 표현. 3차원 컬러 영상 구현 S/W 기술 MEDIP PRO 활용. 인체 내부 정보를 의료용 3D프린팅 제품 ANATDEL로 제작
국내 사례:
한국전자통신연구원
전자파 유해성 검증용 디지털 트윈 구축 전자파 노출 시 신체 부위별 체온 변화, 전자파흡수율 등 관찰 100여 개 신체 기관 및 조직을 표준화하여 재현
국내 사례:
분당서울대병원
해외 임상 데이터와 국내 임상 자료 이용 하지 근골격을 3차원 디지털 트윈 구축. 무릎 연골 부하 시뮬레이션 분석으로 관절염의 발생 예측 모델 개발 중
해외 사례:
HeartFlow
관상동맥 CT 데이터 활용 트윈 구축 관상동맥 혈액 흐름 상태를 보고 조영술 검사 불필요 환자 선별 소프트웨어 FFRCT 개발: FDA의 기술 승인. 미국, 유럽, 일본, 캐나다 상용화. 미국 50대 심장 병원 중 80% 사용 중.
해외 사례:
Siemens
2억 5천만 개 이상 빅데이터 기반 학습을 통한 디지털 트윈 심장 모델. 치료법 테스트로 동일한 매개 변수(크기, 심박, 수축 등)를 가진 특정 환자에게 적합한 치료법을 선택할 수 있다.
해외 사례:
Dassault system
①리빙하트 프로젝트
②신약 시뮬레이션
③인체 구현(CES 2022)
3D 구현 모델로 시술 전 심장에 미치는 영향과 효과 검증 및 신뢰성 예측 인실리코 컴퓨터로 단백질과 분자 모델링. 약물 효과/독성 등 시뮬레이션. 코로나19 백신과 치료제 개발 지원 인체를 디지털 트윈으로 약물이 질병에 미치는 영향과 수술 결과 등 치료의 전 과정을 시각화 및 테스트 또는 예측
해외 사례:
Medtronic
CT와 ECM 신호를 결합해 만든 디지털 트윈 모델로 개인별 부정맥 원인을 해석하는 기술개발(2017년 FDA 승인) 3D 매핑 시스템으로 흉부 심전도 신호를 수집하여 CT 스캔 데이터와 결합하여 심방과 심실의 3차원 심장 지도를 제작. 환자 치료 경로 전반에 대한 유연한 계획 수립 및 환자 관리 지원
해외 사례:
PHILIPS
환자 별 최상/회피 치료 방법을 가상 환자의 신체 상태로 파악할 수 있는 ‘디지털 환자＇의사결정 지원 디지털 트윈 개발 환자 임상 및 병원 운영 데이터를 결합하여 더 많은 정보를 기반으로 환자 치료방법 등의 결정을 도와주는 시각화 및 분석 지원 제공
해외 사례:
Sim & Cure
3D 모델 기반으로 다양한 시뮬레이션을 시스템 스스로 진행 수술에 적합한 수술 도구와 이식물(Implant) 규격 정보 제공 뇌동맥류 발생 상태와 주위 혈관을 3D 모델링으로 시각화. 의사가 환자 상태 파악이 수월하며 수술시간 단축 및 수술 성공률 제고
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JHL