From 3edf0dbdf4c70d0568c1ec27188c5523999f856d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jinseob Kim Date: Thu, 11 Apr 2024 23:04:22 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Update=20script=5F=EB=A7=88=EC=A4=91.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- "docs/kstartup/pdf/script_\353\247\210\354\244\221.md" | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git "a/docs/kstartup/pdf/script_\353\247\210\354\244\221.md" "b/docs/kstartup/pdf/script_\353\247\210\354\244\221.md" index c515dab..dc48c12 100644 --- "a/docs/kstartup/pdf/script_\353\247\210\354\244\221.md" +++ "b/docs/kstartup/pdf/script_\353\247\210\354\244\221.md" @@ -14,12 +14,12 @@ 문제인식을 시작으로 본격적인 발표를 시작하겠습니다. 국가 12대 전략기술로 선정된 첨단바이오산업이 다른 산업과 다른 점은, 허가위한 임상시험이 필요하다는 것입니다. 어떠한 신약이나 의료기기를 개발하더라도 임상시험으로 효과를 입증하여 식약처의 허가를 받아야 합니다. 이 때문에 임상시험의 중요성이 커지고 있고 글로벌 시장규모도 연평균 7.4%씩 성장하고 있습니다. 임상시험은 환자데이터로 통계분석을 수행한 후 최종적으로 보고서나 논문으로 정리하는데, 최근 분산형(비대면) 임상시험의 등장으로 인한 패러다임 변화, 실사용데이터 이용으로 인한 고급 통계방법론 필요로 인해 기존업체들이 대응하는데 어려움을 겪고 있습니다. 기존 임상시험은 정교하게 세팅된 조건에서 환자데이터를 모으므로, 인과성을 증명하기위한 분석방법이 간단했었습니다. 그러나 건강보험심사평가원, 보험공단, 병원, 모바일 데이터 등 특정 조건에서 세팅된 데이터가 아닌, 날 것의 데이터들을 활용함으로서 효과를 평가하기 위해 고급 통계이론이 필요해졌습니다. 임상시험 보고서 외 논문출판도 증가하면서 학술지 통계 심사위원들의 눈높이를 맞출 수 있는 분석또한 필요합니다. 국가 전략기술로서의 중요성을 제외하더라도 의학연구는 사람을 살려 널리 인간을 이롭게 하는 홍익인간 정신의 근본입니다. 의학연구와 임상시험으로 만들어진 신약과 의료기기는 인류의 생명을 살릴 수 있습니다. 저는 고등학생때까지 수학올림피아드만 하다 의대에 와서 방황하는 기간이 길었지만, 운좋게 나라와 여러 선배님들의 사랑을 받아, 수학 적성을 살려 사람을 살리는데 기여하는 행복한 삶을 살고 있습니다. 앞으로 제가 받은 사랑을 돌려주면서 의료데이터분야의 유망주들을 키워 국가경쟁력과 인류생명에 이바지하고 싶고, 이를 위해 업무와 별개로, SW마에스트로 멘토, 바이오헬스규제과학과 겸임교수, 학부생/의대생 인턴십 등 인재육성에 힘쓰고 있습니다. 바이오헬스는 반도체에 이어 대한민국의 50년 먹거리를 책임질 분야로, 최근 20년간 의학계열로 인재가 집중되었기 때문에 반드시 이쪽 분야에서 글로벌 인재와 기업이 나와야 합니다. -현재 임상시험의 가장 큰 문제점은 전문적인 분석서비스가 없다는 것으로, 의학, 통계, 분석SW 개발 모두에 전문성을 갖춘 기업이 세계적으로도 없습니다. 기존 업체들이 분산형, 실사용데이터 라는 패러다임 변화에 대응하기가 어렵습니다. 한편 점점 임상시험데이터가 표준화되는 추세로, 국제 임상데이터 표준컨소시엄(CDISC) 표준데이터 활용이 늘어나면서 이에 맞춘 전문서비스가 나올 때가 되었지만, 아직도 대부분의 임상시험SW는 데이터관리에 특화되어있으며, 이제야 글로벌 제약사들이 오픈소스 분석프로젝트를 시작하는 단계입니다. 전문적인 분석서비스가 없어 대부분의 제약회사와 병원은 범용 통계SW인 미국 SAS를 이용하는데, 이것은 직접 코딩이 필요해 분석기간이 길어지고 매년 억대 이상의 막대한 라이선스 비용이 필요합니다. +현재 임상시험의 가장 큰 문제점은 전문적인 분석서비스가 없다는 것으로, 의학, 통계, 분석SW 개발 모두에 전문성을 갖춘 기업이 세계적으로도 없습니다. 기존 업체들이 분산형, 실사용데이터 라는 패러다임 변화에 대응하기가 어렵습니다. 한편 점점 임상시험데이터가 표준화되는 추세로, 국제 임상데이터 표준컨소시엄(CDISC) 표준데이터 활용이 늘어나면서 이에 맞춘 전문서비스가 나올 때가 되었지만, 아직도 대부분의 임상시험SW는 데이터관리에 특화되어있으며, 이제야 글로벌 제약사들이 오픈소스 분석프로젝트를 시작하는 단계입니다. 전문적인 분석서비스가 없어 대부분의 제약회사와 병원은 범용 통계SW인 미국 SAS를 이용하는데, 이것은 직접 코딩이 필요해 분석기간이 길어지고 매년 억대의 막대한 라이선스 비용이 필요합니다. ## 문제인식: 목표시장현황 -지금까지의 진출시장은 의학연구용 분석시장으로 경쟁사가 없습니다. 의학전문성과 고급통계분석기술, 그리고 개발역량까지 모두 갖춘 업체는 저희가 유일하며, 기존 분석서비스를 제공하던 업체들은 의학전문성과 연구자들과의 커뮤니케이션에 한계를 느끼고 노화예측 등 직접 서비스를 만드는 쪽으로 전환했습니다. 독보적인 전문성을 바탕으로 현재 6개 대학병원과 연단위 통계지원 전담계약을 수행 중입니다. -작년부터는 의학연구의 100배 이상의 시장인 임상시험 분석분야를 목표로 잡았으며, 다양한, 특히 다양한 그리고 가공되지 않은 날것의 의료데이터를 이용 200편 이상의 SCI논문을 지원한 역량을 바탕으로 성공적으로 시장에 진출했고, 현재 7개 바이오기업의 데이터분석을 수행중이며, 특히 정형외과 재활 디지털치료기기 스타트업인 에버엑스의 임상시험을 도와 식약처 확증 임상시험 계획 승인을 받았습니다. +지금까지의 진출시장은 의학연구용 분석시장으로 경쟁사가 없습니다. 의학전문성과 고급통계분석기술, 그리고 개발역량까지 모두 갖춘 업체는 저희가 유일하며, 기존 분석서비스를 제공하던 업체들은 의학전문성과 연구자들과의 커뮤니케이션에 한계를 느끼고 노화예측 등 직접 서비스를 만드는 쪽으로 전환했습니다. 독보적인 전문성을 인정받아 현재 6개 대학병원과 연단위 통계지원 전담계약을 수행 중입니다. +작년부터는 100배 이상 시장인 임상시험 분석분야를 목표로 잡았으며, 특히 다양한 그리고 가공되지 않은 날것의 의료데이터를 이용 200편 이상의 SCI논문을 지원한 역량을 바탕으로 성공적으로 시장에 진출했고, 현재 7개 바이오기업의 데이터분석을 수행중입니다. 특히 정형외과 재활 디지털치료기기 스타트업인 에버엑스의 임상시험을 도와 식약처 확증 임상시험 계획 승인을 받았습니다. 저희의 주요 수요처는 병원 및 임상시험을 수행하는 바이오기업과 연구자들입니다. ## 실현가능성 : 창업아이템의 현황 (준비정도) @@ -28,7 +28,7 @@ ## 실현가능성 : 창업아이템 실현 및 구체화 방안 -지금까지의 현황을 바탕으로 본 과제를 통해 먼저 모든 분석기술을 임상시험용으로 업그레이드하겠습니다. 분석기능을 60종까지 늘리면서 임상시험용 분석기능으로 업그레이드 할 것입니다. 이를 통해 임상시험 통계방법의 95% 이상을 커버할 것으로 기대합니다. 맞춤형/범용 분석서비스 또한 현재의 의학연구용을 임상시험용으로 업그레이드하면서, 모든 기능을 클라우드로 옮겨 SaaS 형태로 서비스할 것입니다. 이를 통해 고객들이 우려하는 서비스중단과 보안문제를 해결하면서, 리소스를 효율적으로 관리하고 사용량을 측정해 합리적인 요금제를 구축할 것으로 기대합니다. 챗봇 R&D 통해 쌓은 언어모델 노하우와 관련 스타트업의 컨설팅을 통해 분석결과를 보고서와 논문 초안으로 만들어주는 생성형AI 기술을 확보하여 특허출원하겠습니다. 현재 CRScube사의 데이터관리SW만 시범적으로 연계했는데 이를 5개 업체까지 확장할 것이며, CDISC 표준데이터를 지원하는 SW는 모두 연계할 수 있도록 준비하겠습니다. 마지막으로 현재 계약기관만을 대상으로 운영중인 커뮤니티를 오픈 커뮤니티로 확장하여, 업계 담당자와 연구자들이 자유롭게 소통하고 관련된 통계이론/분석기술을 배울 수 있도록 교육자료와 영상을 업로드 해나가겠습니다. +지금까지의 준비를 바탕으로 먼저 모든 분석기술을 임상시험용으로 업그레이드하겠습니다. 분석종류를 60종까지 늘리면서 임상시험용 분석기능으로 업그레이드 할 것으로, 임상시험 통계방법의 95% 이상을 커버할 수 있습니다. 맞춤형/범용 분석서비스 또한 현재의 의학연구용을 임상시험용으로 업그레이드하면서, 모든 기능을 클라우드로 옮겨 SaaS 형태로 서비스할 것입니다. 이를 통해 고객들이 우려하는 서비스중단과 보안문제를 해결하면서, 리소스를 효율적으로 관리하고 사용량을 측정해 합리적인 요금제를 구축하겠습니다. 챗봇 R&D 통해 쌓은 언어모델 노하우와 관련 스타트업의 컨설팅을 통해 분석결과를 보고서와 논문 초안으로 만들어주는 생성형AI 기술을 확보하여 특허출원하겠습니다. 현재 CRScube사의 데이터관리SW만 시범적으로 연계했는데 이를 5개 업체까지 확장할 것이며, CDISC 표준데이터를 지원하는 SW는 모두 연계할 수 있도록 준비하겠습니다. 마지막으로 현재 계약기관만을 대상으로 운영중인 커뮤니티를 오픈 커뮤니티로 확장하여, 업계 담당자와 연구자들이 자유롭게 소통하고 관련된 통계이론/분석기술을 배울 수 있도록 교육자료와 영상을 업로드 해나가겠습니다. ## 성장전략 : 창업아이템 비즈니스 모델 및 사업화 추진성과