1.50. 바이오헬스산업의 유망 분야
| 구분 | 제품 | 서비스융합 | 기술 | |
| 2020 | 세계 | - 실시간 건강관리 및 질병진단 모바일기기 - PHR 플랫폼 및 클라우드 - 개인맞춤형 치료제 - 3D프린팅 기반 개인맞춤형 의약품 및 의료기기 |
- 실시간·모바일 건강관리 및 질병진단 - 유전자 분석, 빅데이터 기반 질병예측 및 진단·진료 - 원격 진단·진료, 임상시험 시뮬레이션 |
- AI 기반 기술(신약개발 및 설계, 바이오마커 검색, 건강관리, 원격진료 및 정밀의료, (전)임상시험 디자인 및 분석) - 유전자 분석 - IoT 기반 기술(생산 공정 모니터링, 의료기기 관리) |
| 국내 | - 개인맞춤형 치료제 - 동반진단제품 - 복제약 및 개량신약 |
- 실시간 건강관리 및 질병진단 모바일 - 신약개발 지원 CDSS |
- AI 기반 기술(신약개발 및 설계, 바이오마커 검색, 건강관리, 진단, (전)임상시험 효율화), 유전자 분석 - IoT 기반 생산자동화 기술 (생산 공정 모니터링) |
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| 2025~ 2030 |
세계 | - 개인맞춤형 치료제 - 3D프린팅 기반 개인맞춤형 의약품 및 의료기기 - IoT 기반 실시간 건강관리 및 질병진단 기기 |
- AI 기반 개인맞춤형 스마트 의료 - 원격 진단·진료, IoT·모바일 기반 건강관리 및 의료 |
- AI 기반 기술(신약개발 및 설계, 건강관리, 원격진료 및 정밀의료, (전)임상시험 디자인 및 분석) - IoT 기반 기술(생산 공정 모니터링, 의료기기 관리, 의약품 물류·유통 자동화) |
바이오헬스산업의 유망 분야 분석
1.51. 인공지능 및 로봇가 결합되는 헬스케어 서비스별 선호도
1.52. 인공지능 헬스케어 유망 분야
| 구분 | 서비스 | 편익 | 기회 | 위협 |
| 의료 기관 |
의료 영상 이미지 인식 및 진단 | 암 질환 조기 진단 의사의 진단 의사결정 지원 |
PACS 등 의료 영상진단기기의 높은 보급률 | 예기치 않는 오류 → 잘못된 처방 |
| 인공지능 기반 임상시험 | 개인 최적화 치료법 선택 신속한 의료 데이터 검색, 분석 결과 지원 |
전 국민 건강정보 DB → 다양한 양질의 임상 정보 획득 | 임상연구의 윤리·안전 문제 | |
| 의료 녹취 솔루션 | 의료기록 작성 소요시간 단축 | 의료 녹취 시장 확대 | 개인정보 유출 | |
| 개인 맞춤형 질병 예측 치료 | 환자의 건강 수명 연장 | 유전정보와 질환 간의 연관성 예측 | 인공지능의 예기치 않는 오류 → 잘못된 처방 | |
| 질병 진단 인공지능 보조 의사 시스템 | 정확한 진단 오진 방지 |
시스템의 해외 수출 | 예기치 않는 오류 → 잘못된 처방 | |
| 노화방지 치료 | 환자의 건강수 명 연장 | 노화 치료 시장 성장 | 의료 양극화 | |
| Health IT 기업 |
인공지능 수술 로봇 | 최소 절개 및 빠른 회복시간 의사의 수술 지원 |
의료 교육 시뮬레이션 시장 | 비용 부담 |
| 고령자 케어 로봇 | 노인의 삶의 질 개선 | 실버 시장 확대 | 로봇의 자율적 의사결정 → 인간 생명 영향 우려 | |
| 암 진단 시스템 | 조기 암 진단 | 해외 수출 | 복잡도 증가로 오류 가능성 존재 | |
| 인공지능 기반 개인 라이프 로그 활용 건강관리 및 컨설팅 | 건강관리 성과 향상 | 높은 ICT 인프라 우수한 IT 기업 |
개인정보 유출 | |
| 보험사 | 개인맞춤형 보험 상품 | 최적화된 보험 가입 불필요한 보험 차단 |
다양한 보험 상품 개발 | 개인정보 유출 |
| 인공지능 기반 보험료 산정 | 시간 단축 가능 비용 절감 |
보험료 산정 시스템 시장 성장 | 개인정보 유출 보험설계사 인력 감축 |
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| 인공지능 기반 보험사기 예방 시스템 | 보험사기 방지 부당 수급 보험금 방지 |
보험 산업 건전성 확보 | 개인정보 유출 | |
| 제약사 | 개인맞춤형 약품 개발 | 치료효과 제고 부작용 감소 |
새로운 시장창출 | 개인맞춤형 제품의 개발실패 가능성 존재 |
| 인공지능 기반 신약개발 | 신약개발 성공 가능성 높임 신약개발 기간 단축 |
신약개발을 통한 새로운 시장 창출 | 인공지능 기술의 오류로 인한 신약의 위험성 | |
| 국가 보건 기관 |
전염병 확산 경로 파악·예측 | 국민 건강 안전 확보 전염병 예방 |
시스템의 해외 수출 | 관리기구의 전문성 및 인력문제 발생 가능성 |
| 맞춤형 건강관리 시스템 | 국민 건강수준의 향상 | 전 국민 건강정보 DB 보유 | 개인정보 유출 |
국내 기관별 인공지능 헬스케어 유망 서비스 도출과 편익, 기회, 위협요인 분석
1.53. IP History 분석을 통해 본 AI 기술 활용분야
| 분야 | 기술명 | 내용 |
| 진단· 검출 |
질환 검출을 위한 일반 인공 신경망 | - 전립선암, 직장결장암, 유방암 등 암 질환 관련하여 인공 신경망을 이용한 암 질환 조기 발견 AI 기술 - 유전자에 의해 유발되는 질환을 진단하기 위한 인공 신경망을 이용한 유전 질환 진단 AI 기술 - 이미지 데이터를 인공 신경망으로 분석하여 용종, 협착증, 자궁내막증을 검출하기 위한 인공 신경망을 이용한 질환 감별 AI 기술 |
| 일반진단/스크리닝/ 테스트를 위한 일반 인공 신경망 | - 임신 진단, 호흡 패턴과 같은 일반 진단, 진단 스크리닝, 진단 테스트를 위한 특허들이 출원 - 환자의 병력 또는 임상 데이터 등을 수집하여 상기 데이터에 기초한 변수를 식별하기 위해 인공 신경망을 이용 정합성이 높은 의료 변수 식별 |
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| 임상결정 보조 및 지원을 위한 지식발견 데이터마이닝 | - 치료의 우선순위 결정의 보조 자료, 질병모델링 생성을 위한 기초 자료 , 고품질 정보 탐색에 대한 특허가 출원 | |
| 질환 검출을 위한 MLP 알고리즘이 적용된 인공 신경망 | - 인공 신경망을 이용하여 녹내장, 심혈관질환, 심장질환, 후두암, 유전질환 등을 검출하되, AI 기술에 관련된 여러 알고리즘 중 MLP (Multi Layer Perceptron) 알고리즘을 사용하여 데이터를 트레이닝 - 데이터의 분석 시간을 줄이고 보다 정확한 진단 결과를 도출하는 특허 |
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| 질환 검출을 위한 RBF 알고리즘이 적용된 인공 신경망 | - 인공 신경망을 이용하여 녹내장, 심혈관질환, 심장질환, 췌낭포성 검출 - RBF(Radial Basis Function) 알고리즘을 사용하여 데이터를 트레이닝 함으로써 데이터의 분석 시간을 줄이고 보다 정확한 진단 결과를 도출하는 특허 검색 |
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| 치료 | 진단치료/재활치료를 위한 일반 인공 신경망 | - 환자의 상태를 진단하고 진단 결과를 기초로 환자의 수면 장애 호흡 또는 심장발작을 치료하며, 이에 인공 신경망을 이용한 환자의 진단 치료 |
| 의약 | 약물 부작용의 감지 및 분석을 위한 일반 데이터 마이닝 | - 데이터 마이닝 기법을 통해 약물의 부작용을 분석하고, 이에 따른 부작용을 분류 및 예측하거나 환자와 약물 간의 부작용 정보를 매칭 시키는 특허 - 약물을 복용하는 환자의 안정성 향상을 위해 데이터 마이닝 기법을 이용한 약물 부작용 예측 기술 |
| 치료제 내성 예측을 위한 일반 인공 신경망 기술 | - 약물을 투약하는 환자의 유전자 정보를 기초로 인공 신경망을 이용하여 내성을 예측하며, 이에 인공 신경망을 이용한 유전자 정보에 기초한 치료제 내성 예측 기술을 연구방향 | |
| 약제 투여량 최적화를 위한 일반 인공 신경망 | - 환자의 특성 정보, 예를 들어 유전자 정보 등을 기반으로 최적화된 약제 투여량을 인공 신경망을 통해 추정하는 것을 기술적 특징 | |
| 사전 예측 |
예후 예측을 위한 디시젼트리 알고리즘이 적용된 데이터마이닝 | - 컴퓨터를 이용하여 소정 질환의 임상 화학 검사치로부터 해당 질환에 대한 예후를 예측하는 모델 - 디시젼트리(dicision tree, 결정트리) 알고리즘을 적용하며, 이에 디시젼트리(decision tree) 알고리즘이 적용된 데이터마이닝 기술을 이용한 예후 예측 모델 생성 기술 |
| 예후 예측을 위한 일반 인공 신경망 | - 인공 신경망을 이용하여 예후 데이터를 추출하여 환자의 예후를 예측하며, 이에 인공 신경망을 이용한 예후 예측 기술 | |
| 사후 관리 |
리스크평가/예후평가를 위한 일반 인공 신경망 | - 피험자의 위험 요소를 인공 신경망을 통해 분석하여 임상 리스크를 식별하거나 평가하는 특허가 검색된 것을 볼 때, 인공 신경망을 이용한 임상 리스크 식별 및 평가 기술 |
IP History 분석을 통해 본 AI 기술 활용분야