헬스케어 산업의 패러다임 변화 인지
◯ 사업구조 및 인력구조 변화, 인재 양성, R&D 투자, 파트너십 등 다양한 영역에 걸쳐 전략적인 변화가 요구되는 시점이기 때문에 자사 역량을 객관적으로 진단할 필요성이 있습니다.
◯ 의료기기 기업, 제약회사 및 의료기관과 같은 전통 사업자뿐만 아니라, 웨어러블 디바이스, 모바일 소프트웨어 및 통신사들과 같은 신규 사업자들의 협업이 요구됩니다.
◯ 공급가치사슬별 상황을 고려한 관련 부처의 지원 및 육성 전략이 필요합니다.
제도적 제약 해결
◯ 현재 인공지능 기술 개발에는 의료 데이터의 활용, 상업적인 이용, 인허가, 보험등재 등 다양한 단계에서 제도적인 제약들이 존재함으로 이러한 제약을 해결하기 위한 정책적 노력이 매우 필요합니다.
◯ AI는 의사의 진단과 처방을 ‘보조’하는 기능적 역할로서 수행할 가능성이 높으므로 진료과정의 모든 상황을 가정한 가이드라인이 필요합니다.
◯ 스마트 헬스케어 산업에 대한 법·제도 정비의 효과가 연구개발 투자 확대 등 경제적 지원 효과보다 훨씬 큰 것으로 분석된 바 있습니다.
◯ 다수의 부처가 스마트 헬스케어 산업 정책을 추진 및 지원하고 있어, 정책 간 조정과 효율적인 추진이 매우 중요합니다.
적극적인 연구개발 지원과 기반 기술 확보
◯ 국내 인공지능 기술 기업과 의료기기 회사의 영세함으로 인하여 국제적인 경쟁력을 가진 의료기기를 개발하기 위해서는 적극적인 연구개발 지원이 필요합니다.
◯ 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, VR·AR, 로보틱스 등 의료서비스를 고도화시키는 스마트 헬스케어의 주요 기반 기술 확보가 필요합니다.
◯ AI 기술의 자체 개발보다는 글로벌 협력체계 속에서 기술 확보시기를 앞당기고 국내에 최적화된 R&D 모색이 필요합니다.
AI 스타트업 투자 강화
◯ AI 스타트업을 대상으로 전주기에 걸친 체계적 투자전략을 통해 국내 AI 생태계의 변화와 혁신 동인을 부여할 필요가 있습니다.
◯ 스마트 헬스케어 관련 기업 수는 매년 증가하고 있으나 성장은 제자리걸음 중입니다.
◯ 스마트 헬스케어 관련 국내 기업 수는 매년 지속적인 증가 추세를 보이고 있으며, 분야별로는 완제품 제조(HW-1)와 부품 제조(HW-2) 기업이 이상을 차지하고 있습니다.
- 스마트 헬스케어 관련 기업 수는 2010년부터 2015년까지 연평균 5.8%의 증가율을 보이고 있으며, 향후에도 지속적으로 증가할 전망입니다.
- 분야별로 보면, 스마트 헬스케어 관련 제품서비스 일체형 기기나 단품 형태의 완제품, 그리고 부품 등을 제조하는 하드웨어 기업(HW-1, HW-2)에 편중되어 있으며, 진단이나 건강관리 등 서비스를 제공(SVC-1, SVC-2)하는 기업 수는 전체의 6% 정도에 불과합니다.
◯ 스마트 헬스케어 관련 기업의 수는 증가한 반면, 기업들의 총매출액 규모는 2010년부터 2015년까지 큰 변화가 없었으며 대부분의 매출은 하드웨어 및 플랫폼 관련 기업에서 발생합니다.
- 관련 기업들의 총매출액은 2015년에 약 101조 정도이며, 이는 2010년에 비해 큰 변화가 없는 수준입니다.
- 스마트 헬스케어 관련 기업의 매출액은 대부분 하드웨어 제조업(HW-1, HW-2)과 플랫폼 개발(SW-2) 분야에서 발생하고 있으며, 그 외 콘텐츠 개발(SW-1)이나 서비스 제공(SVC-1, SVC-2) 부문에서의 매출액은 미미한 것으로 나타나 해당 산업의 생태계가 아직까지 불균형적임을 알 수 있습니다.
의료 데이터 표준화 및 빅데이터 활용기회 포착
◯ 세계 주요국들은 의료 및 유전체 빅데이터를 구축하고, 이를 헬스케어 산업에 활용하는 모습이 두드러지게 나타나고 있으며, 한국 정부도 유전자 정보 등을 빅데이터로 구축하고, 분석하여 각종 수요기업이 활용할 수 있는 장을 마련하고 있습니다.
◯ 의료 빅데이터는 유전자, 의료, 질병 등의 개인정보가 유출될 시 그 충격이 클 수 있으므로 상당한 수준의 사이버 보안 역량을 갖출 필요가 있습니다.
◯ 단일 의학용어체계(ontology) 마련으로 의료 데이터 항목의 공통화 및 표준화 연계가 필요합니다.
◯ 인공지능 기반 의료기기의 객관적인 성능 평가와 검증을 위해서는 신뢰성 있는 학습용 데이터 또는 자체평가용 시험 데이터 확보에 대한 전략이 필요합니다. 더불어 데이터 확보 절차, 안전성 및 성능 평가 모델 및 방법 등에 대한 국내 및 국제 표준 개발 연계 전략이 필요합니다.
사회적 과제 해결 노력
◯ (AI 의료사고 대비) 자율성이 높아진 AI의 의료분야 상용화 가능성이 높아지면서 AI의 판단이나 결과의 책임 소재, 사용자 보호, 환자 안전 등 관련 범위와 역량에 대한 논의가 필요합니다.
◯ (의료불평등 해소 노력) AI 기술은 의료의 질 향상 및 의료비 절감의 효과가 있을 수 있으나, 기존의 의료불평등(health-care disparities)을 심화시키거나 새로운 불평등을 생산할 수도 있으므로, 인간 본위의 AI 기술을 위한 국가적 노력이 필요합니다.
◯ (사회적 수용성 제고) AI 기술이 미래의료의 주된 인프라가 되는 것은 명백한 시대적 흐름이며, 향후 법적 안전장치 등에 대한 사회적 논의와 공감대 형성, 법률과 제도에 대한 연구 및 체계 정비 등이 요구됨을 의미합니다.
*** 이상으로 인공지능 산업분석 "헬스케어" 편을 마칩니다 ***