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인공지능 산업분석 - 1. 헬스케어 (19) 향후 방향 및 맺음말

by 만배만 2024. 2. 25.

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 보조하는 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 ***