의료데이터 AI 분석… 맞춤형 치료 '헬스케어2.0' 시대 연다
보건의료 AI 시장 연평균 40% 성장
미국 2026년 1500억달러 절감 예상
개인건강상태 통찰 '정밀의료' 초석
병 진단·제약·보험 등 다양한 활용
전문성 높은 분야 장기적 목표 필요
시스템 통합·정보보호 등 준비해야
보건의료 AI 시장 연평균 40% 성장
미국 2026년 1500억달러 절감 예상
개인건강상태 통찰 '정밀의료' 초석
병 진단·제약·보험 등 다양한 활용
전문성 높은 분야 장기적 목표 필요
시스템 통합·정보보호 등 준비해야
![[알아봅시다] 헬스케어 산업의 진화 불러올 `헬스케어 애널리틱스`](http://contents.dt.co.kr/images/201801/2018012402101876029001[1].jpg "[알아봅시다] 헬스케어 산업의 진화 불러올 `헬스케어 애널리틱스`")
![[알아봅시다] 헬스케어 산업의 진화 불러올 `헬스케어 애널리틱스`](http://contents.dt.co.kr/images/201801/2018012402101876029001[2].jpg "[알아봅시다] 헬스케어 산업의 진화 불러올 `헬스케어 애널리틱스`")
4차 산업혁명의 핵심기술로 꼽히고 있는 인공지능(AI)은 보건의료분야에도 다양하게 접목되며 헬스케어 산업의 혁신을 일으키고 있습니다. 보건의료분야에서 인공지능은 복잡한 의료 데이터를 분석해 의학적인 통찰력을 제공하며, 단순히 인간의 활동을 보조하거나 보완하는 기존 기술의 한계를 넘어 의료영상 처리, 위험분석, 진단, 신약개발 등 다양한 부문에서 활약할 것으로 기대를 모으고 있습니다.
글로벌 컨설팅업체 프로스트&설리번은 보건의료 관련 인공지능 시장 규모가 2014년 6억3400만달러에서 2021년 66억6200만달러로 약 11배 증가하고 연평균 40% 성장세를 이어갈 것으로 분석했습니다. 미국 보건의료 분야의 경우는 인공지능 도입을 통해 2026년에는 연간 1500억달러의 비용 절감 효과를 창출할 것으로 예상되고 있습니다. 특히 빅데이터와 결합한 헬스케어 애널리틱스 분야에 대한 관심이 고조되고 있습니다. 헬스케어 애널리틱스는 대규모 의료 데이터에서 통계적인 규칙이나 패턴을 찾아내 임상적 효율성, 치료의 품질, 의료비용의 경제성 및 가치를 향상 시키는 기술이나 접근방식을 의미합니다.
◇헬스케어 2.0 시대 문여는 '헬스케어 애널리틱스'= 김수범 한국보건산업진흥원 산업통계팀장은 최근 발간한 보건산업브리프를 통해 "헬스케어 애널리틱스가 질병 치료 중심에서 예방 및 관리 중심의 맞춤형 치료로 변화하는 흐름에 중요한 역할을 할 것"이라고 분석했습니다.
헬스케어 애널리틱스는 보건의료 분야에서 대표적인 4가지 데이터인 △전자의무기록 등을 통해 수집된 임상데이터 △제약 및 연구개발 데이터 △환자의 활동 및 정서관련 데이터 △의료비용 및 보험료 청구 데이터 등을 중심으로 분석을 진행합니다. 인공지능·머신러닝 기반의 분석 기술은 수집된 데이터 및 상황 정보를 기반으로 개인과 집단의 건강상태에 대해 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 특히 시간이 지나고 데이터가 축적됨에 따라 통찰력의 정확도는 더욱 높아지고, 최상의 결과를 제공하는 것이 장점입니다. 이를 통한 맞춤형 치료는 각 개인의 유전적 특징, 환경 및 생활방식을 토대로 의료 행위를 결정하는 정밀의료의 초석이 될 것으로 관측됩니다. 이 같은 기술은 의료 진단, 제약, 보험, 건강관리 등 다양한 영역에 적용될 수 있습니다. 의료·보건기관은 환자의 질병 진단·예측·치료 등에 활용하고, 보험사는 개인 맞춤형 보험 상품을 개발하거나 보험 사기 가능성을 탐지하는 용도로 활용할 수 있습니다. 제약사는 신약개발 과정에서 효율성을 극대화하고, 의료 IT기업은 각종 진단 시스템 개발 및 개인 건강관리 서비스 지원 용도로 활용할 수 있을 것으로 보입니다.
아울러 헬스케어 애널리틱스를 통해 '헬스케어 1.0' 단계에서 '헬스케어 2.0' 단계로 진화가 가능해질 전망입니다. 헬스케어 1.0은 질병 발생 시 이에 대응하고, 의료서비스 건당 드는 비용을 계산해 의사나 병원 등에 지급하는 기존 행위별수가제(FFS)를 의미합니다. 이는 전자의무기록의 대대적인 채택과 데이터 확산의 성과를 거뒀지만, 의료 결과의 질적 향상과 비용절감에 직접적인 영향을 미치지는 못하고 있는 실정입니다. 헬스케어 2.0은 급증하는 의료비 문제의 해결 및 개인맞춤형 관리 중심의 정밀의학을 수행하는 데 적합한 모델로 관측되고 있습니다.
◇헬스케어 애널리틱스 기술 확산 위한 목표 필요= 헬스케어 애널리틱스 기술 확산을 통한 의료의 질적 향상 및 의료비 절감 효과를 기대하기 위해서는 장기적·단기적인 목표가 필요하다는 분석이 나오고 있습니다. 다른 영역과 달리 전문성이 높고 정교한 데이터가 요구되는 보건의료 분야에서는 목표 실현까지 다양한 시행착오가 예상되고 있기 때문입니다.
김수범 한국보건산업진흥원 팀장은 단기적으로 진료현장에서 인공지능을 활용한 비대면 환자 관리방식은 의료현장의 전문 인력부족과 병원을 방문하는 수요의 적절한 분산에 기여할 수 있다고 분석했습니다. 헬스케어 애널리틱스 기반의 환자 맞춤형 관리 및 내원 예측 서비스 등을 통해 대안적 형태로 의료 서비스 전달 체계를 지원할 수 있다는 설명입니다. 또 보건의료 분야에서 헬스케어 애널리틱스를 활용한 인공지능 기술을 통해 더욱 큰 가치를 실현하기 위해서는 인공지능 시스템을 통합할 수 있는 준비가 필요하다고 당부했습니다. 인공지능 기술과 플랫폼의 원활한 활용을 위해 운영 모델과 거버넌스가 기술의 발전 속도에 부응할 수 있도록 지속적인 관리와 수정을 진행해야 한다는 주장입니다. 또 헬스케어 애널리틱스 생태계에 속한 참여자들은 환자의 중요한 정보를 다루는 과정에서 가장 안전하고 윤리적인 방식으로 협력하는 방안을 마련해야 한다고 강조했습니다.
김지섭기자 cloud50@dt.co.kr
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