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AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환

[삼정Insight 제 89호]

◈ 목차

I. AI 헬스케어의 과거와 현재, 그리고 미래

· AI 헬스케어 시대의 도래

· AI 헬스케어는 지금 몇 시인가?

· 한국 AI 헬스케어 시장의 성장과 그 배경

· AI 헬스케어가 해결해야 할 숙제

· [참고] 보건의료데이터 활용 가이드라인

· [참고] EU, 미국, 국내 AI법 비교

· [참고] 해외 의료 기술·의료기기 보험 제도 비교

II. AI 헬스케어 전장(戰場)으로 뛰어드는 기업들

·시장 선점을 위한 기업들의 각축전

·국내 AI 헬스케어 산업 경쟁 구도

·결론 및 시사점

· [참고] AI 헬스케어 시장진입을 위한 고려사항

· [Appendix] 국내 주요 AI 헬스케어 기업

◈본문

AI 헬스케어 시대의 도래

기술의 기하급수적인 발전

미국의 미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 '수확 가속 법칙(Law of Accelerating Returns)'의 개념을 설명하여 '기술이 축적되고, 그 축적된 기술이 진화를 빠르게 하면 기술 진화의 가속도가 붙게 된다'고 언급했다. 이는 본래 기술 진화의 가속도는 현재까지 축적된 기술에 의존하게 된다는 것을 의미하며, 새로운 기술은 현재까지의 기술 발전을 바탕으로 더욱 더 효율적으로 개발된다는 의미이다.

>>인류의 기술 발전 역사

지난 우리 인류의 기술 발전 과정을 돌이켜 보면, 기술의 발전속도는 시대를 거듭하면 거듭할수록 기하급수적으로 가속화되었다. '도구 만드는 인간'이라는 뜻을 가진 '호모 하빌리스'(Homo Habilis)가 처음으로 돌을 깨뜨려 만든 도구를 사용한 이후, 화살촉, 돌칼 등 정교한 도구를 사용하기까지 약 250만 년 이상의 시간이 걸렸다. 그 후로 약 1만 년이 지나 인류는 철기를 들기 시작했으며, 불과 3천 년이 지나 인류의 역사를 바꾼 발명품이라 불리는 총이 인간의 손에 들어왔다.

약 500년이 지난 1775년 영국에서 최초로 발명된 증기기관으로 산업혁명이 일어나면서 인류의 기술 발전 속도는 기하급수적으로 빨라졌다. 인류는 1879년 에디슨이 발명한 전구를 통해 낮과 같은 밤을, 1903년에는 하늘을 나는 라이트 형제를, 1969년에는 달에 착륙하는 닐 암스트롱을 보았다.

20세기 말에 들자 기술의 발전 가속도는 더욱더 빨라지게 되었다. 1991년 '월드 와이드 웹'(World Wide Web)이 등장하며 인터넷 대중화를 이끌었고, 2007년 아이폰의 출시로 스마트폰 시대가 열렸다. 바야흐로 2022년 말 스스로 생각하고 학습하는 인공지능 Chat GPT가 세상에 나타나면서 본격적인 AI 시대를 예고하고 있다. 이는 에디슨이 전구를 발명한 지 채 150년도 되지 않은 시간이었다.

'제2의 증기기관'이라고 불리는 AI기술이 우리 눈앞에 다가와 있다. 불과 10년 전까지만 해도 AI를 활용한다는 것은 먼 훗날의 이야기처럼 느껴졌으나, 이제는 이 기술이 우리의 삶을 바꿔 놓을 것임을 인정하지 않을 수 없게 되었다. 점점 더 가속화되는 인류의 기술은 과연 앞으로 어디까지 성장할지, 또 그 속도는 얼마나 빠르게 변화할지 주목해야 할 시점이다.

AI 헬스케어는 무엇인가?

헬스케어 산업에서도 AI 기술의 접목이 빠르게 진행되고 있다. AI 기술은 방대한 양의 의료 데이터를 구축하고 이를 분석 및 해석함으로써 각종 질병의 예방, 진단, 치료, 관리 등 의료 서비스의 전주기에 걸쳐 혁신적인 변화를 만들어내고 있다.

AI 헬스케어는 기존의 헬스케어 산업에 AI 기술이 접목된 것으로, 환자의 진료기록, 보험청구정보, 학계논문 등과 같은 기존의 의료데이터뿐만 아니라 생체 데이터, 라이프로그, 유전체 정보 등 기존의 의료데이터뿐만 아니라 생체 데이터, 라이프로그, 유전체 정보 등 기존에 확보하기 어려웠던 새로운 데이터까지 수집 및 통합하고 AI 기술을 통해 이를 분석하여 환자에게 적절한 진단과 치료를 제공하는 의료 서비스를 제공한다.

AI 기술 기반의 예측, 자연어처리, 영상인식, 음성인식 등 다양한 기술들이 헬스케어 분야에 적절하게 활용되면 다음과 같은 혁신적인 서비스가 제공될 수 있다. 먼저, AI 헬스케어는 개인의 생활패턴을 분석하여 맞춤형 건강관리를 코칭하고, 의료 서비스를 추천하는 등의 의사결정을 지원하며, 딥러닝 기반의 학습 및 가설검증을 통해 새로운 치료법 개발을 추진하는 등 다양한 역할을 할 수 있을 것으로 예상된다.

또한 예측 모델링을 통한 환자 대기시간 감소나 진료과목별 지식 공유로 의사 간의 협진 활성화, 만성질환에 대한 실시간 원격 모니터링 등의 프로세스 효율화도 이루어 낼 수 있다. 그 외에도 개인별 생활패턴 및 개인의 생체정보 등 데이터를 기반으로 한 개인 맞춤형 치료나 수술 후 합병증 예측, 환자별 맞춤 관리 등 기존에 시도하기 어려웠던 신규 제품 및 서비스를 개발하는 데에도 도움을 줄 것으로 기대된다.

>>AI 헬스케어의 개념과 장점

앞서 이야기한 AI 헬스케어 산업의 실현에는 기술의 발전이 큰 역할을 하고 있다. 딥러닝 기반 자연어처리, 영상인식, 음성인식 등 대표적인 AI 기술이 급격히 발전하면서 그동안 개념적으로만 이야기되었던 여러 서비서들이 빠르게 현실화되고 있다. 헬스케어 산업은 복잡하고 예측하기 어려운 환자의 상황에 대응해야 한다. 이러한 특성으로 인해 지금까지는 인간의 두뇌와 손이 타 산업 대비 상대적으로 많이 사용되는 노동집약적 산업으로 여겨졌다. 하지만 AI 분야의 발전은 기존 헬스케어 산업의 틀을 깨고, 혁신 속도를 가속화하며, 나아가 운영 모델 전체를 변화시키고 있다.

대표적으로 딥러닝 기술은 의료데이터 분석과 해석을 자동화하여 개인화된 의료 서비스를 제공하는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, 영상인식 기술은 의료 영상을 분석하여 질병의 초기 진단을 돕는 등 의료진의 업무를 지원하고 의사의 판단을 보조하는데 활용될 수 있다. 또한 자연어처리 기술은 의료 기록의 자동 분석 및 요약에 사용될 수 있으며, 음석인식 기술은 환자와 의료진 간의 의사소통을 향상시킨다. 마지막으로 최근 많은 주목을 받고 있는 거대 언어 모델을 통해서는 환자 상태와 관련된 기록을 요약하고 처방에 필요한 정보를 효율적으로 판단하여, 진단의 속도와 정확도를 높이고 환자별 개인화된 맞춤치료법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

>>주요 AI 기술의 의료분야 적용 현황

...................(계속)

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