[메디게이트뉴스 이지원 기자] 최근 AI 헬스케어 시장 성장이 가속화되고 있는 가운데, 개인정보 보호와 AI 알고리즘 투명성, 표준화된 기술 확보 등의 중요성이 커지고 있다.
최근 딥러닝 기반 자연어처리, 영상인식, 음성인식 등 대표적인 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전하면서 헬스케어 산업에도 빠르게 접목되고 있다.
시장 역시 빠르게 성장하고 있다. IBM, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아 등 글로벌 기업이 AI 헬스케어 시장에 진출하고 있으며, 국내 역시 통신사부터 제조, 빅테크 기업 등 다양한 기업이 AI 헬스케어 시장에 뛰어들고 있다.
이에 삼정KPMG는 최근 발간한 'AI로 촉발된 헬스케어 산업의 대전환' 보고서를 통해 AI 헬스케어 시장 현황과 앞으로 해결해야 할 과제를 살펴봤다.
AI 헬스케어 시장 성장 가속화…한국, 2030년 67억달러 달성 예상
글로벌 시장조사 기업 마켓츠앤마켓츠는 2017년 14억3300만달러였던 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모는 지난해 158억300만달러까지 증가했다고 밝혔다. 이들은 2030년에는 1817억9000만달러까지 증가할 것이라고 전망했다. 헬스케어 산업의 연평균 성장률은 41.8%로, 선제적으로 AI 기술을 도입했던 금융, 유통, 소비재, 제조산업과 비교해도 월등히 빨랐다.
적용 분야별로 시장 규모를 살펴보면, 2023년 기준 '환자 데이터와 리스크 분석' 분야가 29억4300만달러로 가장 컸다. 다음으로 '정밀의학'(22억3100만달러), '의학연구'(19억9600만달러) 순으로 나타났다. 삼정KPMG는 환자 데이터의 활용 범위가 확대되면서 이와 관련한 분야의 AI 기술 활용이 활발해졌다고 분석했다.
2030년에는 '생활 습관 관리와 모니터링(웨어러블)' 분야가 232억6500만달러로 3위를 차지할 것으로 전망된다. 이에 삼정KPMG는 AI 헬스케어가 더 이상 연구 분야에만 국한되지 않고, 실생활에 점점 더 접목될 것이라고 평가했다.
권역별 AI 헬스케어 시장 규모 전망을 살펴보면, 2030년 기준 720억3500만달러로 북미 시장이 가장 큰 규모를 보일 것으로 전망된다. 다음으로 아시아 494억2300만달러, 유럽이 310억7400만달러로 뒤를 이을 것으로 집계됐다. 특히 아시아는 2023년부터 2030년까지 연평균 47.9%로 가장 빠르게 성장할 것으로 분석됐다. 이 중 한국은 2023년 3억7700만달러에서 2030년 66억7200만달러로 50.8% 성장할 것으로 분석됐다.
삼정KPMG는 한국 AI 헬스케어의 빠른 성장 요인으로 ▲5G 통신망 확보 ▲대규모 의료 빅데이터 확보 ▲기술력 증대 등을 꼽았다.
삼정KPMG는 "AI 헬스케어 산업의 성장은 우수한 5G 통신망이 확보돼야 실현 가능하다. 대량의 의료데이터 처리 속도를 높이고 AI 알고리즘 성능을 향상하기 위해서는 5G 통신망 확보가 필수적이기 때문"이라며 "한국의 5G 통신망 기술 수준은 글로벌 시장에서 압도적인 우위를 보인다"고 전했다.
한국의 전자의무기록(EMR) 보급률은 90% 이상이고, 전 국민이 단일 보험 제도에 가입돼 있어 의료 빅데이터 확보에 유리하다. 이뿐 아니라 높은 수준의 IT 의료 인프라 역시 한국 AI 헬스케어 시장의 성장 요인으로 꼽혔다.
삼정KPMG는 "한국 의료기기 기업의 기술적 약진도 눈여겨 볼 만하다"며 "특허청에 따르면 최근 5년간 전 세계적으로 AI 기술을 활용한 X-ray, 초음파, CT, MRI 등의 의료영상 데이터 분석기술의 특허출원은 연평균 70.9% 증가하는 등 가파른 성장세를 보인다. 이런 가운데 우리나라는 세계에서 두 번째 빠른 속도인 연평균 93.6%의 성장세를 보이며, 기술 선점 경쟁에 나서고 있다"고 언급했다.
AI 헬스케어 시장 선점하려면?…개인정보·윤리·사회적 이슈는 선결 과제
삼정KPMG는 AI 헬스케어 시장이 빠르게 성장하고 있지만 의료기관 간 데이터 연계, 개인정보 보호를 위한 보안 시스템 구축, 추후 발생할 수 있는 사고에 대한 윤리·사회적 합의 등을 선결해야 한다고 강조했다. 이뿐 아니라 AI 정확도에 대한 신뢰성 확보 등 기술적 요소의 검토가 필요하다고 언급했다.
삼정KPMG는 "의료 기록과 개인 건강 관련 데이터의 중요성이 더욱 커지는 가운데, AI 의료와 헬스케어 서비스의 발전을 위한 데이터 표준화 및 비식별화 과정, 데이터 보안과 AI 알고리즘의 투명성 등을 우선 고려해야 한다"며 "특히 각기 다른 형태의 데이터가 연계되고, 공유·사용되는 과정에서 발생할 수 있는 기술 개발의 요구와 윤리·사회적 이슈에 주목할 필요가 있다"고 제언했다.
AI 헬스케어 시장을 선점하기 위한 표준화된 기술 확보의 중요성도 커졌다.
삼정KPMG는 "AI 헬스케어 구축에서 가장 선행돼야 할 부분은 데이터의 공유와 통합"이라며 "아무리 많은 데이터를 확보한다고 해도 표준화되지 못해 상호 교류가 어렵다면 분석과 활용에 한계가 있을 수 있다"고 설명했다.
이어 삼정KPMG는 "의료기관 간의 데이터 연계뿐 아니라 EMR-개인건강데이터(PHR) 데이터 연계도 아우르는 상호운용성 전략 수립이 중요한 시점"이라고 전했다.