[IT동아 김예지 기자] 세계 디지털 헬스케어 시장은 2023년까지 두 자릿수 성장을 기록, 2030년 1063조 원 규모로의 성장이 전망된다. 디지털 헬스케어는 의료와 인공지능(AI) 및 빅테이터를 접목해 질병 예방부터 진단, 치료 과정을 아우르는 의료 서비스 산업이다. 크게 의료 기기, 디지털 치료, 헬스케어 서비스 분야 등으로 구분한다.

산업교육연구소에서 지난 3월 14일 진행된 ‘AI 기반 디지털 헬스케어/의료서비스 전략 - 도전과 생존을 위한 신사업 기회 세미나’에서는 업계 전문가의 디지털 헬스케어 동향 및 전망에 대한 발표가 이뤄졌다. 연사로 ▲최현석 딥노이드 상무 ▲이경배 연세대학교 미래융합연구원 교수 ▲조용구 삼일회계법인 부장 ▲안현순 메디칼스탠다드 CTO ▲이기혁 분당서울대병원 교수 ▲김휘영 연세대학교 세브란스병원 교수 ▲이용윤 한국산업기술시험원 바이오의료연구센터 선임연구원 ▲정남원 건강보험심사평가원 심사평가정책연구소 빅데이터실 팀장 등이 참여했다.

의료 데이터 기반 멀티모달 AI 활용 증가

이날 업계 전문가들은 디지털 헬스케어 서비스에서의 멀티모달 AI 활용과 이를 위한 데이터 수집을 강조했다. 의료 데이터를 기반으로 하는 멀티모달 AI는 이미지 처리와 자연어 처리 분야에서 각각 강점을 갖는 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)과 거대언어모델(LLM) 모델의 장점을 모두 갖는다. 이는 의료 사진 분석, 환자 데이터 관리, 질병 예측 등 솔루션 개발에 활용되며, 흉부 엑스레이(X-ray) 분석, 방사선 이미지 해석 등 과제를 처리한다. 다양한 데이터의 조합은 의료 시스템을 개선하며, 데이터 수집을 비교적 수월하게 만든다.

의료·산업용 AI 솔루션 기업 딥노이드는 멀티모달 AI를 활용해 흉부 엑스레이 판독 소견서 생성 솔루션 ‘M4CXR’를 개발했다. 이날 연사로 참여한 최현석 딥노이드 상무는 “기존에는 판독의마다 판단이 달라져 일관된 데이터 수집이 어려웠고, 다양한 기관에서 데이터 획득이 어려워 성능 하락이 발생할 가능성이 있었다”고 말했다.

이어 그는 “딥노이드는 판독문 데이터와 기관에서의 판독문을 활용해 대량의 데이터셋 구축하고, 도메인 특화 AI 모델을 만들었다. 이 모델은 의사가 환자 및 다른 의료진과 대화하는 과정에서의 질환 판독, 근거 도출, 리포트 작성을 돕는다. 챗GPT에 비해 환각 문제에서 정확도가 높았다”고 설명했다.

스타트업 디지털 헬스케어 서비스 확장

이러한 맥락에서 데이터 수집 및 AI 기술 적용에 유리한 빅테크 기업이 초기 디지털 헬스케어 시장을 주도했으며, 최근에는 스타트업 사례가 늘어나는 추세다. 예컨대, 애플은 iOS를 기반으로 애플워치와 스마트폰 등을 연결, 헬스케어 생태계를 조성했다. 플랫폼을 연동해 운동강도 모니터링, 심박수 측정, 수면 시간 측정, 넘어짐 감지 등을 지원한다. 아마존도 2022년 원격진료-처방 의약품-의료기기 배송 밸류체인을 구축했다.

국내에서는 네이버가 자사의 초거대 AI 기술을 활용해 사옥 내 사내병원 테스트베드를 구축, 다양한 솔루션을 개발해 의료진의 업무 효율화 서비스를 확대했다. 카카오도 자회사를 통해 생애주기별 만성질환 관리 솔루션을 비롯, 혈당관리 모바일 어플 ‘파스타’ 및 생성 AI 기반 흉부 엑스레이 영상 판독 솔루션 ‘카라 CXR’을 제공한다. SKT는 AI 기반 반려동물 진단 보조 솔루션 ‘엑스칼리버(X Caliber)’는 국내부터 호주, 북미, 동남아로 공급하고 있다.

지난 1월 개최된 CES 2025에서도 디지털 헬스케어 혁신 사례가 많은 주목을 받았다. 최근 디지털 헬스케어 서비스는 환자 중심에서 수요자 중심으로 확장됐다. 치료뿐만 아니라 예방 차원의 의료로 관심이 옮겨간 것. 웨어러블 기기, 원격 의료, 디지털 치료제, 정신 건강, 수면 건강, 여성·노인 건강, 반려동물 건강 등 헬스케어 서비스 분야가 넓게 다뤄졌다. 특히 AI 수면 솔루션, 홈 헬스케어, 당뇨 관리, 체성분 분석 솔루션 등 건강 관리 차원의 솔루션이 증가했다. 이와 함께 질병 조기 탐지, 이미지 분석 기반 수술 정확성 향상, 맞춤형 치료, 로봇 수술, 신약 개발 등 환자 치료 과정에서의 기술도 범위도 확대됐다.

잼잼테라퓨틱스는 별도의 장비 없이 재활 치료를 지원하는 머신러닝 AR 기반 모션 인식 기술을 선보였다. 이노디테크는 투명교정 장치 및 교정진단 솔루션 ‘클라라 AI’를 직접 시연했다. 에이아이포펫은 말 개체식별 및 보행분석 솔루션 ‘TTcare Equine’으로 혁신상을 수상, 반려동물 헬스케어 시장을 대동물 분야로 확대했다. 주식회사 하이는 세계 최초 문진 없이 우울/불안 진단이 가능한 ‘마음첵’과 디지털 바이오 마커 기반 치매 선별 서비스 ‘알츠가드’ 등을 공개했다.

한편, 테크기업뿐만 아니라 기존의 상조회사, 제약·바이오 기업 등도 디지털 헬스케어에 집중한다. 예컨대, 상조회사 보람상조리더스는 사물인터넷(IoT)과 AI 기반의 디지털 시니어케어 서비스를 추진 중이다. 대웅제약은 지난해 AI 신약 개발 시스템 ‘데이지(DAISY, Daewoong AI System)’를 공개한 바 있다.

시장 커져도 까다로울 의료 데이터 확보

연구, 진단, 치료 분야에 기여하는 디지털 헬스케어 시장 규모는 지속 확장될 것으로 전망된다. 이날 세미나에서 조용구 부장은 “최근 투자 시장이 어려움에도 불구하고 디지털 헬스케어 스타트업에 대한 투자 유치는 성공적이다”며, “최근에는 IT 기술과의 융합으로 환자 개개인에 대한 맞춤형 서비스를 표방하는 서비스는 지속 늘어날 것”이라고 말했다.

그러나, 디지털 헬스케어 시장에서 서비스가 개발됨에도 불구하고 의료 데이터 수집은 만만치 않다. 규제, 기술적 제약, 윤리적 고려 사항 등 요인 때문이다. 국내의 경우 개인정보보호법, 의료법, 원격진료·텔레메디슨 금지 등 법적 규제와 건강보험 의료수가 적용 문제 등 높은 진입장벽이 존재한다. 민감 정보는 정보 주체의 명시적 사전동의가 필수적이며, 개인정보 보호를 위해 데이터 공유가 제한된다. 구글의 멀티모달 AI 기반 의료 특화 모델 ‘Med-PaLM M’ 관련 논문에서는 이러한 AI 모델 개발에는 벤치마크 데이터셋을 통한 학습이 필수적이나, 대부분 제한적이라고 시사했다.

그렇기 때문에 디지털 헬스케어 가장 큰 영향을 미치는 요소 중 하나는 개인 의료 데이터 정책이다. 세계 각국은 지속 가능한 AI 및 헬스 데이터 활용을 위한 법령을 마련하고 있다. 의료정보 시스템의 표준화도 과제다. 의료정보를 표준화함으로써 병원간 호환성을 높이기 위해 최근에는 의료영상저장전송시스템(PACS)의 활용이 늘어나고 있다. 이는 의료 영상 데이터를 관리 및 저장하는 시스템으로, 의료 조직이 다양한 방식의 이미지를 통합 지원한다.

데이터 활용에 대한 규제 완화에 대한 문제는 조심스럽게 대할 문제다. 환자와 의료 서비스 제공자의 신뢰를 얻기 위해 데이터 사용의 투명성을 보장하고, 안전한 데이터 관리 시스템을 구축하는 것은 디지털 헬스케어 기업의 가장 중요한 과제가 됐다. 디지털 헬스케어 분야의 화두가 AI 기반 환자 중심 효율적인 시스템으로 추진되는 가운데, 기술 개발 및 윤리적 고려 사항뿐만 아니라 데이터 보호와 규제의 균형을 맞추는 일이 강조된다.

IT동아 김예지 기자 (yj@itdonga.com)