[KCA] 빠르게 성장하는 디지털 헬스케어 인공지능 시장

 

 

 

- 출처 : [KCA] 빠르게 성장하는 디지털 헬스케어 인공지능 시장 - 포티투마루 도강호 팀장

 

 

1. 디지털 헬스케어 시장 예측(Statista)

 

 

- 올해 2,680억 달러를 거쳐 연평균 성장률(CAGR)이 25%에 이르는 높은 성장을 지속할 것으로 전망

 

- 헬스케어 가운데 인공지능이 차지하는 시장 규모가 2025년에 약 280억 달러에 이를 것으로 예측. 2017년 시장 규모를 기준으로 2025년까지의 연평균 성장률(CAGR)이 약 45%에 이를 정도로 전체 시장에 비해서도 매우 빠르게 성장하는 시장

 

 

2. 영상 진단 중심의 이미지 기반 인공지능 적용

 

- 영상 진단은 비침습적 방법으로 신체 상태, 질병 유무에 대한 정보를 효과적으로 습득할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 의사라 하더라도 전문적인 영상 판독 훈련을 받지 않은 경우 높은 진단 정확도를 기대하기 어렵고, 영상의학 전문의라도 개인 역량에 의존할 수밖에 없는 분야가 영상 판독 분야다. 이런 문제를 극복하기 위해 해상도를 높이고, 조영제를 활용하거나 입체영상을 만드는 등 많은 기술적 발전이 이뤄져 왔고, 이제는 인공지능이 영상 판독의 정확성을 높이는 데 기여하고 있다.

 

- 의사가 영상 판독에 도움을 받을 수 있도록 보조하는 방식을 사용하는 이유는 의사와 인공지능이 협력할 때 의사나 인공지능이 단독으로 판독할 때보다 정확도와 신뢰성이 높다는 것을 확인했기 때문이다. 이외에도 의료 사고에서의 책임 문제, 의료비 청구를 위한 비용의 문제 등도 고려된 것으로 알려졌다.

 

 

3. 신약 연구 개발에서의 인공지능 활용

 

- 신약 개발은 후보물질 발굴, 전임상, 임상, 허가 및 시판의 과정을 거치며, 전통적인 방법으로 새로운 물질의 도출에서 최종 상용화까지는 약 15년이 걸린다고 한다. 그런데도 상용화에 성공하는 경우는 1%도 되지 않는다. 제약회사는 신기술을 적용해 시간과 비용을 줄이고자 하며, 최근 급속히 발전한 인공지능 기술도 제약 분야에 도입된 중요한 신기술 가운데 하나다.

 

- 신약 개발에서 인공지능이 가장 성공적으로 활용되는 단계는 후보물질 발견 단계다. 후보물질 발견 단계에서는 신약 개발 대상 질병을 선정하고 관련 연구 논문 등의 자료를 탐색해 치료제의 후보 물질을 선정한다.

 

 

4. 진료와 환자 관리를 위한 인공지능

 

- 원격 상담과 원격 진료에서 인공지능은 챗봇과 같은 형태로 적용된다.

 

- 최근 지속해서 발전하고 있는 딥러닝 기반의 자연어 처리 인공지능 엔진은 환자와의 대화에서 맥락 이해의 한계를 극복하고 환자의 말을 정확히 알아듣고 의료진에게 실질적인 도움을 제공하는 방식으로 적용되고 있다.

 

 

5. 의료 프로세스 효율화를 위한 인공지능

 

- 병원 업무는 인력 집약도가 높으며 업무 부담을 낮추기 위해서는 추가 인력의 고용이 필요하지만, 현재의 의료 비용 구조는 높은 인건비를 감당하기 어려운 상황이다. 이런 이유에서 간호 업무를 중심으로 인공지능을 도입해 간호 업무의 효율성을 높이고 의료 서비스의 질을 재고하려는 노력이 이뤄지고 있다.