[LG경제연구원] 헬스케어는 IT기업들의 새로운 성장 동력이 될 수 있을까

 

[디지털 헬스케어 앱 증가 추이]

 

 

 

*** 출처: [LG경제연구원] 헬스케어는 IT기업들의 새로운 성장 동력이 될 수 있을까

*** 문서:

LGERI_Report_20180713_20182613132605797.pdf

 

 

 

 

- 헬스케어 제품과 서비스의 경우 사람의 생명과 직접적으로

 

 

- 헬스케어 제품과 서비스의 경우 사람의 생명과 직접적으로 연관되어 있어 단순한 기술 역량만 있어서는 안되고, 허가 기관과 병원 등 특수한 수요층에 대응할 수 있는 역량이 필요한 분야이다. 따라서 헬스케어 분야는 오랜 기간 동안의 사업 경험을 갖춘 업체들을 중심으로 활동하는 모습을 보여 왔다.

 

- 그러나 헬스케어가 타 산업 대비 상대적으로 높은 성장성이 보장되는 분야이며, 초기 진입이 어렵지만 어느 정도 시장을 확보한 후에는 안정적 성장이 가능한 분야로 인식되고 있기 때문에 최근 타 산업 영역에서 많은 기업들이 헬스케어 산업으로의 진입을 시도하고 있다.

 

- 신규 업체는 스타트업, 전자·부품, IT, 화학소재, 물류·유통 분야까지 매우 다양한 영역에 걸쳐 있다.

 

- 헬스케어 산업의 신규 진입자들은 기존 업체들과 활발한 제휴 관계를 맺거나, 더 나아가서는 M&A를 통해 자신들이 부족한 역량을 확보하고자 하는 시도를 보이고 있다. 기업 간 협력은 JV뿐만 아니라 공공 기관과 민간 업체 사이의 파트너십 등 헬스케어 섹터 간 경계 구분 없이 활발히 일어나고 있는 것이 특징이다.

 

 

 

2. IT 기술과의 융합을 통한 헬스케어 비즈니스의 변화

 

 

- 헬스케어 산업에서 현재 당면한 과제는 결국 비용은 줄이면서도 효과성은 극대화할 수 있는 방안을 찾는 것이다.

 

- 헬스케어 각 과정에서 IT 기술을 활용하는 것은 비용과 효과성의 개선을 유도할 수 있다는 점에서 주목을 받고 있다.

 

 

 

(1) 의료서비스

 

 

■ 데이터 중심으로 변화하는 의료 환경

 

 

- 현대 의학이 ‘근거 중심 기반’으로 발전하면서 헬스케어 각 과정에서 발생하는 방대한 양의 데이터(빅데이터)를 어떻게 모으고 활용하는지가 매우 중요해지고 있다.

 

 

 

 

[헬스케어 데이터의 종류]

 

 

 

- 헬스케어 데이터는 환자의 병원 진료 전 과정, 병원 진료 후 환자가 의사의 처방에 따라 수행하는 활동, 그리고 건강한 사람이 질병 예방과 건강 관리를 위해 수행하는 활동 모두를 포괄한다.

 

 

 

■ 데이터 통합과 공유를 통한 서비스의 연속성 구현

 

 

- 데이터 기반의 의료 환경에서는 각 서비스 단계에서 발생하는 데이터가 다음 단계의 시스템으로 바로 공유되어 활용되는 것이 매우 중요하다.

 

- 연결된 환경에서 환자의 상태를 실시간으로 관찰하고 이를 통해 제대로 된 치료와 관리가 이루어지고 있는지를 파악할 수 있어야 하는 것이다.

 

- 최근 이동성(mobility)과 연결성(connectivity)을 구현시켜 줄 수 있는 새로운 기술들이 도입되면서 의료서비스의 연속성을 강화하고 있는데 특히 사물인터넷 기술은 의료 사물인터넷(Internet of Medical Things, IoMT) 기술로 특화되어, 병원 내 연결된 기기와 시스템을 통해 검사 결과의 실시간 전송, 입원 환자 모니터링, 의료진 및 환자 동선 감시 등에 활용되고 있다.

 

- 환자나 의료진이 언제든지 의료 데이터에 접근할 수 있는 환경은 클라우드 컴퓨팅을 통해 구현되고 있다. 클라우드에 통합된 Interoperable EHR(상호 호환되는 전자건강기록)은 환자들에게는 연속적인 질병 관리를 가능하게 하고 병원들에게는 데이터 유지관리 부담을 덜 수 있도록 하는 등의 효과를 가져다줄 것으로 보인다.

 

- 병원의 의무기록 데이터는 환자들의 개인 건강 기록과도 통합이 가능해지면서, 개개인이 자신들의 의료·건강 데이터를 직접 관리할 수 있는 환경을 만들어 주고 있다.

 

 

 

■ 데이터의 분석·활용을 통한 서비스 Quality 향상

 

 

- 머신러닝·딥러닝 등 인공지능 기술은 방대한 양의 논문과 진료 과정에서 축적된 이미지·영상·텍스트 등의 임상 데이터를 컴퓨터가 학습하여 질병 진단, 질병 발생 예측, 특정 약물의 효과 관찰 등의 작업에서 인사이트를 도출해 내는 데 활용되고 있다.

 

- 인공지능 기술은 영상진단 등 진단에서의 의사결정을 지원하는 분야에서 응용이 가장 활발하게 일어나고 있다.

 

- 2017년 말 기준으로 인공지능 기술은 전체 암의 약 80% 정도를 진단할 수 있는 것으로 추정되는데, 향후 5년 이내에 전체 암 진단이 가능할 것으로 전망하고 있다.

 

- 질병 예측에서는 개인의 유전정보 데이터 및 진료 기록 데이터를 기반으로 인공지능이 이를 분석하고 사전적으로 특정 질환에 걸릴 가능성을 예측하는 방식으로 활용될 것으로 기대된다.

 

- 신약 개발에 있어서는 임상시험 시 해당 약물에 최적화된 환자 집단을 인공지능 기술이 매칭해 줌으로써 전체 과정에 걸리는 시간을 단축하고, 보다 최적화된 결과를 도출해 낼 수 있게 될 것으로 보인다.

 

- 간호 지원, 환자정보 관리, 급여 청구, 의약품·소모품 관리 등 병원 운영 전반에서도 인공지능 기술이 접목되면서 비용을 줄이고 효율성을 개선하는 데 큰 역할을 해 줄 것으로 기대되고 있다.

 

 

 

(2) 의료기기

 

- 최근의 예방과 웰니스에 대한 관심 증가로 의료기기는 점차 B2B에서 B2C로, 일반 소비자들이 사용할 수 있는 분야로 영역이 확대되어 가고 있다.

 

- ‘Quantified Self(자가 건강 측정)’의 개념이 등장했듯이, 자신의 건강에 관심을 갖는 소비자들이 늘면서 건강 관리에 보다 적극적으로 직접적인 방식으로 참여하고 있다.

 

- 스마트 기기, 웨어러블 기기를 통해 모니터링할 수 있는 각종 지표들은 혈압, 심전도 등 활력 징후(vital signs), 활동량·칼로리·수면시간, 낙상 등 안전성 지표, 섭취 약물 등 다양하다.

 

 

 

 

[웨어러블 기기에서 측정되는 건강 지표]

 

 

 

 

(3) 의약품

 

- 제약 기업들은 유전자 빅데이터 분석 기술 및 인공지능 기술을 통해 새로운 유효 물질을 찾아내고 임상 연구로 빠르게 이어지도록 하는 데 있어 시간과 비용을 절약할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

- 인공지능의 머신러닝 기술은 수천~수만 건의 논문을 검색하고 학습하여, 수많은 신약 후보 물질 중 유효한 물질을 발굴해 내는 작업을 좀더 빨리 진행할 수 있게 하고 있다.

 

 

 

 

3. 주요 IT 기업들의 헬스케어 진출 사례

 

 

(1) IBM

 

- IBM의 헬스케어 사업

 

 

 

 

 

(2) 구글

 

- 구글의 헬스케어 사업

 

 

 

 

 

 

(3) 애플

 

- 애플의 헬스케어 사업

 

 

 

 

 

(4) 아마존

 

- 아마존의 헬스케어 사업

 

 

 

 

 

 

4. 헬스케어가 IT 기업들의 성장 동력이 되기 위한 과제

 

 

① 데이터 상호운용성 등 기술적 이슈 해결 필요

 

② 임상적으로 유효한 가치 제공 필요

 

- 웨어러블 밴드와 같이 단순한 운동용 제품이라 하더라도 데이터를 측정, 수집하는 데 그치는 것이 아니라 그 이상의 해결 방향을 제시하여 사용자의 행동 변화를 이끌어낼 수 있어야 한다는 것을 알 수 있다.

 

- 결국 건강관리 혹은 모니터링용 제품도 장기간의 임상 연구를 통해 질병 예방 및 조기 예측에 있어 실질적인 도움을 줄 수 있다는 근거가 축적될 때, 일반 소비자들에게 지속적으로 확산되고 수익 창출로 이어질 수 있을 것으로 보인다.

 

③ 사용자의 지지와 공감 확보 필요

 

④ 기존 이해관계자들과의 협력 체제 구축이 필수적