[소개글]

(핵심주제)

인공지능(AI, artificial intelligence)이 다양한 산업 분야에 빠르게 확대되고 있다. 아직은 AI를 활 용할 수 있는 업무의 종류나 범위가 제한적이지만 변화의 속도와 영향이 매우 크다. 기존 기술에 접목되어 기능을 향상시키기도 하고 전혀 새로운 상품과 서비스를 가능하게 할 뿐만 아니라 인력 시장에도 영향을 미치는 등 산업과 경제를 재편하고 있다.

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(핵심내용)

이 보고서는 헬스케어산업은 AI 기술의 접목 과 그로 인한 변화가 가장 급속도로 증가하고 있고 현재 가장 활발한 산업 부문 중 하나다. 본 보 고서는 최근 인공지능의 빠른 확산으로 인한 변화 트렌드와 헬스케어분야 활용 현황 등이 잘 정리되어 있다.

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(전문가가 보는 시사점)

인공지능(AI)을 활용한 헬스케어 혁신 생태계에서 바이오기업은 헬스케어 IP기업들이 분석할 수 있는 과학적, 임상적 연구 데이터를 제공하는 한편 분석 결과를 활용해 맞춤의료기술을 개발하는 결정적 역할을 담당하고 있다. 헬스케어 IT기업은 이런 데이터를 분석함으로써 환자와 의료진에 첨단 치료 기술과 질환관리(disease management)를 위한 정보를 제공한다. 인공지능을 활용한 분석 결과는 진단 기관 및 병원에 더 정확하고 효율적으로 질환에 대한 정보를 제공해 치료 결과를 향상시키고 제약사의 신약개발을 가속화한다.

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(보고서 작성 기관 또눈 작성자에 대한 견해)

AI(인공지능)는 머시러닝, 딥러닝, 음성인식, 영상이미지 인식 및 자연어 처리 기술을 적용하여 헬스케어 빅데이터를 분석 및 활용하는 의료서비스에 핵심적인 역할을 하며 의학적 데이터를 기반으로 의사결정을 하므로 의료비 절감 및 치료 효율성이 더욱 증대될 것으로 기대된다. 예를 들어, 유전체 정보를 분석한 결과를 바탕으로 개인 맞춤형 치료제 개발이 가능하여 기존의 획기적인 처방에 따른 부작용과 의료비 낭비 등의 문제가 획기적으로 감소 될 것으로 기대된다.

[보고서 목차]

1. 2018년도 눈여겨볼 인공지능(AI)트랜드
2. 헬스케어분야 인공지능(AI) 활용 현황
3. 신약개발에 인공지능을 활용하는 기업
4. 인공지능은 헬스케어 향상에 어떻게 기여할 것인가

[초록 요약] 

2018년도 눈여겨볼 인공지능(AI) 트랜드는 제조업 일자리는 대개 인건비가 더 저렴한 개발도상국으로 아웃소싱 되는 문제에 취약하지만 산업 로봇을 이용하는 경우 제조업 일자리가 더 증가하기도 한다. 최근 중국계 티셔츠 제조사 인 Tianyuan Garments Company는 미국 아칸소 주정부와 양해각서(MOU)를 체결해 아칸소주에 있는 자사의 새로운 의류공장에 시간당 14 달러로 400명의 노동자를 고용하기로 했다. 무거운 물건의 운반은 로봇이 맡고 인간 작업자는 산업 로봇을 유지 및 운용하는 등 고도화 된 작업을 수행하는 것이다. 이는 로봇의 확대로 제조업 일자리 수와 성격이 바뀌고 있음을 의미한다. 전반적으로 헬스케어 데이터의 양은 계속 늘어날 전망인 가운데, 특히 유전체 데이터 규모가 매우 커질 전망이다. 웨어러블 기기의 성장 가능성은 소비자 효용성 여부에, 유전체 분석 분야는 정부 규제 정책에 따라 사업의 방향성과 성장 속도가 달라질 전망이다. 데이터 기반 헬스케어는 헬스케어 산업 생태계의 보완적 가치사슬을 성장시킬 전망이며, 디지털 헬스케어의 발전은 웨어러블 기기, 유전자 분석, 인공지능의 적용 등으로 기존의 제약 및 의료기기 산업에 더해 보완적 가치사슬을 확대시킬 전망이다. 병원에 축적된 의료 임상 데이터의 활용을 위한 움직임이 활발하며 수도권의 주요 대학병원들은 데이터 센터를 개소하여 의료 빅데이터 활용을 모색 중인 반면, 지역 거점 병원들은 IBM Watson을 도입하여 진료에 활용 중이다. 한국은 ‘엄청남 데이터의 양’이라는 강점에도 불구하고, 여러 기술적·제도적 문제에 직면하고 있으며 많은 양의 헬스케어 데이터가 파편화되어 있어, 부가가치 창출이 어려운 상황. 그러나, 최근 정부(보건복지부, 산업통상자원부) 주도로 헬스케어 데이터의 통합 및 연계를 위한 노력이 이루어지고 있다. 개인정보보호법을 준수하면서 헬스케어 데이터 활용도를 높일 수 있는 방안 필요하며 기술적 방법으로는 비식별화, 블록체인이 거론되고 있으나, 재식별 기술도 동시에 발달하고 있어 근본적 해결책이 되기 어렵고, 블록체인의 경우 기술의 성장 가능성에 대한 불확실성이 존재한다. 급변하는 대내외 환경 및 기술발전을 따라가지 못하는 규제지체현상과 ‘선 규제, 후 허용’의 포지티브 규제제도로 기술들의 혁신적인 서비스 출시를 가로막고 있다. 더 근본적으로는 민간 부문에서 현재의 규제 테두리를 벗어나는 혁신적 시도 자체를 안 하게 될 지도 모른다는 것이 더욱 심각한 문제이다. 현재의 포지티브 규제 체제를 유지하면서도 새로운 비즈니스 모델이 등장하는 것을 장려할 수 있는 행정적, 제도적 노력이 필요하다. 예방 목적의 디지털 헬스케어 서비스에 대한 건강보험 수가 예외 적용 검토한다. 현재와 같은 행위별 수가제 하에서는 환자가 아파야 의료공급자가 돈을 버는 구조로 예방과 관리 목적의 디지털 헬스케어 제품 중 일정 기준을 충족하는 선에서는 건강 보험 수가를 예외 인정해주는 방법도 검토가 필요하다.

[관련 지식]

5년새투자100배...공룡들의‘헬스케어전쟁’

http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2017/12/27/2017122702740.html?rsMobile=false

http://www.yoonsupchoi.com/2017/01/06/digital-medicine-10/

Healthcare에서 빅데이터의 활용(정성원, 대한간학회)

http://kasl.org/bbs/index.html?code=academy&category=&gubun=&idx=&page=1&number=3038&mode=view&order=&sort=&keyfield=author&key=%EC%A0%95%EC%84%B1%EC%9B%90&atype=&sch=Y

http://www.kasl.org/upload/lecture/1479804453pdf_11.pdf

[관련 동영상]

디지털 헬스케어 상반기 결산 의료인공지능 국내 최초 허가(최윤섭 소장, 디지털 헬스케어 연구소)

https://www.youtube.com/watch?v=wqXzmChH3N0

인공지능! 헬스케어와 만났다. (KAIST 이경상, 2018.06.23.)

https://www.youtube.com/watch?v=FSAZxjwQmno

[서지사항]

한국바이오협회(www.koreabio.or.kr)

[원문보기]

http://www.koreabio.or.kr/cms/cmsView.do?menu1=8&menu2=2&type1=3&viewCheck=true&bbsseq=37792&bbsid=bbs9