데이터분석본부 부산울산경남지원 선임연구원
허 요 섭
Tel: 051-831-6418 e-mail: [email protected]KEY FINDING
1. 의료 및 헬스케어 산업은 인공지능 기술과 상성이 잘 맞는 분야로, 동 산업에서 쏟아져 나오는 복잡하고도 많은 양의 의료 데이터세트는 AI 툴과 응용기술의 필요성을 유발하기에 충분하다고 볼 수 있다.
2. 전 세계를 강타한 COVID-19에 대처하기 위해, 백신이나 의약품 개발을 더 빠르게 할 방법으로 AI 기술을 도입하는 한편, 감염전파 차단을 위해 비대면 진료, 즉 원격 의료에 대해 진지하게 논의되기 시작하는 등, 의료 및 헬스케어 산업에서 AI의 도입이 가속화된 측면이 있다.
3. 의료 AI 기술이 산업 내에 확산되어 해당 산업이 성장한 속도는 경이로울 정도로 놀라운데, 이는 AI에 관한 연구개발이 빠르게 진행되어 점차 임상적으로 설명력을 갖춘 의료 AI의 등장하기도 했고, 여러 기술적, 사회적 이슈들이 잘 맞아떨어진 측면이 있어, 이 산업의 성장 가능성을 긍정적으로 본 투자자들의 전폭적인 지원과 기업들의 참여가 만들어낸 결과라고 볼 수 있다.
4. AI 의료 및 헬스케어의 세계 시장규모는 2021년 69억 달러에서 연평균 46.2 %로 급성장해 2027년 674억 달러의 규모를 형성할 것으로 전망되고 있다. 지역별로는 2021년을 기준으로 북미가 38.5 %로 가장 큰 규모의 시장을 차지하고 있으나, 연평균 성장률을 보면 국가별로 큰 차이를 보이지 않으며 대부분의 국가가 40.0 %를 넘기는 것으로 전망되고 있다는 것 역시 특징이라고 볼 수 있다.
5. 국내 AI 헬스케어의 시장규모는 2018년 약 410억 원, 2019년 약 554억 원이며, 연평균 성장률 44.6 %로 예상되어 2023년에는 약 2,465억 원을 기록할 것으로 전망되며, 세계적인 추세와 맞게 AI 의료 및 헬스케어 시장은 앞으로도 고성장 기조를 지속적으로 유지할 것으로 보인다.
6. 고령화, 의료 불균형, 의료 비용 등의 사회적 문제, 그리고 최근 COVID-19가 가져온 새로운 의료에 대한 수요 등과 맞물려 AI 의료 및 헬스케어 산업은 장기적인 관점에서 인류에게 더 높은 수준의 의료를 제공해 주리라는 점을 감안해 볼 때, 공공의료의 차원에서 국가적인 자원과 노력이 중요하다고 볼 수 있다.
AI 의료 및
헬스케어
1) 시장의 개요
21세기는 불과 20년밖에 지나지 않았지만, 금세기 인간 사회를 위 한 가장 큰 변혁적 기술이자 조력자로서 등장한 기술 중 하나를 뽑자 면 단언컨대 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 꼽을 수 있을 것 이다. AI 기술과 그것을 적용한 서비스 및 플랫폼의 등장으로 글로벌 생산성, 작업 패턴뿐만 아니라 인간의 라이프스타일 자체도 크게 변 화할 것이고, 또한 향후 막대한 부를 창출할 것으로 전망된다.
AI기술로 4차 산업혁명이 본격화되면서 의료 및 헬스케어 (Healthcare) 산업에서도 병원 등의 현장에서 쏟아져 나오는 복잡하 고도 많은 양의 의료 데이터세트 또한 AI 툴과 응용기술의 적용에 대 한 요구가 계속 증가하고 있다. 그리고 고령화 추세로 의료비는 급증 하고, 관련 의료 수요에 비해 의료 인력과 환자 간의 수급 불균형 문 제가 항시 리스크로 남아 있기 때문에 의료 서비스의 양적, 질적 향 상을 위해서라도 의료 산업에서의 AI 도입은 선택이 아닌 필수가 되 고 있다.
현재 의료 및 헬스케어 시장에서 AI 도입이 가속화되고 있는 또 하 나의 주요 요인으로는 2019년부터 전 세계를 강타한 COVID-19를 꼽을 수 있다. 유례없는 감염 확산 속도와 치명률의 COVID-19에 대
처하기 위해 세계 굴지의 제약 및 생명공학 기업들은 백신과 의약품 의 개발을 가속화하기 위해 AI 기술을 도입해야만 했다. 또한 감염 전 파를 차단하기 위해 ‘비대면(Untact)’이라는 단어가 사회 전반에 중 요한 키워드로 부상하면서 의료계 역시 비대면 진료, 즉 원격의료에 대해 진지하게 논의되고 있으며, 원격의료의 발달은 디지털 헬스케어 산업의 성장에 상당한 영향을 미칠 것이다.
의료 및 헬스케어 산업은 인간의 생명과 직결되므로 신기술을 도입 할 때 해당 기술에 대해 비교적 엄격한 검증과정과 보수적인 평가체계 를 적용하는 편이다. 신약 개발의 과정만 봐도 전 임상 및 여러 차례의 임상시험이라는 시간과 비용이 많이 소요된다. 그럼에도 불구하고 AI 기술이 의료 및 헬스케어 산업 내에 확산되어 해당 산업이 성장한 속 도는 경이로울 정도로 놀랍다. 이는 AI에 관한 연구개발이 빠르게 진 행되어 점차 임상적으로 설명력을 갖춘 의료 AI의 등장이 가속화되었 기 때문이기도 하지만, 고령화 이슈와 4차 산업과 같은 기술적인 트렌 드가 맞물려, 해당 시장의 전망을 긍정적으로 보는 투자자들의 전폭적 인 지원과 기업들의 참여가 만들어낸 결과라고 볼 수 있다.
의료 및 헬스케어 산업에 활용되는 AI 툴과 응용기술은 다양한 기 준에 의해 여러 형태로 분류될 수 있으나, 기술적·기능적 관점에서 크 게 <표 1>과 같이 세 가지 유형으로 분류될 수 있다.
기술적‧기능적 관점 분석 데이터 적용 형태
복잡한 의료 데이터를 분석하고 인사이트를
도출
• EMR(Electronic Medical Record)
• OMICs data
• Clinical trial data
• etc.
• 진료 기록과 같은 자연어를 처리하고 해석
• 환자의 유전체 데이터를 분석하고 돌연변이 유전자를 감지하거나 질병 발생확률을 예측
• 신약 개발 시 신규 후보물질 스크리닝 및 발굴
영상 의료/병리 데이터를 분석하고 판독
• 영상의학과 데이터(CXR, CT, MRI, Mammography, etc.)
• 병리 데이터, 안저 사진, 피부, 내시경, etc.
• 의료 영상기록을 대량으로 빠른 시간에 처리함으로써 의료진의 치료 결정 에서의 불확실성 감소 및 효율성 제고
• 대규모 의료영상을 빠르게 처리해 질환 형태, 음성/양성/악성 판단 등에 적용
연속적(시계열) 데이터의 모니터링을 통한 질병 예방 및 예측
• 혈압, 혈당, 심전도 등.
• 헬스케어 디바이스 기반 데이터
• 헬스케어기관들이보유한방대한환자의료데이터를처리하고환자와치 료제공자들에게맞춤형권고를제공
• 환자의상태를알수있는지표들을지속적으로모니터링하고,필요상황에 의료진에게알림을줌으로써골든타임확보
표 1 기술적·기능적 관점에서의 의료 및 헬스케어 AI 기술 분류
출처 : 디지털 헬스케어(최윤섭 저), 융합 Focus(KIST 융합연구정책센터), KISTI 재구성
2) AI 의료 및 헬스케어의 관련 정책 및 제도
최근 전 세계적으로 다양한 산업 분야에서 AI 도입 경쟁이 심화되 고 있는 가운데, 아직 기술적 성숙도가 확보되지 못한 가운데 도입된
AI가 초래하는 문제점도 계속 나타났다. 이에 선진국을 중심으로 각 국의 규제기관과 입법기관에서는 다양한 애플리케이션 및 플랫폼에 서의 AI 사용을 지속적으로 모니터링하고 있고, AI의 효용 가치 보유 여부를 주시하고 있다.
그리고 AI에 대한 규정과 법률은 전 세계 국가에서 정기적으로 업 데이트되고 있다. AI 의료 및 헬스케어 산업 역시 큰 틀에서 AI 관 련 규정 및 법률을 벗어나지 못한다. 오히려 고위험 AI 항목으로 분 류되어 철저하고 엄격한 성능검증과 평가를 요구받는다. 미국에서 는 FDA에서 많은 AI 기반 의료제품의 안정성 및 효과성을 보장하는 임무를 맡고 있다. FDA에서는 질병이나 기타 질환을 치료, 진단, 치 유, 완화 또는 예방하는 소프트웨어를 의료기기로 간주하고, 관련 제 품은 ‘의료기기로서의 소프트웨어(Software as a Medical Device, SaMD)’로 분류된다. 이와 대조적으로 FDA는 액스레이 패널을 제 어하는 것과 같은 의료기기의 하드웨어에 통합된 컴퓨터 프로그램을
‘의료기기내 소프트웨어(Software in a Medical Device)라고 한다.
이러한 제품은 AI 기술을 통합할 수도 있다. 여느 의료기기와 마찬 가지로, AI 지원 소프트웨어는 위험분류(Risk Classification)에 따라 FDA의 검토를 받아야 한다.
유럽연합(EU)에서는 유럽연합(EU)이 2019년4월, ’신뢰할 수 있 는 AI 구현‘이라는 핵심개념을 담아 AI 규제안을 발표하였다. EU는 AI 시스템을 수준에 따라 용인할 수 없는 위험, 고위험, 낮은 위험으 로 분류해 단계별 위험 관리가 필요하다고 적시했다. EU는 고위험 AI 항목으로 생체 인식 및 분류, 공공 인프라, 교육 및 직업훈련, 고 용, 공공 서비스 및 필수 개인 서비스, 법 집행, 이주 및 망명 등 7 개 분야를 명시했다. 7 개 항목 관련 AI 시스템을 개발한 기업과 개인은
요구사항을 준수해야 하고, 또한 이러한 고위험 시스템은 적합성 평 가를 거쳐 사용가능하다.
중국에서는 정부차원에서 현재 AI 의료를 매우 관심 있게 지켜보 고 있으며 지속적으로 정책적인 지원을 아끼지 않고 있다. 2017년 중국 국무원에서 발표한 <신세대 인공지능 발전 계획>을 살펴보면, 고효율의 편리한 스마트 서비스 발전, AI를 활용한 새로운 치료 모델 등 새로운 수단을 통해 빠르고 정확한 스마트 의료 체계의 건설을 명 시하고 있다. 2017년부터 중국은 AI를 국가정책으로 추진하고 있으 며, 최근 3년 내 개최된 양회에서도 AI가 보고서에 여러 번 등장한 바 있다. 특히 AI 의료는 AI 기술 발전의 선구자 역할로서 정부로부터 큰 지지를 받고 있다.
우리나라의 경우 AI 의료기기 인허가와 관련된 권한 및 가이드라 인은 식약처가 관장한다. 최근 식약처가 주도적으로 개발한 AI 의료 기기 관련 국제 공통 가이드라인(안)이 국제의료기기규제당국자포 럼(IMDRF) AI 실무그룹에서 공식 승인되기도 했다. IMDRF는 의료 기기 사전·사후 전주기에 대한 국제 규제 조화·단일화를 촉진하기 위 해 구성된 미국, 유럽 등 10 개국 규제 당국자 간 협의체이다. 가이 드라인은 AI 중에서 기계학습 기반 의료기기(Machine Learning- enabled Medical Device, MLMD)에 적용된다. 주요 내용은 의료 기기에 활용되는 인공지능 기술의 범위, 대표적인 규정적 용어 정의 (1 2개), 일반적인 AI 개념 설명 등이 포함되어 있다.
그림 1 식약처, 인공지능(AI) 의료기기 지원 연혁
표 2 세계 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망 (단위: 백만 달러)
구분 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 CAGR(%)
('21~'27)
세계
북미 2,660 3,819 5,533 8,091 11,940 17,782 26,692 46.9
유럽 1,925 2,748 3,955 5,737 8,391 12,373 18,379 45.7
아시아태평양 1,753 2,533 3,692 5,424 8,035 12,003 18,050 47.5
기타 576 794 1,100 1,532 2,145 3,019 4,317 39.9
합계 6,914 9,894 14,280 20,784 30,511 45,177 67,438 46.2 출처 : MarketsAndMarkets(2021), Artificial Intelligence in Healthcare Market, KISTI 재구성
3) AI 의료 및 헬스케어의 시장동향
시장 규모
AI 의료/헬스케어의 세계 시장규모는 2021년 69억 달러에서 연 평균 46.2 %로 급성장해 2027년 674억 달러의 규모를 형성할 것으 로 전망되고 있다. 지역별로는 2021년을 기준으로 북미가 38.5 %로 가장 많은 시장규모를 차지하고 있고, 그 뒤를 이어 유럽(27.8 %), 아 시아‧태평양(25.4 %)이며, 남미(5.0 %)와 중동‧아프리카(3.4 %)
순이다. 그러나 연평균 성장률을 보면 국가별로 큰 차이를 보이지 않 으며, 대체로 40.0 %를 넘기는 것으로 전망되고 있다1).
국가별로 볼 때 미국이 2021년에 23억500만 달러, 2027년에 232억500만 달러로 압도적인 전망세를 보였고, 연평균 성장률 전망 역시 47.0 %로 매우 높은 편이다. 특히 남미에서는 멕시코가 2021 년에 1억4,200만 달러에서 2027년 15억4,400만 달러로 전망되어 연평균 48.8 %를 보인다는 점, 그리고 아시아 태평양에서 중국 역시 2021년에 6억500만 달러에서 2027년에 65억6,900만 달러로 전망 되어 연평균 성장률 48.8 %를 보인다는 점이 주목할 만하다.
국가 중국 멕시코 일본 미국 인도 한국 영국 독일 프랑스 캐나다 이탈리아
CAGR(%) 48.8 48.8 47.2 47.0 46.9 46.3 46.2 46.0 45.0 44.1 43.5
1) AI 의료/헬스케어 시장, 국가별 연평균 성장률 30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
0
권역별 시장규모(백만 달러)
80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0
합계(백만 달러)
2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027
그림 2 세계 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망
6,914 9,894 14,280
20,784
30,511
45,177
67,438
합계 북미 유럽 아시아태평양 기타
의료 및 헬스케어 산업에서 AI가 제공되는 형태에 따라 관련 시장을 하드웨어(Hardware), 소프트웨어(Software), 서비스 (Services)로 나눌 수 있다. 과거에는 가장 큰 시장 규모를 형성하 고 있었던 형태가 하드웨어였다면, 2019년부터는 소프트웨어 형태 의 AI 헬스케어 시장이 다른 형태에 비해 확실히 커졌으며, 앞으로 도 지속적으로 커질 것으로 전망된다. 이와 더불어 AI 서비스 시장 도 함께 확장되는 것으로 전망되는 것이 AI 의료 및 헬스케어 시장 의 특징이라고 볼 수 있다.
적용 분야에 따른 AI 의료 및 헬스케어의 시장규모를 살펴보 면, 2021년에는 환자 데이터 및 위험 분석(Patient Data & Risk Analysis)가 12억7,800만 달러로 가장 커 보이지만, 2027년까지의
전망치를 봤을 때, 가장 큰 시장규모를 차지할 것으로 전망되는 적용 분야는 의료 영상 및 진단(Medical Imaging & Diagnostics) 분야 로 연평균 58.1 %씩 성장해 2027년에 122억300만 달러가 될 것으 로 전망되고 있다. 이는 현재 AI 기술이 이미지 분석 분야에서 탁월한 성능을 나타내고 있다는 점과도 부합하는 전망이라고도 해석할 수 있 다. 또한 GPU와 같은 고성능 하드웨어의 빠른 발전과 맞물려 빠르고 효율적인 AI 기반의 이미지 분석 알고리즘이 전 세계적으로 연구되고 있는 현재, 의료분야에서도 영상의학과 전문의에 준하는 성능을 보유 한 의료영상 판독 시스템이 활발하게 연구되고 있고, 실제로 제품화 되어 시장에서 유통되고 있다. 이는 의료 영상 및 진단/판독 시장 규 모의 확대는 가속화될 수도 있을 것으로 보인다.
표 3 제공 유형별 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망 (단위: 백만 달러)
제공형태 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 CAGR(%) ('21~'27) 하드웨어 2,017 709 1,003 1,947 2,756 3,933 5,660 8,217 12,031 17,745 44.5 소프트웨어 413 1,566 2,236 4,425 6,323 9,111 13,241 19,407 28,692 42,763 45.9
서비스 55 160 243 541 816 1,236 1,883 2,887 4,454 6,930 53.0
합계 2,485 2,435 3,482 6,913 9,895 14,280 20,784 30,511 45,177 67,438 46.2 출처 : MarketsAndMarkets(2021), Artificial Intelligence in Healthcare Market, KISTI 재구성
70,000
60,000
50,000
40,000
30,000
20,000
10,000
0
제공형태별 시장규모(백만 달러)
2021 2020
2019
2018 2022 2023 2024 2025 2026 2027
그림 3 제공 유형별 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망
하드웨어 소프트웨어 서비스
6,930
42,763
17,745 12,031
8,217 5,660
3,933 2,756
1,947
2,017 209 1,003
243
541
816 1,236
1,883
2,887
4,454
2,236 4,425 6,323 9,111
13,241
19,407
28,692
1,566 413
경쟁 현황
AI 의료 및 헬스케어 산업은 국내외를 막론하고 2015~2016년 경부터 현재까지 수많은 스타트업이 진입하고 있다. 2017년에 기 술정보 제공 플랫폼인 CB인사이트(CB Insights)에서 발표한 “106 Startups Transforming Healthcare with AI”를 보면, 환자 데이 터 및 위험 분석부터 약물 발견에 이르기까지 매우 다양한 세부 분 야에 이미 수많은 스타트업들이 진출해 있음을 확인할 수 있다(<그 림 2>). 특히 이스라엘의 의료 AI 스타트업인 ’지브라 메디컬 비전 (Zebra medical vision)’은 동종 업계에서 가장 큰 규모의 투자를 유치한 스타트업 중 하나로, 유방 촬영술 엑스레이 사진의 판독을 연구한 스타트업이다. 이 스타트업의 유방암 판독 관련 기술은 영상 의학과 전문의 실력과 비슷하거나 앞서나간 수준으로 평가받으며 주목을 받고 있다.
스타트업뿐만 아니라 애플, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 미 국의 빅테크 기업들 역시 AI 의료 및 헬스케어 산업으로의 진출에 박차를 가하고 있다. 애플의 경우 강력한 애플 디바이스 플랫폼 생 태계를 기반으로 하여, 유저들의 건강 데이터를 수집하고 분석하 는 사업과 의료 데이터를 관리하는 플랫폼 사업을 병행하겠다는 전 략이다. 애플의 웨어러블인 애플워치(Apple Watch)는 의료기기 FDA 인증까지 받은 상황이다. 구글은 오래전부터 의료영상 판독, 의료 데이터 진단 관련 인공지능 알고리즘에 관한 연구를 꾸준히 진 행해 왔으며, 의료진과의 협력 역시 꾸준히 해왔다. 그밖에 아마존, 마이스로소프트와 같은 기업은 헬스케어 회사 및 제약회사들과의 전략적 제휴 및 협업을 통해 신약 개발이나 헬스케어 서비스 산업 진출을 도모하고 있다. 우리나라 역시 스타트업들을 중심으로 AI 의 료/헬스케어 산업이 발전하고 있다.
표 4 적용 분야별 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망 (단위: 백만 달러)
제공형태 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 CAGR
('21~'27) 의료 영상 및 진단
(Medical Imaging & Diagnotics) 782 1,209 1,886 2,968 4,713 7,552 12,203 58.1%
환자 데이터 및 위험 분석
(Patient Data & Risk Analytics) 1,278 1,786 2,512 3,557 5,070 7,276 10,506 42.1%
가상 의료 보조 (Virtual Assistant) 659 1,015 1,568 2,430 3,778 5,893 9,223 55.2%
입원 치료 및 병원 관리
(In-Patient Care & Hospital Management) 765 1,104 1,598 2,320 3,377 4,931 7,219 45.4%
사이버 보안 (Cybersecurity) 1,028 1,357 1,804 2,418 3,268 4,453 6,111 34.6%
약물 발견 (Drug Discovery) 542 792 1,164 1,716 2,541 3,780 5,646 47.8%
라이프스타일 관리 및 모니터링
(Lifestyle Management & Monitoring) 544 774 1,108 1,600 2,326 3,407 5,026 44.9%
연구 (Research) 409 571 800 1,126 1,593 2,262 3,225 41.1%
정밀 의료 (Precision Medicine) 234 345 511 760 1,136 1,707 2,577 49.2%
헬스케어 보조 로봇
(Healthcare Assistance Robots) 322 443 615 861 1,219 1,743 2,515 40.9%
응급실 및 수술 (Emergency Room & Surgery) 141 204 297 435 641 948 1,411 46.8%
정신 건강 (Mental Health) 99 141 201 289 417 607 889 44.1%
웨어러블 (Wearables) 109 153 215 304 432 618 888 41.8%
합계 6,912 9,894 14,279 20,784 30,511 45,177 67,438 46.2%
출처 : MarketsAndMarkets(2021), Artificial Intelligence in Healthcare Market, KISTI 재구성
특히 주목할만한 기업으로는 뷰노(VUNO), 루닛(Lunit), 딥노이 드(Deepnoid), JLK 인스펙션 등이 있다. 뷰노는 의료용 인공지능 (AI) 보조진단 솔루션을 개발 및 판매하는 기업으로 2015년12월 에 설립되었다. 뷰노에서 개발한 딥러닝 기반 골 연령 판독 AI 솔루 션인 ‘VUNO-Med Bone-Age’는 AI 의료기기로서는 국내 최초 로 2018년5월에 식약처로부터 2등급 의료기기 인허가를 획득하 였다. 그리고 2021년2월에 모든 기술성 평가에서 A등급을 받으며 기술특례 상장을 통해 코스닥에 상장하였다. 뷰노가 개발한 솔루션 으로는 뇌 MRI 영상 기반 퇴행성 뇌질환 진단보조 솔루션 ‘VUNO Med-DeepBrain’, 흉부 X-ray 판독 보조 솔루션 ‘VUNO Med- Chest X-ray’, 안저 영상을 기반으로 망막 질환 진단 보조 솔루션
‘VUNO Med-Fundus AI’ 등이 있다.
2013년 설립한 루닛은 국내 딥러닝 기반 의료 AI 기업으로, 폐암 및 유방암 진단을 보조하는 ‘루닛 인사이트’ 제품은 국내 식약처 허 가 및 유럽 CE 인증을 포함해 남미, 동남아 등에서 인허가를 획득 한 것으로 알려져 있다. 코스닥 기술특례상장을 위한 기술성 평가를 역대 최고 등급인 ‘AA-AA’로 통과했으며, 2022년 초 코스닥 상장 이 예정되어 있다.
의료 진단·판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하 는 기업인 딥노이드는 비교적 최근인 2021년 8월에 기술특례 상장 으로 코스닥에 상장하였다.
그림 4 AI 의료 및 헬스케어의 주요 스타트업
처 : CB Insights, “Startups Transforming Healthcare with AI”(2017.02).
의료인의 진단·판독 보조를 위한 의료 인공지능 솔루션 '딥에이아 이(DEEP:AI)', 의료 인공지능 연구·개발 툴인 '딥파이(DEEP:PHI)', 의료 인공지능 마켓플레이스 '딥스토어(DEEP:STORE)', 의료 영상 저장전송시스템 '딥팍스(DEEP:PACS)' 등을 통해 의료 연구 AI 플 랫폼을 구축하고 있다.
JLK 인스펙션은 의료 진단·판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 기업으로 2018년8월에 식약처로부터 AI 기반 뇌경색 분석 솔루션이 3등급 의료기기로 인허가를 받았다. 이 기업 역시 2019년도12월에 기술특례 상장으로 코스닥에 상장했다.
2020년에 식약처가 발표한 「신개발 의료기기 전망 분석 보고서」
에 따르면, 국내 인공지능·빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기 기 등 AI 헬스케어의 시장규모는 2018년 약 410억 원, 2019년 약 554억 원이며 세계시장과 비슷한 연평균 성장률 44.6 %로 예상되
어 2023년에는 약 2,465억 원을 기록할 것으로 예상한 바 있다. 세 계적인 추세에 따라 AI 의료/헬스케어 시장은 앞으로도 고성장 기 조를 지속적으로 유지할 것으로 보인다.
4) 분석자 인사이트
세계적인 의학 논문 저널인 JAMA((The Journal of the American Medical Association, 미국의사협회저널)의 에디터 알렉 스 모건(Alex Morgan)은 2019년2월, 그의 트위터에 이런 글을 남긴 적이 있다.
출처 : 의료 인공지능(최윤섭 저), 식약처 보도자료, KISTI 재구성
표 5 적용 분야별 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망 (단위: 백만 달러)
인허가 연도 기업 및 제품 기능 의료기기 등급
2018년
뷰노 본에이지 골연령 판독 보조 2등급 허가
루닛 인사이트 CXR-Nodule 폐결절 판독 보조 2등급 허가
JLK 인스펙션 뇌경색 분석 뇌경색 판독 보조 3등급 허가
인포메디텍 뉴로아이 MRI 기반 치매 진단 보조 2등급 인증
2019년
삼성전자 폐결절 폐결절 판독 보조 2등급 허가
뷰노 딥브레인 퇴행성 뇌질환 진단 보조 2등급 인증
루닛 인사이트 MMG 유방암 병변 부위 검출 3등급 허가
JLK 인스펙션 ATROSCAN 건강검진용 뇌 노화 측정 2등급 인증
뷰노 Chest X-ray 흉뷰 X-ray 판독 보조 2등급 허가
JLK 인스펙션 폐CT(JLD-01A) 폐CT 영상 분석 솔루션 2등급 인증
JLK 인스펙션 대장내시경(JFD-01A) 대장 내시경 영상 분석 솔루션 2등급 인증
JLK 인스펙션 위내시경(JFD-02A) 위 내시경 영상 분석 솔루션 2등급 인증
루닛 인사이트 CXR 흉부 X-ray 이상부위 검출 보조 2등급 허가
2020년
뷰노 Fundus AI 안저사진 분석, 12가지 이상 소견 유무 3등급 허가
딥바이오 DeepDX-Prostate 전립선 조직 생검으로 암진단 보조 3등급 허가
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촉진 요인 (Drivers) 제한 요인(Restraints)
• 많은 양의 복잡하고 다양한 의료/헬스케어 데이터 세트 공개와 유입
• 의료/헬스케어 비용 절감에 대한 대중적 요구 증가
• 컴퓨팅 성능 향상 및 하드웨어 비용 감소
• 산업 간 파트너십, 전략적 제휴 및 협업의 증가
• 의료 인력과 환자 간의 불균형으로 인한 응급 의료 서비스에 대한 수요 급증
• 의료 종사자들 사이에 존재하는 AI기술 도입에 대한 거부감
• 숙련된 AI 인력 부족 및 의료 소프트웨어에 대한 모호한 규제 및 제도
기회 (Opportunities) 도전 과제 (Challenges)
• 고령화 사회 진입으로 인한 노령 인구 증가, 노인 돌봄을 위한 AI 수요 증가
• 인간 인식(human-aware) AI 시스템 개발에 대한 관심 증가
• COVID-19 퇴치를 위한 유전체학, 약물 발견, 영상 및 진단 분야 의 AI 기술 잠재력 증가
• 양질의 의료/헬스케어 데이터의 부족 혹은 데이터 접근에 대한 높은 진입장벽
• 의료 데이터에 대한 개인 정보 보호/보안 문제
• AI 솔루션 공급업체 간 데이터 및 솔루션의 상호 운용성 및 호환성 부족
그림 5 AI 의료 및 헬스케어 산업의 원동력 : 시장 촉진 요인, 제한요인, 기회, 도전과제 신기술이 개발되더라도 현업에 적용하기까지 대체로 보수적인 입
장을 견지하는 경향성이 강한 의료계 및 의료 산업계임에도 불구하 고, 의료영상 분석에 대한 AI의 성능검증은 학술적으로 충분하고 이 미 현업에서 적용할 가치가 충분하다는 것을 나타낸, 일종의 선언과 도 같은 글이라 볼 수 있다. AI의 의료 및 헬스케어 분야 진출은 어쩌 면 AI의 등장과 함께 예견된 일일지도 모른다.
앞서 언급하기도 했지만, 고령화, 의료 불균형, 의료비 등의 사회적 문제, 그리고 최근 COVID-19이 가져온 새로운 의료에 대한 수요 등 과 맞물려 AI 의료 및 헬스케어 산업은 장기적인 관점에서 인류에게
더 높은 수준의 의료를 제공해 주리라는 것은 자명해 보인다. 또한 의 료가 가진 본연의 목적을 더 이룩함에 있어 인공지능의 앞으로는 반 드시 필요할 것이다. 그런 의미에서 AI 의료/헬스케어 산업은 민간의 노력도 중요하겠지만, 공공의료의 차원에서 국가적인 자원과 노력이 투입되어야 할 부분이 중요할 것으로 사료된다.
향후 AI 의료/헬스케어 산업의 시장에 대한 촉진 요인(Drivers), 제 한요인(Restraints), 기회(Opportunities), 도전 과제(Challenges) 는 다음과 같이 정리할 수 있다.
“We are no longer accepting papers that show machines are as good as humans at looking at medical images, we know that.”
“인공지능이 인간만큼 의료영상을 잘 분석한다는 논문은 이제 받지 않겠다.
이미 충분히 증명되었기 때문이다.
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