인공지능 기술의 산업 전 분야⁽¹⁾로 급속하게 확산하며 혁신을 주도하고 있는 것은 이제 누구도 가로막을 수 없는 거대한 시대의 흐름이 되었다. 특히 인공지능의 잠재력과 혁신력은 의료분야에서 획기적인 변혁을 유발하며 사람들의 건강관리를 개선하여 삶의 질을 향상하는 촉진자로 작용할 것으로 기대되고 있다. 인공지능은 병원의 진료, 치료, 임상연구, 신약개발, 의료보험에 이르기까지 의료부문의 지출을 감소시키고, 의료행정 업무에서도 혁명을 불러오고 있다.

컨설팅기관인 액션츄어(Accenture)가 인공지능 애플리케이션이 2026년까지 연간 1500억 달러를 절감할 수 있을 것으로 예상하는 가운데, 일부 기관들은 의료 분야의 인공지능에 대한 공공 및 민간 부문의 투자가 빠르게 증가하여 2021년까지 66억 달러에 이를 것으로 예상하였다.

의료 분야에서 인공지능 활용에 따른 이점으로는 자동화된 의료기관 및 업무 운영, 정밀 진료 및 수술, 질병 예측 및 예방 등 다양하다. 액션츄어 컨설팅은 인공지능이 기존에 충족되지 못했던 임상 수요의 약 20%를 해결하는데 기여할 것으로 예측하기도 하였다. 또한 액션추어는 전문가 조사를 토대로 하여 향후 수년간 의료산업에서 인공지능이 혁신할 주요 분야로 로봇 지원 수술, 가상간호 어시스턴트, 의료행정 지원, 의료사기 예방 등의 순으로 예상했다. 아울러 미국에서 2026년까지 수술 로봇 등 인공지능 이용으로 의료기관 전체적으로 연간 1500억 달러의 비용을 절감할 것으로 예측하였다.⁽²⁾

향후 수년간 AI 활용에 따른 가치창출이 높은 의료 분야

[출처:Accenture, Forbes]

미국은 의료분야의 인공지능 기술의 기여도가 높을 것으로 예상함에 따라 의료분야의 인공지능 활용에 대한 정책개발 및 투자를 가속화하고 있다. 이에 본고에서는 의료 분야의 주요 기술 변화를 짚어보고, 의료분야에서 인공지능 기술 활용의 중요성을 인식하여 의료 분야의 인공지능을 선도하고 있는 미국의 최신 의료 인공지능 정책을 고찰하고 시사점을 도출하고자 한다.

의료 분야의 주요 기술 변화⁽³⁾

이번 1월 미국 LA에서 개최된 CES 2020에서도 인공지능을 이용한 의료 및 건강관리 제품들이 다수 선보였다. 예를 들어 인공지능 기술 기반의 보철 손과 휠체어 등의 건강관리 분야 기술혁신 제품으로 발표되었다.

CES 2020에서 선보인 의료 분야의 AI 활용 제품 예시 [출처:Accenture, Forbes]

영국의 보건복지부(NHS)는 2019년 2월 향후 2020년부터 2040년까지 의료분야에 영향을 미칠 10대 기술에 제놈(Genome) 관련 기술, 원격의료, 스마트폰앱 등과 함께 인공지능을 이용한 음성인식, 자연어처리 및 예측분석, 인공지능을 이용한 재활로봇 등을 제시하며, 인공지능 기술이 의료 분야를 주도할 것으로 전망했다.

향후(2020~40년) 의료분야에 영향을 끼칠 10대 기술

[출처:NHS⁽⁴⁾]

향후 수년간 전 세계 의료기관들의 비용 절감과 효율성 개선 등에도 불구하고, 의료기술혁신, 고령화 및 건강에 관한 관심 등으로 의료분야 시장의 빠르게 증가할 전망이며, 전 세계 의료분야 시장규모가 2017년 약 7.7조 달러에서 2022년 10조 달러 이상으로 연평균 5.4%의 성장을 지속할 것으로 전망된다.

이처럼 예상하는 배경으로, 딜로이트는 의료분야의 혁신적 변화가 지속적일 것으로 바라보았다. 지난 수년간 의료 산업계는 재정적인 문제를 해결하기 위해 노력해왔다. 재정문제는 공공의료 및 민간의료 모두 규모와 성격을 상이할 수 있으나 전 세계적으로 일반적인 현상이며, 2020년 올해에도 이러한 상황은 지속될 것으로 전망된다. 기업들은 고객에게 더욱 많은 가치를 제공하기 건강관리에 대한 관심을 보다 많이 갖게 될 전망이다. 건강관리 분야에서 전통적으로 의료업계에 포함되지 않던 새로운 플레이어들이 진입하면서 기존 의료 사업자의 수입 증대 노력을 촉진하는 한편 억제하는 효과가 동시적으로 유발할 것이다. 거대 IT 기업과 디지털 기반 의료 솔루션 혁신기업들은 의료분야에서 고객 친화적인 솔루션을 지속해서 창출하고 있으며, 향후에도 더욱 활발해질 전망이다.

새로운 수많은 도전에도 불구하고, 2020년 이후에 건강관리의 디지털 혁신에 상당한 진전이 있을 것으로 예상한다. 디지털 건강관리 시스템은 데이터 사이언스를 이용하여 수익을 창출할 수 있는 통찰력을 확보하여 고객 맞춤형 서비스를 제공하고, 고객의 수요에 신속하게 대응하며, 데이터관리를 통해 새로운 인구구조 변화 및 건강관리에 대한 수요변화에 맞추어 새로운 기회를 창출할 것이다.

이러한 기술변화에 따른 성장 속에서 기존의 의료분야는 인공지능, 머신러닝, 클라우드와 같은 새로운 기술과 접목하면서, 기존의 의료시스템을 재창출하고 디지털화가 빠르게 진행될 것으로 예상한다. 한편 의료 분야의 자동화와 의료 데이터의 집적화가 가속화되면서 의료정보보호 및 사이버보안, 의료로봇 사용에 따른 안전성, 자동화된 인공지능시스템 사용에 따른 사고에 따른 책임성 등 윤리적 이슈에 대한 문제들도 지속적인 관심사로 대두될 것으로 예상한다.

의료 시장 성장 전망(2019~2022)

[출처: The Economic Intelligence Unit. Deloitte]

향후 의료 데이터 사이언스, 의료 관련 로봇, 인공지능 등 다양한 기술이 접목되면서 의료서비스 분야에서 디지털화가 더욱 가속화될 것이다. 2018년 맥킨지 컨설팅사의 의료 분야의 디지털화 선호도 조사 결과, 의료분야 소비자들이 의사에 대한 평판 검색, 건강보험 납부 등 다양한 의료분야서 디지털 기술의 활용을 선호하고 있는 것으로 나타났다.⁽⁵⁾다른 산업 분야와 마찬가지로 의료 소비자들은 편리한 디지털화 서비스를 희망하며, 의료 분야의 기술 이용에 대한 적극적인 사고를 보이는 것으로 나타났다. 이처럼 의료분야서 환자들이 인공지능 기술 활용을 선호하면서 향후 의료기관들의 신기술 투자 및 활용을 더욱 촉진할 것으로 전망된다.

의료분야에서 디지털을 이용하는 주요 이유 [출처: McKinsey]

미 정부(백악관)의 정밀의료 이니셔티브 추진

미국은 2015년 1월 국민의 건강 증진과 질병 퇴치 등을 위해 대규모 정밀의료 연구 계획인 정밀의료 이니셔티브(PMI: Precision Medicine Initiative)⁽⁶⁾를 발표하면서 본격적으로 의료 분야의 인공지능 활용 방안을 적극적으로 탐구하기 시작했다.⁽⁷⁾ ‘정밀의료(precision medicine)’는 환자 고유의 유전자 형태, 생활환경, 생활습관 등 개인의 특성을 종합적으로 고려하여 환자의 질병에 대한 최적화된 치료 및 예방 방법을 탐색하는 것을 추구한다. 특히 2018년 5월부터 ”All of Us“연구 프로그램에 참여할 지원자를 미국 전역에서 모집하고 있다. 미국은 ‘All of Us” 연구 프로그램을 통해 정밀의학 이니셔티브에 대한 연구를 가속화하고 시민의 건강을 개선하기 위해 미국에 거주하는 100만 명 이상의 사람들로부터 데이터를 수집하여, 라이프 스타일, 시민의 생활환과 생물적인 개인 간 차이점 등 다양한 데이터를 수집 및 분석 하여 정말의학을 위한 방향성을 설정할 계획이다.

All of Us 연구 프로그램

[출처:NEGM⁽⁸⁾]

보건복지부(NIH)의 의료 AI 전략 추진

미국의 보건복지부(NIH)는 2013년부터 부처 내 연구소 및 센터책임자, 데이터과학자들로 구성된 데이터이언스위원회(Scientific Data Council)를 구성하고, 지속해서 운영함으로써 의료 분야의 인공지능 활용 방안을 탐구하고 있다. 미 보건복지부의 과학데이터위원회는 생체 의학 연구에서 빅 데이터와 데이터사이언스와 관련된 새로운 도전과제와 기회 요인들을 분석하고, 의료 데이터의 활용을 개선함으로써 바이오 의료, 임상, 공공위생 등의 분야에 대한 혁신을 추구하고 있다. 보건복지부의 데이터사이언스위원회(SDC)의 주요 역할과 책임은 다음과 같다.

• 보건복지부 차원을 넘어 범정부적으로 처리하기에 적합한 데이터 지속가능성, 데이터 유용성 및 데이터 보안성 등 바이오의학 데이터와 관련된 긴급하고 지속적인 요구를 해결
• 바이오의학 데이터와 관련된 긴급하며 지속적인 요구사항을 해결하는데 필요로 하는 의료 인프라에 대한 지침 제공
• 보건복지부 및 부처 내 연구소 및 센터의 리더십, 보건복지부, 과학자, 정책입안자, 과학 및 전문가, 일반대중의 의견을 바탕으로 보건복지부 데이터사이언스 전략계획(NIH Strategic Plan for Data Science) 수립
• 보건복지부 데이터사이언스 전략계획의 이행을 포함하여 데이터사이언스전략실(ODSS)에 대한 자문을 수행
• 데이터사이언스를 위한 보건복지부 데이터사이언스 전략계획을 이행하는 데 필요한 소위원회 및 실무그룹 구성
• 부처 내 연구소 및 센터와 보건복지부 외부(정부기관, 민간기업 및 기타 지원 기관 – 개인 및 공공, 국가 및 국제)와의 데이터사이언스 활동에 관한 협력에 관한 지침을 제공
• 보건복지부 행정 데이터위원회 및 데이터사이언스 정책위원회와의 시너지 효과를 창출

특히 보건복지부의 과학데이터위원회는 2018년 6월에 부처 최초로 “데이터사이언스 전략계획(Strategic Plan for Data Science)⁽⁹⁾”를 수립함으로써 바이오의료 데이터과학 생태계를 현대화하기 위한 로드맵을 제시하였다. 미 보건복지부는 데이터사이언스 전략계획을 구현함으로써 부처에서 생성한 데이터의 가치를 극대화함으로써 생의학적인 발견을 촉진하고, 의료분야의 혁신을 활성화하고 있다. 보건복지부의 데이터 사이언스 전략계획은 바이오의료 데이터인프라, 데이터생태계 현대화, 데이터관리분석 및 도구, 인력양성, 스튜어드쉽 및 지속가능성으로 구성된 5개 영역별 세부 추진과제를 제시하고 있다.

NIH 데이터사이언스 전략계획의 영역별 전략과제

[출처:NIH]

미국 보건복지부 내 보건자원지원국(HRSA: Health Resources and Services Administration)은 보건인력 양성 등에 특화하여 보건의료 서비스를 혁신하기 위해 전략계획을 수립하여 추진하고 있다. 보건자원지원국은 보건서비스 전략계획(2019-2022⁽¹⁰⁾) 4대 중점목표로 ▲고품질 보건서비스에 대한 접근성 개선, ▲현행 및 신규 수요에 대처하기 위한 의료인력 양성, ▲의료분야 평등 및 시민의 건강 향상, ▲보건자원지원국 운영의 최적화와 프로그램 관리 강화로 설정하고, 이를 중점적으로 추진하고 있다. 보건자원지원국의 전략계획은 의료 분야의 인력양성을 위해 의료 수요와 접근성을 개선하기 위해 취약계층과 지역의 의료 인력을 양성하고 유지하는데 집중하고 있다. 보건자원지원국은 또한 각 대학들과 연계하여 국가보건인력분석센터(NCHWA)를 운영하여 의료 인력의 수요와 공급을 전망하고, 의료 분야 관련에 의료 분석정보에 대한 자문을 제공한다.⁽¹¹⁾

정책시사점

인공지능 기술을 급속한 발달은 산업 전반으로 확산되는 가운데, 전통적으로 기술 도입의 속도가 타 산업에 비해 높지 않았던 의료분야가 인공지능의 도입에 있어서는 괄목할 정도로 빠르게 진행되고 있다. 시장조사 및 컨설팅 기관들은 수술로봇 등의 발전, 의료분야와 연관된 건강관리 분야의 인공지능 기술 도입의 가속화되고. 의료업계의 비용절감을 위한 노력 등에 맞물려 의료 분야의 인공지능 시장이 급신장할 것으로 예상하고 있다. 최근의 CES 2020에서도 인공지능을 활용한 건강관리 제품들이 선보이면서 향후 의료 분야의 인공지능 활용이 더욱더 주목을 받을 것으로 예상되는 상황이다.

본고에서 살펴본 미국은 경우, 의료 분야의 데이터사이언스와 인공지능 활용의 중요성을 인식하고, 2000년대 중반부터 정밀의료 이니셔티브를 추진하면서 의료분야의 광대한 데이터를 수집해왔다. 특히 미국에서 의료 분야의 인공지능 활용을 주도하는 보건복지부는 데이터사이언스위원회를 구성하고, 산학연관 전문가들과 함께 데이터사이언스 전략계획을 수립 및 추진하고 있다. 또한 보건복지부는 부처 차원을 넘어 범부처적으로 의료분야의 데이터 활용에 대한 지속가능성, 데이터 유용성 및 데이터 보안성 등 바이오의학 데이터에 대한 전반적인 요구사항에 신속히 대응하고 있다.

국내에서도 작년 12월 인공지능시대 국가 전략을 담은 ‘인공지능 국가전략’을 발표하며, 인공지능 활용을 가속화를 추진하고 있다. 이 전략에서 의료분야 관련 과제로는 단계별 신약개발 인공지능 플랫폼 구축, 의료데이터 중심병원 지원 및 의료, 인공지능 서비스·제품의 병원 현장 실증, 인공지능 기반 의료기기 임상검증용 표본데이터 구축 및 전문심사체계 구축 등을 제시하고 있다. 아직은 국가의 인공지능 전략의 의료분야 과제를 세부적인 사항을 담고 있지 못하므로, 향후 부처 차원에서 의료 분야를 인공지능 활용을 주도하되, 과학기술정보통신부 등 관계부처와 협력하면서 의료분야의 미래 핵심기술을 도출하고, 서비스를 적극적으로 개발할 필요가 있다. 또한 인공지능 기반 의료제품 및 서비스의 보안성 및 윤리적 이슈 등을 종합적으로 고려하여 의료분야의 인공지능 활용 정책을 마련하고 추진할 필요가 있을 것이다.

[참고문헌]

1. Deloitte, 2019 Global health care outlook(Shaping the future), 2019.
2. McKinsey & Company, Promoting an overdue digital transformation in healthcare, 2019. 61.
3. HRSA, HRSA Strategic Plan FY 2019 – FY 2022, 2019
4. NHS, Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future, 2019.2
5. NIH, NIH Strategic Plan for Data Science, 2018.6
6. Whitehouse, FACT SHEET: President Obama’s Precision Medicine Initiative, 2015.1
7. 관계부처합동, 인공지능 국가전략, 2019.12