MEDI:GATE NEWS 지속가능한 의료 위한 예측형 헬스케어…신뢰성 제고· 제도 기반 마련이 관건

기사입력시간 25.11.11 17:32최종 업데이트 25.11.11 17:32

사진=삼정KPMG '데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대' 보고서 중 일부. [메디게이트뉴스 이지원 기자] 고령화, 만성질환 증가, 의료인력 부족 등 문제가 심화하면서 예측형 헬스케어가 지속가능한 의료시스템의 핵심 대안으로 주목받고 있다. 다만 기술 신뢰성과 데이터 상호운용성, 제도·규제 개선, 경제성 검증 등 구조적 과제가 병행돼야 산업의 선순환 구조가 완성될 것이라는 제언이 나왔다. 삼정KPMG가 11일 발표한 보고서 '데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대'에 따르면 데이터와 인공지능(AI)을 기반으로 질병을 사전에 예측하고 예방하는 '예측형 헬스케어'가 의료산업 핵심 축으로 부상하고 있다. 예측형 헬스케어는 AI와 빅데이터를 활용해 개인의 유전체, 생활습관, 의료이력 등 다양한 데이터를 통합 분석하고 질병 발생 가능성을 미리 파악하는 개념이다. 이는 예측(Predictive)·예방(Preventive)·맞춤형(Personalized)·참여형(Participatory) 4P 모델로 작동하며, 그 결과를 바탕으로 개인 맞춤 치료와 건강관리를 제공한다. 예측형 헬스케어는 전 세계적인 고령화, 만성질환 증가, 의료인력 부족 등 구조적 문제가 대두됨에 따라 지속가능한 의료시스템의 대안으로 주목받고 있다. 이뿐 아니라 의료자원의 효율적 배분과 환자 중심 서비스 고도화, 국가적 의료비 절감 효과를 기대할 수 있다는 분석도 나온다. 삼정KPMG는 "의료 수요는 증가하고 있으나, 의료 인력 부족과 남은 인력의 번아웃이 심화되고 있다"며 "최근 의정 갈등으로 전공의 이탈과 진료 차질이 발생하면서 2024년 기준 주요 상급종합병원과 국립대병원이 적자를 기록했다. 누적된 재정 손실 회복에는 5~10년이 소요될 것으로 전망된다. 이 때문에 병원 경영 효율화와 디지털 전환의 필요성이 더욱 커지고 있다"고 설명했다. 다만 ▲기술 신뢰성 ▲상호운용성·플랫폼 ▲제도·규제 ▲재무적 수익성 등 구조적 장벽이 여전히 산업 성장의 제약으로 작용하고 있다. 삼정KPMG는 "웰니스 데이터의 정확도 한계와 병원 간 데이터 연계 미흡, 개인정보·보험·의료 관련 규제의 불명확성이 산업 확산 속도를 늦추고 있다"고 지적했다. 이에 삼정 KPMG는 예측형 헬스케어 시대를 대비하기 위해 ▲민간·의료 협력 강화 ▲데이터 상호운용성 제도 개선 ▲AI 헬스케어 시장 진입 전략 수립 ▲보건의료 경제성 검증 ▲디지털 헬스케어 산업화의 선순환 구조 구축 등을 추진해야 한다고 제언했다. 특히 예측형 헬스케어의 신뢰도는 데이터의 질과 검증 과정에서 결정되는 만큼, 병원의 고품질 데이터와 기업의 기술력을 결합하는 협력 모델이 중요하다고 강조했다. 의료데이터 상호운용성 확보를 위해서는 데이터 표준화와 신뢰체계 강화, 민관 협력 등 제도적 기반 마련이 필수적이라고 설명했다. 구체적으로는 데이터 표준화 및 통합 플랫폼 구축·운영, 개인 주도형 데이터 활용 및 신뢰체계 활성화, 거버넌스 확립과 제도 정비, 민관·산학 협력 확대 및 데이터 융합연계 촉진이 필요하다고 제언했다. 삼정KPMG는 성공적인 시장 진입을 위해 기술력뿐 아니라 시장 수요, 성장성, 관련 규제 및 제도 분석을 기반으로 한 비즈니스 모델 수립이 병행돼야 한다고 강조했다. 삼정KPMG는 "시장 진입 초기 단계의 기업은 보건의료 경제성 평가를 통해 의료체계 도입 가능성뿐 아니라 임상시험 설계 방향, 솔루션 성능, 가격 전략을 수립할 수 있다"며 "의료기관의 디지털 헬스케어 도입은 산업 선순환의 출발점이다. 급여체계 부재로 인한 도입 저조는 데이터 확보와 산업 성장 정체로 이어지는 만큼, 의료기관 도입 지원을 통해 임상데이터 축적과 R&D 지속성을 확보해야 한다"고 밝혔다.

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지속가능한 의료 위한 '예측형 헬스케어'…신뢰성 제고· 제도 기반 마련이 관건

치료에서 예측으로 의료 패러다임 변화…삼정KPMG "민관 협력·데이터 표준화·경제성 검증 필요"

사진=삼정KPMG '데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대' 보고서 중 일부.

[메디게이트뉴스 이지원 기자] 고령화, 만성질환 증가, 의료인력 부족 등 문제가 심화하면서 예측형 헬스케어가 지속가능한 의료시스템의 핵심 대안으로 주목받고 있다. 다만 기술 신뢰성과 데이터 상호운용성, 제도·규제 개선, 경제성 검증 등 구조적 과제가 병행돼야 산업의 선순환 구조가 완성될 것이라는 제언이 나왔다.

삼정KPMG가 11일 발표한 보고서 '데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대'에 따르면 데이터와 인공지능(AI)을 기반으로 질병을 사전에 예측하고 예방하는 '예측형 헬스케어'가 의료산업 핵심 축으로 부상하고 있다.

예측형 헬스케어는 AI와 빅데이터를 활용해 개인의 유전체, 생활습관, 의료이력 등 다양한 데이터를 통합 분석하고 질병 발생 가능성을 미리 파악하는 개념이다. 이는 예측(Predictive)·예방(Preventive)·맞춤형(Personalized)·참여형(Participatory) 4P 모델로 작동하며, 그 결과를 바탕으로 개인 맞춤 치료와 건강관리를 제공한다.

예측형 헬스케어는 전 세계적인 고령화, 만성질환 증가, 의료인력 부족 등 구조적 문제가 대두됨에 따라 지속가능한 의료시스템의 대안으로 주목받고 있다. 이뿐 아니라 의료자원의 효율적 배분과 환자 중심 서비스 고도화, 국가적 의료비 절감 효과를 기대할 수 있다는 분석도 나온다.

삼정KPMG는 "의료 수요는 증가하고 있으나, 의료 인력 부족과 남은 인력의 번아웃이 심화되고 있다"며 "최근 의정 갈등으로 전공의 이탈과 진료 차질이 발생하면서 2024년 기준 주요 상급종합병원과 국립대병원이 적자를 기록했다. 누적된 재정 손실 회복에는 5~10년이 소요될 것으로 전망된다. 이 때문에 병원 경영 효율화와 디지털 전환의 필요성이 더욱 커지고 있다"고 설명했다.

다만 ▲기술 신뢰성 ▲상호운용성·플랫폼 ▲제도·규제 ▲재무적 수익성 등 구조적 장벽이 여전히 산업 성장의 제약으로 작용하고 있다.

삼정KPMG는 "웰니스 데이터의 정확도 한계와 병원 간 데이터 연계 미흡, 개인정보·보험·의료 관련 규제의 불명확성이 산업 확산 속도를 늦추고 있다"고 지적했다.

이에 삼정 KPMG는 예측형 헬스케어 시대를 대비하기 위해 ▲민간·의료 협력 강화 ▲데이터 상호운용성 제도 개선 ▲AI 헬스케어 시장 진입 전략 수립 ▲보건의료 경제성 검증 ▲디지털 헬스케어 산업화의 선순환 구조 구축 등을 추진해야 한다고 제언했다.

특히 예측형 헬스케어의 신뢰도는 데이터의 질과 검증 과정에서 결정되는 만큼, 병원의 고품질 데이터와 기업의 기술력을 결합하는 협력 모델이 중요하다고 강조했다.

의료데이터 상호운용성 확보를 위해서는 데이터 표준화와 신뢰체계 강화, 민관 협력 등 제도적 기반 마련이 필수적이라고 설명했다. 구체적으로는 데이터 표준화 및 통합 플랫폼 구축·운영, 개인 주도형 데이터 활용 및 신뢰체계 활성화, 거버넌스 확립과 제도 정비, 민관·산학 협력 확대 및 데이터 융합연계 촉진이 필요하다고 제언했다.

삼정KPMG는 성공적인 시장 진입을 위해 기술력뿐 아니라 시장 수요, 성장성, 관련 규제 및 제도 분석을 기반으로 한 비즈니스 모델 수립이 병행돼야 한다고 강조했다.

삼정KPMG는 "시장 진입 초기 단계의 기업은 보건의료 경제성 평가를 통해 의료체계 도입 가능성뿐 아니라 임상시험 설계 방향, 솔루션 성능, 가격 전략을 수립할 수 있다"며 "의료기관의 디지털 헬스케어 도입은 산업 선순환의 출발점이다. 급여체계 부재로 인한 도입 저조는 데이터 확보와 산업 성장 정체로 이어지는 만큼, 의료기관 도입 지원을 통해 임상데이터 축적과 R&D 지속성을 확보해야 한다"고 밝혔다.

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이지원 기자 (jwlee@medigatenews.com)

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