의료융합산업의 방향
의료융합산업의 방향
  • 문승권 박사
  • 승인 2021.05.07 17:25
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문승권 박사
문승권 박사

4차 산업혁명의 기술적 환경 변화로 개인의 보건의료서비스가 고급화되고 다양해지고 있다. 고령화와 만성질환자, 감염병의 증가로 의료수요가 급증해 보건의료비 지출의 절감을 위해 헬스케어 시스템에서도 변화를 촉진하고 있다.

예를 들어 3D 프린팅 기술로 환자 맞춤형 의료기기 제작, 빅데이터 분석으로 이용한 정밀의학, 유전체 분석을 통해 신의약 개발 등이다.

한국의 강점인 ICT와 의료의 융합은 국력의 디딤돌 역할로 시너지 효과가 충분하다. ICT를 포함한 신기술과 AI, 헬스케어의 융합에 따라 고용의 구조 개편이 이루어지게 되어 빅데이터와 함께 더욱 보건의료 분야 일자리의 수요도 증가할 것이다. 즉 노동시장에서 AI, 빅데이터, 로봇공학 등 의료융합을 통한 첨단 기술집약형으로 대체될 것이다.

의료기관의 솔루션은 전자의무기록(EMR), 원내 연계시스템, 원격진단, 원격치료 등 이며, 모바일기기와 건강관리 앱을 이용해 건강관리를 하는 맞춤형 서비스를 추구하고 있다.

보건의료 융합연구 분야는 줄기세포, 암 세포, 세포 치료, 뇌신경, 뇌 영상, 의료영상, 3D 영상, 센서 기반, 나노 소자 등 키워드가 있다.

2019년 한국정보통신기술협회의 조사에 의하면, 의료융합기술 활용은 기초연구(31.5%), 실험(21.1%), 제품(18.5%), 제품화(16.1%), 사업화(12.8%)의 순으로 높게 나타났다.

기초연구로서 어르신 생활지원 시스템은 무선통신 센서를 이용하여 어르신의 일상 행위 분류와 이상 징후 감지를 통한 원격 건강생활 지원 시스템이 있다. 즉 사람의 일상행위를 감지하고 데이터베이스화하여 문안 인사 지원, 가스 센서 관리, 호흡 등 이상 징후 감지 서비스를 제공하는 개인 건강생활관리 시스템이다. 압력 센서를 활용한 일상행위 감지 알고리즘, 휴대폰과 앱을 통한 가족 문안 제공, 독거 어르신의 일상 생활 감지 및 가족 문안 지원, 개인의 건강생활 관리 및 안내, 요양시설, 실버타운 등의 개인 일상생활 관리 서비스 등으로 다양한 활용이 가능하다.

경기도 홈케어 시스템에서는 코로나19 확진 후 가정 대기자가 입소하거나 입원할 때까지 안전하게 관리하고 있다. 즉 일시적인 병상 부족으로 생활치료센터 입소나 병원 입원이 늦어질 때 지원하는 안전관리시스템이다.

보건의료 분야 융합기술 연계에서 AI 기술은 산업 공통으로 활용되고 있으며, 빅데이터의 활용률이 가장 높은 편이다. 의료기기산업은 유전자 가위(CRISPR)를 제외한 AI, 빅데이터, 클라우드 등 13개 기술 융합이 활발하게 이루어지고 있는 산업으로서, 특히 3D 프린팅 기술을 가장 많이 적용한 융합기술로 활용되고 있다.

보건복지부에서는 주요 질환 AI 기반 기술 지원 측면에서 데이터·AI 연계·활용 촉진

을 통한 임상 의사결정 지원 및 분석 플랫폼 개발 연구 지원에 가속화하고 있다.

디지털 병리 기반의 암 전문 AI 분석 솔루션 개발, 중환자 특화 빅데이터 구축 등이다. 이에 더하여 코로나 19와 같은 감염성 질환 예방을 위한 임상 의사결정 지원으로서 의료기관, 각 개인에게 실시간 정보를 제공하고 3D 프린터를 활용한 코로나19 감염 방지와 바이러스 제어와 호흡이 가능한 안전 맞춤형 마스크 개발 등에서 지속적 투자와 지원이 필요하다.

최근에는 코로나 19 맞춤형 마스크가 출시되고 있어, 마스크 착용으로 귀 손상을 보호하거나, 바이러스 전염 위험을 줄이고자 휴대용 문고리, 얼굴과 눈 가리개용 필름을 제작해 병원에서 사용되고 있다. 개인 맞춤형이라 마스크와 얼굴 틈 사이로 비말이 침투할 위험이 적고, 저비용으로 필터를 매일 교환할 수 있고 프레임을 살균할 수 있는 효과도 있다.

AI의 응용과 의료 융합산업의 연계가 필요하다. 즉 AI 기반 의료기기는 ICT 장비 또는 기존 의료기기에서 얻어진 의료 빅데이터를 분석하여 성능을 향상시키는 SW 또는 SW가 내장된 의료기기를 활용하는 것이며, 의료 및 생체정보를 활용하기 위해서는 개인정보보호법, 생명윤리법, 의사법 등 법적 규제의 극복이 필요하고, AI 알고리즘은 주로 의료 빅데이터 분석 기술과 함께 사용된다.

의료에 AI를 접목했을 때 효과적인 진단 및 치료법 제시, 정밀한 치료 등 헬스 케어의 과제들을 획기적으로 개선하도록 지원하다. 이를 위해 헬스케어 비용을 얼마 나 효과적으로 감축시킬 수 있느냐가 향후 AI 기반 의료기기의 발전 방향과 속도에 결정적 영향을 미칠 것이다.


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