보건의료 미래위기 극복: 첨단기술 활용과 정책적 모색

[한의신문] 보건의료의 패러다임이 치료 중심 의료에서 예방 및 개인 맞춤형 관리 중심 의료로 전환되면서 의료 인공지능(AI) 등의 혁신기술의 성공적인 적용 위해서는 관련 인프라 및 거버넌스의 불균형, 기술의 신뢰성 확보 및 사회적 수용성 제고 등 구조적 제약 해결이 관건이라는 진단이 제기됐다.

한국보건산업진흥원 정혜원 책임연구원(바이오헬스혁신기획단)은 최근 발표한 ‘보건의료 미래위기 극복: 첨단기술 활용과 정책적 모색’ 보고를 통해 미래위기 대응을 위한 첨단기술의 보건의료 활용 필요성과 더불어 실제 활용에 따른 개선점을 짚었다.

이에 따르면 최근 고령화 심화, 보건의료 서비스 수요 증가, 고가(高價) 신약 및 첨단 의료기술의 수요에 따라 의료비용이 상승하고 있으며, 만성질환 관리 효율성과 의료의 질 제고에 대한 필요성이 증대되고 있다.

또한 보건의료 문제 중 다수 국민이 직접적으로 체감하는 고령화 심화와 생산연령인구 감소에 따른 건강보험 재정 악화 문제는 더욱 간과할 수 없는 상황에 이르고 있다.

고령화 심화, 가장 심각한 보건의료 이슈로 인식

보건의료 문제 중 국민 대다수가 고령화 심화(88.3%), 만성질환 증가(83.0%), 감염병 확산(82.3%) 등을 가장 심각한 이슈로 인식하고 있다.

현재 65세 이상 인구는 전체 인구의 19% 이상을 차지하며, 만성질환 진료비(약 90조 원)가 전체 진료비의 84.6%로 의료비 지출이 구조적으로 점차 심화되고 있다.

특히 65세 이상 인구의 진료비는 2019년 대비 1.4배 증가한 48조 9,011억 원이고, 이들의 1인당 진료비는 평균 대비 3.4배 이상 높아 건강보험 및 장기 요양 보험의 적자 전환과 보험료 상승이 불가피한 상황임으로 이 같은 국가적 재정 압박을 해소하기 위해서는 첨단기술과 데이터 기반의 효율적인 보건의료 시스템으로의 전환이 시급한 추세다.

이러한 미래 위협에 대응하는 핵심 방법으로 첨단 바이오 기술이 주목받고 있으며, 첨단 바이오 기술은 인공지능(AI), 빅데이터, 나노기술, 로봇 등 이종(異種) 기술과의 융합을 통해 기존 기술의 한계를 극복하고 새로운 가치를 창출하고 있다.

무엇보다 보건의료 문제는 환경, 기술, 경제, 사회적 요인들과 복잡하게 얽히며 만성·중증 질환의 사회·경제적 부담을 가중하고 있기에 보건의료의 새로운 패러다임은 전통적인 치료 중심 의료에서 환자 최적화 및 예방 중심으로 급변하고 있다.

이 같은 미래형 의료는 4P 모델(Predictive(예측), Preventive(예방), Personalized(개인화), Participation(참여))로 대변되고 있다.

현재 의료 AI 기술 활용은 딥러닝과 빅데이터 분석을 통해 대규모 의료영상 데이터를 분석해 질병의 초기 징후를 식별하고, 진단 정확도와 속도를 높여 의료진의 업무 효율성을 높이는 역할까지 계속 진화 중이다.

AI 기술은 영상판독 소프트웨어, 진료기록 분석 등 보건의료 여러 분야에서 의료진을 보조하며 의료 패러다임 전환을 가속화하고 있는 것은 물론 의료진과 환자에게 활용돼 정확도 개선, 효율성 향상 등 임상 현장의 혁신에 기여하고 있다.

의료비용 줄이기 위해 첨단기술 활용 활성화

전 세계적인 고령화 심화와 만성질환 증가 추세는 의료비 지출 증가뿐만 아니라 일상생활 수행의 불편과 장기간의 돌봄 및 요양 필요성을 동반하고 있는 상황에서 로봇 기술도 급격히 부상하고 있는데, 이는 효율적인 돌봄을 제공할 수 있는 적극적인 대안으로 주목받고 있다.

실제 실내·외 이동지원 로봇, 배설·식사·운동·목욕·욕창예방 및 자세변환 보조 로봇을 비롯 커뮤니케이션 로봇, 스마트 모니터링 및 코치, 돌봄업무 지원 로봇 등 여러 형태의 제품으로 로봇들이 일상에서 활용되고 있다.

이와 함께 질병 발병 후 일상의 불편으로 이어지는 만성질환 관리를 위해 디지털 치료기기(DTx)도 첨단기술로 주목받으면서 뇌졸중, 파킨슨 질환 등 신경계 질환의 인지훈련, 모니터링, 재활 분야에 있어 효과성을 입증해 내고 있다.

해외에서도 첨단기술을 접목한 정책 추진 사례들이 보고되고 있는데, 싱가포르는 고령화에 따른 의료비용 부담을 줄이기 위해 예방 우선 전략을 채택, ‘Healthy365’ 및 ‘HealthHub’ 같은 디지털 플랫폼을 통해 앱과 웨어러블 기기를 연동하여 국민의 신체활동 장려 및 비만, 당뇨, 고혈압 등 만성질환 관리 정책을 시행하고 있다.

미국은 정밀 의료 실현을 위한 국가적 노력을 병행하며, 전자건강기록(EHR) 사용에 재정 인센티브를 제공해 보건의료 데이터의 디지털화를 추진하고 있다.

이와 더불어 ‘All of Us’와 같은 대규모 정밀의학 이니셔티브 프로그램을 통해 100만 명 이상의 유전체 및 생활습관 데이터를 수집하는 연구를 진행해 개인의 유전적 특징과 질병 간의 관계를 규명해 데이터 기반의 개인 맞춤형 의료 실현을 앞당기고자 한다.

호주는 ‘Australian Genomics’ 프로젝트를 통해 암 및 희귀 질환과 같은 난치성 질환의 치료 분야에 집중, 임상데이터와 유전체 연구의 적극적인 연계 및 활용을 통해 진료의 질을 제고하고 유전정보 기반의 맞춤형 의료서비스를 제공하는데 적극 나서고 있다.

우리나라 역시 보건의료 데이터 활용을 위해 ‘국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업'을 통한 참여자 동의 기반 대규모 바이오 데이터뱅크 구축을 진행하고 있으며, ‘건강정보 고속도로(My Healthway) 시스템’ 운영을 통해 의료 마이데이터를 개인이 활용할 수 있는 정책을 추진 중이다.

법·제도적 측면에서도 데이터 활용의 활성화를 위해 2023년 ‘개인정보 보호법’ 개정과 ‘보건의료데이터 활용 가이드라인’ 재개정 등을 통해 데이터 가명 처리 방식을 정교화하고, 정보제공자의 책임 소재를 명확히 하는 등의 개선을 이뤘고, 2025년 3월부터 시행된 ‘개인정보 자기 전송권’은 환자 주도의 데이터 활용 기반을 공고히 하는 진전을 이뤘다.

기술 신뢰성 확보 및 사회적 수용성 제고 필요

하지만 첨단기술을 활용한 질병 예방 및 관리, 혁신기술의 연구개발 성과에 따른 성공적인 적용을 위해서는 구조적인 제약을 해결하는 것이 주요 관건이다.

이와 관련해서는 인프라 및 거버넌스의 불균형, 현재 기술 발전 속도에 비해 제도 개선, 데이터 활용을 위한 인프라 고도화, 현장 인력의 역량 수준이 아직 미치지 못하는 상황으로써 데이터 표준화를 통해 상호 운용성을 확보하고, 안전한 활용을 위한 거버넌스 체계를 확립하는 것이 시급한 과제로 꼽혔다.

또한 기술의 신뢰성 확보 및 사회적 수용성 제고가 필요하며, AI 기술 영향평가 결과에서도 기술의 동등한 접근성 보장, 개인정보보호 강화, 기술관리 플랫폼 구축이 향후 핵심과제로 제시되는데, 이는 첨단기술 활용의 공공적 가치를 높이는데 필수적이라는 진단이다.

이에 따라 지속적인 규제 발굴 및 제도 고도화 노력으로 데이터 표준화 및 시범사업 확대를 통해 다양한 현장 결과를 수집, 그 결과를 정책 및 제도 환류에 신속하게 적용하는 순환적 체계를 구축하는 것을 고려해야 하며, 전문인력 양성을 병행해 현장의 기술 적용 역량 제고에 나설 것을 강조했다.

이와 함께 기술 적용 이해를 돕는 교육 및 국민의견 소통 풀랫폼 운영을 통해 공감대를 형성하는 한편 연구개발, 현장 활용, 정책 환류로 이어지는 첨단기술 활용을 통한 의료생태계 활성화 촉진을 주문했다.