디지털헬스, 빗좋은 개살구인가? 황금알을 낳는 거위인가?

10여년 전부터 원격진료, HIS(Hospital Information System), 환자관리 등 디지털헬스에 대한 관심이 커지고 있다. 90년대부터 OCS, EMR의 보급으로 디지털헬스가 시작되었고 '99년 PACS(Picture Archiving & Communication System)에 대한 수가가 인정되면서 2000년부터 의료영상의 디지털화도 빠르게 진전되었다. 4차 산업혁명과 함께 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷(IoT) 등의 급속한 발전은 디지털헬스의 가능성을 크게 앞당겼다. 최근에는 블록체인, 메타버스 등을 활용한 디지털헬스 테크날러지의 개발도 활발히 진행되고 있다.

 

그 중에서도 AI와 빅데이터를 활용한 영상처리기술의 확대는 의료 AI 분야의 핵심으로 자리잡았다. AI기술을 활용한 진단보조솔루션으로 신약처의 허가를 받은 의료기기만 벌써 110여개에 이르렀다. AI 의료영상 처리기술을 개발한 제이엘케이, 뷰노, 딥노이드 등은 이미 코스닥시장 IPO를 마쳤고 루닛 등 다른 벤처들도 상장을 서두르고 있다. 

이들이 개발한 솔루션들은 진단보조수단으로 큰 기능을 할 수 있다고 판단되나 상업성 측면에서는 아직 장담할 수 없는 상황이다. 특히 정부로부터 진료수가를 인정받기가 쉽지 않을 것이라는 견해가 지배적이면서 시장에 대한 전망을 쉽지 않게 한다. 

 

인공지능기술을 접목한 영상처리솔루션이 쏟아져 나오면서 주목을 받는 것이 있다. 바로 PACS이다. PACS는 의료영상처리 AI 솔루션의 플랫폼으로서 활용될 것이기 때문이다. PACS는 MRI, CT, 초음파, 내시경 등으로부터 만들어지는 영상을 표준화하여 저장하고 전송하기 때문에 의료영상 판독을 보조하는 의료AI 솔루션은 PACS 연동되어 활용될 수 밖에 없기 때문이다. 

 

HIS의 3대 구성요소는 OCS(Order Communication System), EMR(Electronic Medical Report), PACS이다. 앞의 OCS와 EMR은 IT 솔루션이나 PACS는 2등급 의료기기로 식약처 등록이 필요하다. 정부가 진료정보교류사업을 적극 추진하고 의료기관간 2차 판독의료 건수도 늘어나면서 PACS의 의료영상 플랫폼화 가능성은 더욱 커지고 있다. 

 

인공지능을 비롯한 혁신기술의 발달과 함께 디지털헬스관련 기술의 발전도 가속도가 붙을 것으로 보이나 비즈니스로서 디지털헬스의 발전속도는 당초 우리가 기대했던 것보다는 빠르지 않을 것으로 보인다. 특히 우리나라처럼 원격진료나 헬스데이터에 대한 개인정보 보호규정이 경직된 나라에서 사업화 속도는 더 더딜 것이다.