AI기술과 빅데이터를 기반으로 의료시장의 문제점을 해결하기 위해 노력 중

[KOTRA_해외시장동향_2019.7.22]

중국 의료 빅데이터 시장동향

- 중국, AI기술과 빅데이터를 기반으로 의료시장의 문제점을 해결하기 위해 노력 중

- 빅데이터를 활용한 만성질환 관리, 의료 진단 보조 시스템 등이 유망 분야로 떠올라

□ 체질 개선이 필요한 中 의료시장

ㅇ 중국 의료 시장은 현재 수요와 공급의 불균형 문제를 안고 있음. 2015년 기준 중국 인구 천명당 의사 수는 1.82명으로 OECD 국가 중 하위권에 속했으며, 업무 환경도 열악하여 우수 인적 자원들의 유입이 지속적으로 떨어지는 추세임.

- 의료 보험의 적자도 심각한 수준임. 2024년에는 적자 누적액이 7535억 위안(약 128조 원)을 돌파할 것으로 예측

- 의료 기관의 발전 역시 불균형적임. 3급 병원*과 기층병원(基层医院)**의 발전속도 차이 때문에 3급 병원에 인원이 과하게 몰리는 현상이 발생하여 진료 환경 악화를 유발함. 그렇기 때문에, 기존의 의료 모델을 개선하고 등급별 진료(分级诊疗)를 추진하는 것이 반드시 필요함.

* 전국 성(省)·시(市) 직속 병원과 의과대학의 부속 병원으로, 몇몇 지역에 수준 높은 전문의료서비스를 제공하고 고등 연구를 수행하는 501병상 이상 규모의 병원임.

** 일반적으로 1급 병원 및 그 이하 등급의 의료 기관을 말함. 규모가 작은 지방 도시의 보건소, 촌위생실 및 동네병원이 해당됨.

ㅇ 2015년 중국 국가위생계획위원회(国家卫计委)는 2020년까지 등급별 진료 제도를 전면 실시하겠다고 밝혔으며, 제도 개혁을 위해 의료 진찰 시스템의 정보화를 강조함.

- 빅데이터 기술의 활용은 의료 시스템의 체계 재구축, 기관 운영, 임상 연구 개발, 진단 치료 등 다양한 측면에서 큰 도움이 됨. 맥킨지에 따르면, 2013년 미국에서 의료 빅데이터 활용으로 연간 3000~4500억 달러의 의료비용을 절약했다고 발표함.

□ 中 의료 빅데이터 시장 분석

ㅇ 중국 즈옌컨설팅(智研咨询)의 조사 보고서에 따르면, 2018년 중국 의료 빅데이터 시장 규모는 45억 8천만 위안(약 7800억 원)으로 2017년에 비해 60% 이상의 성장률을 보였으며, 2024년에는 약 483억 위안(약 8조 2400억 원)에 달할 것으로 예측함.

ㅇ 거시적인 관점에서 중국의 의료 빅데이터 분야는 호황인 상태임. 중국 정부는 정책 가이드로서 50여 개의 '강령' 및 '의견'을 내놓았으며 웨어러블 기기, 인공지능 등의 기술 발전 역시 제품 개발의 토대를 마련함.

- 2015년 8월 국무원은 '빅데이터발전촉진행동요강(促进大数据发展行动纲要)'을 발표하여 의료 빅데이터를 발전시키고 종합 건강 서비스를 구축하도록 지시

ㅇ 2014년부터 건강의료 관련 빅데이터 투자금융이 늘어 2016년에는 66건에 이름. 또한 2018년 1분기에만 35건의 투자금융이 발생했는데, 이 중 12건은 인공지능, 어의(语义)식별, 데이터 모델, 진료정보 발굴, 병원 내외의 플랫폼 연결 등이었음.

ㅇ 의료 빅데이터 산업 사슬을 살펴보면, 상류는 데이터 공급자(의료 기관 등) 또는 클라우드 서비스 프로바이더가 차지하고 있으며, 중류는 영상인식, 딥러닝, 자연어분석 등 핵심기술을 보유한 기술형 기업이 대부분임. 이 기업들은 건강의료 관련 데이터를 다량으로 보유하고 있는 기관에 데이터 처리 서비스를 제공하고 분석 및 가시화를 통해 데이터에 가치를 부여함. 하류는 제약업체, 정부, 보험사, PBM(Pharmacy Benefit Manager) 등이 있음.

- 상류에서 제공하는 데이터의 품질과 샘플량은 중류 기업이 데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 모델링할 수 있는지를 결정함.

- 진료 데이터는 3급 병원이 보유한 데이터가 질과 규모 면에서 가장 경쟁력이 있지만 기본적으로 3급 병원과의 합작 문턱이 높음.

- 유전자 데이터의 경우, 중류기업이 자체적으로 데이터 베이스를 만들어 수집하거나 연구소와의 협력을 통해 입수하는 경우가 많음.

ㅇ 의료 빅데이터 관련 기업들의 지역적 분포 현황을 살펴보면 대부분 북경, 상해, 광저우, 심천 등 1선 도시에 집중되어 있음. 이 네 지역은 3급 갑(甲)병원이 많으며, 의료자원이 풍부하고 정보화 정도가 높으며, 일선 도시의 의사들은 신기술에 대한 수용도가 높아 제품 출시 후 시범 운행이 비교적 쉬워 양질의 데이터를 수집하기에 좋은 환경임.

ㅇ 의료진의 의사결정을 돕는 진단 보조 분야(의사결정 지원 시스템)에는 인지 컴퓨팅, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 기술들이 대표적으로 활용되며, 주로 병원에서 영상 및 병리 진단 보조 등에 사용됨. 정확도는 대부분 90%를 넘는 것으로 조사됨.

□ 의료 빅데이터 관련 中 기업동향

1. 핑안하오이셩(平安好医生)

ㅇ 2014년 8월에 설립된 중국 최대 모바일 의료 플랫폼 기업으로, 2018년 2월 기준 플랫폼 사용자 수가 2억 명을 돌파하여 자체적인 질병 모델 연구개발에 큰 이점을 가짐.

 - 2018년 5월 모바일 의료 기업으로서는 최초로 홍콩증권거래소에 상장함. 융자액만 약 11억 달러였으며, 기업가치는 약 75억 달러로 평가받음. 융자액의 20% 이상을 핵심 기술 R&D로 사용

- 2018년 6월 기준 하루 평균 상담량은 53만 1천 건으로, 이는 3급 갑병원 100여 곳의 하루 평균 문진량에 해당하는 수준임.

2. 먀오지엔캉(妙健康)

ㅇ 2013년 6월에 설립된 AI 및 빅데이터 기반의 모바일 건강관리 플랫폼 기업으로, 지금까지 총 10억 위안(약 1700억 원)의 투자를 받았으며, 플랫폼 가입자 수는 약 6000만 명을 넘어섬.

ㅇ 데이터 수집의 경우, 건강진단기관, 스마트 의료기기 및 건강관리빅데이터 서비스 플랫폼 'more+'를 통해 스트레스, 걸음 수, 운동량, 혈당 및 혈압, 콜레스테롤, BMI, 수면, 심리 등 개인 건강상태와 관련된 다양한 다차원 데이터를 얻고 있음. 데이터 분석의 경우, 자체 연구 개발팀(회사 전체 인원의 60%를 차지)및 외부 기업(알리클라우드 등)과의 협력을 통해 진행되며, 이를 바탕으로 건강관리 프로그램을 만들어 사용자에게 양질의 서비스 제공

3. Infervison(推想)

ㅇ 2015년 4월에 설립된 의료 인공지능 기업으로, DR, CT 및 MRI와 같은 의학 영상 데이터를 딥러닝으로 분석하여 의사에게 정확하고 효율적인 보조 역할을 제공함. 전체 인원은 약 160여 명이며, 그 중 연구 개발자가 80%를 차지함.

- 5단계에 걸쳐 엄격한 데이터 품질 관리체계를 갖추고 있으며, 주로 폐, 심혈관, 간암, 폐암 등의 분야에서 데이터 모델링을 진행하고 있음.

4. DeepCare(羽医甘蓝)

ㅇ 2016년 7월에 설립된 AI 의학 영상 기술 기반의 의료 진단 보조 서비스를 제공하는 기업임. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)* 및 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 폐 소결절 검측, 자궁경부암 전암병터(Cervical precancerous lesions) 검사, 유선암 및 폐암 병리조직검사 식별 등과 같은 검측 및 식별 모델을 구축함.

* 시각적 이미지 분석에 가장 많이 활용되는 딥러닝 알고리즘으로 사물을 인식하는 능력이 뛰어남.

ㅇ 또한 DeepCare사의 AI 구강 솔루션은 자체적으로 개발한 세계 상위 0.5% 수준의 딥러닝 모델인 'SEFP-NET'을 사용하여 구강 영상 데이터를 분석 처리하며, 전문의가 교차 검증한 구강 데이터를 수집하여 수천 시간 동안 모델 훈련을 진행시킴. 현재 이 알고리즘의 정확도는 3급 갑병원 구강과 전문의 수준을 자랑함.

5. CareLink(蓝信康)

ㅇ CareLink는 2014년 10월에 설립된 상하이커링메디컬테크놀로지유한공사(上海科瓴医疗科技有限公司)의 모바일 의료 서비스임. 건강관리 및 고객관리의 SaaS 솔루션을 제공하는 B2B 서비스로 스마트 기기, 클라우드 컴퓨팅 기술, 스마트 관리 시스템을 활용하여 협력 파트너사의 고객 건강과 사용하는 약에 대한 데이터 분석을 수행함. 그리고 이 결과를 바탕으로 약국, 병원, 제약회사에게 만성질환 관리, 컨설팅, 전문 교육 등 종합적인 고객 건강관리 서비스를 제공함.

- 현재 베이징, 상하이, 광저우, 타이위안, 선양 등 전국 300여 개 도시에서 약국을 중심으로 서비스를 운영하고 있음. CareLink에서 분석한 10여 개의 의료 빅데이터 결과들은 미국 AHA, ADA, IEEE 등의 협회 학술지에 등재됨.

□ 시사점

ㅇ 핑안하오이셩(平安好医生)의 IPO 보고서에 따르면, 2017년 중국 인터넷 의료시장 규모는 150억 위안(약 2조 5600억 원)이며, 온라인 진료 상담도 2억 3800만 건에 이름. 앞으로 온라인(모바일) 의료를 이용하는 사용자 규모는 점점 더 커질 것이기 때문에, 관련 기업들은 빅데이터나 AI 기술을 활용하여 만성질환 관리, 의료 진단 보조 등과 같은 서비스 기능을 최적화함으로써 효율성을 높이고 사용자의 요구를 효과적으로 충족하여 궁극적으로 비용 절감을 꾀할 것임.

 - 인공지능을 활용한 스마트 클리닉, 건강관리 등의 비지니스 모델의 전반적인 응용이 이뤄지면서 병원 내외의 데이터 활용 시장이 급성장할 가능성이 높음.

- 국내 관련 기업은 중국의 풍부한 빅데이터를 활용하여 현지의 의료 서비스 개발 및 시장 진출을 시도하는 것이 바람직할 것으로 사료됨.

ㅇ 기존의 데이터 분석 시스템은 구조화된 데이터에 대한 분석 처리가 활발했지만, 의료 빅데이터의 경우 비구조화의 특성이 많기 때문에, 앞으로 인공지능을 활용한 자연어 처리, 합성곱 신경망(CNN), 딥러닝 등의 기술 개발을 통하여 영상 자료와 같은 비구조화된 데이터의 활용 가능성을 높여 효율성을 높여야 함.

- 건강의료 분야는 아주 방대한 양의 데이터 규모를 축적하고 있지만, 그 중에서도 가치 있는 데이터를 생산하기 위해서는 비구조화된 데이터 활용성을 더욱 높여야 함.

- 의료 빅데이터 분석 기업 관계자에 의하면 "가치 있는 의료 데이터의 첫 번째 기준은 바로 데이터의 품질이다. 데이터 품질은 GCP(의약품의 임상시험 실시에 관한 기준)를 통해 데이터의 정확성, 일치성 등이 평가되며, 임상연구 및 의약품 평가에 활용가치가 높을수록 데이터의 가치가 높아진다"고 밝힘.

ㅇ 의료 빅데이터는 개인 정보, 병력, 건강 상태 등의 프라이버시 문제와 밀접한 관계를 가지고 있으며, 의료 데이터의 수집, 저장, 공유 및 활용은 공공의 이익을 넘어 국가 안보 문제에 직결되어 있음. 따라서 해킹 및 랜섬웨어 등의 위험 예방을 위해 핵심 시스템의 격리, 감염에 대비한 예비 운영체제 구비, 데이터 이용의 암호화 방식 강화, 데이터 접근에 대한 프로세스 강화 등 데이터 보안 기술 수준의 향상이 반드시 필요하며, 우리 기업의 적극적인 기술 개발을 통해 관련 분야에 대한 시장 개척이 요구됨.

자료원: iResearch(艾瑞咨询), EO Intelligence(亿欧智库), 중국산업정보망(中国产业信息网), 즈옌컨설팅(智研咨询), 중국위생통계연감(卫生统计年鉴), CN-Healthcare(健康界), World Bank 및 KOTRA 샤먼 무역관 자료 종합
작성자: 오찬혁 중국 샤먼무역관

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