▣ 도서 소개 ▣
디지털헬스케어 산업 성장의 필요성에 부응하며, 현 정부의 적극적인 정책 지원에 힘입어 국내 의료 AI 기업들의 성장이 가시화될 것으로 보인다. 2024년 5월 루닛의 인공지능(AI) 영상진단 솔루션 ’루닛 인사이트 MMG’가 ’평가 유예 신의료기술’로 처음 선정되며 비급여로 의료현장에 선진입할 수 있게 됐다. AI 영상진단 솔루션이 의료현장에서 비급여 사용이 가능해진 만큼 국내 시장에서 빠른 확장에 청신호가 켜진 것이다. 의료 AI 성장의 걸림돌이었던 정부 규제 및 건강보험 등재의 어려움으로 인한 낮은 사업성이 개선되고 있는 상황이다.
미국의 시장조사업체 Transparency Market Research의 분석 자료에 따르면, 2022년 기준 글로벌 의료 인공지능 시장 규모는 약 90억 달러 수준에서 2031년에는 1,870억 달러의 규모로 성장하고, 기간 동안 연평균 40.1%의 성장할 것으로 전망됐다. 과거에는 가장 큰 시장 규모를 형성하고 있었던 형태가 하드웨어였다면, 2019년부터는 소프트웨어 형태의 AI 헬스케어 시장이 다른 형태에 비해 확실히 커졌으며, 앞으로도 지속적으로 커질 것으로 전망된다.
의료 AI는 의료 영상 및 진단용, 환자 데이터 및 위험 분석용, 가상 의료 보조용, 입원 치료 및 병원 관리용, 사이버 보안용, 약물 발견용, 라이프스타일 관리 및 모니터링, 연구용, 정밀 의료용, 헬스케어 보조 로봇용, 응급실 및 수술용, 정신 건강용, 웨어러블용으로 다양하게 활용되고 있다.
구체적으로 의료기기 업계에 AI가 광범위하게 보급됨에 따라 질병 예측 강화와 효과적인 의료 환경 관리를 위한 맞춤형 치료의 기반으로 작용되고 있으며, 첨단의료기술을 활용한 의료 영상 분석은 X-ray, CT, MRI, 병리조직 영상 등에서 빠르게 활용되고 있으며 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 인공지능을 이용한 의료영상 분석은 의료진의 판단을 보조하는 역할을 수행한다. 또한 시장조사 기관인 Bekryl에 따르면, AI는 2028년까지 신약 개발 프로세스를 위해 700억 달러 이상의 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 보고됐다. AI를 활용한 신약개발은 시간과 비용을 크게 줄여주며 대부분의 제약회사에서 우선적으로 고려되고 있다. 병원에서도 AI가 도입되어 의료진 업무 경감 등 병원 업무효율을 높이고 있다.
한편 의료 AI는 선진국을 중심으로 미성숙한 기술이 초래할 문제점을 우려해 통상적으로 고위험 항목으로 분류되어 인허가 규제가 강한 편이다. 미국의 경우 의료 AI를 SaMD(Software as a Medical Dev ice)로 분류해 FDA에서 관리하고 있으며, 유럽의 경우에도 2019년부터 AI 관련 규제안을 발표해서 관리하고 있다. 국내 역시 식약처에서 의료 AI에 관한 인허가를 관장하고 있으며, 가이드라인을 통해 관리하고 있다.
이에 당사는 의료 AI 산업뿐 아니라 AI, 빅데이터 비즈니스 전망, 디지털 헬스케어 비즈니스 전망 등 다양한 의료 AI 관련 산업 동향을 조사 분석 하였으며, 의료 AI 시장, 기술 글로벌 동향과 전망, 국내외 정책 및 기업 전략 등을 종합적으로 조사 정리하여 본서를 출간하게 되었다. 모쪼록 본 보고서가 의료 AI 산업 종사자뿐만 아니라 관련 분야에 관심을 갖고 계시는 모든 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되길 바란다.
▣ 목 차 ▣
Ⅰ. AI, 빅데이터와 디지털 헬스케어 비즈니스 전망
1. AI, 빅데이터 비즈니스 동향과 전망
1-1. AI 융합기술 시장 동향과 전망
1) AI에서 초거대 AI 시대로
(1) 초거대 AI의 등장
(2) 초거대 AI 모델의 진화 방향
2) 생성 AI 개념과 활용
(1) 개념
(2) 대표 활용 분야와 사례
3) 이미지 생성 AI의 부상
(1) 이미지 생성 AI 개념과 구조
(2) 이미지 생성 AI 모델과 특징
(3) 국내외 Text-to-이미지/영상 생성 AI 모델
(4) 주요 이미지 생성 AI 개발 동향
4) 국내외 AI 관련 시장 전망
(1) 글로벌 AI 시장 전망
(2) 국내 AI 시장 전망
(3) 설명 가능한 AI 시장 전망
(4) 대화형 AI 시장전망
(5) 텍스트 생성형 AI 시장전망
5) AI융합 의료·헬스케어 발전전망
(1) 의료·헬스케어 산업 개요와 생태계
(2) AI융합 의료·헬스케어산업 발전전망
(3) 보건의료 분야에서 생성형 AI 활용 전망
1-2. 빅데이터와 데이터 플랫폼 기술 동향
1) 빅데이터의 개념과 기반 기술 개요
(1) 빅데이터 기술의 개념과 범위
(2) 데이터 가공 및 정제의 개념
(3) 데이터 활용과 데이터 가공 및 정제
2) 빅데이터 산업 핵심기술 동향
(1) 합성 데이터 생성 기술 동향
(2) 클라우드 스토리지 기술 동향
(3) 데이터 분석 기술 동향
(4) 데이터 보안 기술 동향
3) 빅데이터 플랫폼 및 솔루션 동향
(1) 빅데이터 플랫폼 개요
(2) 빅데이터 플랫폼 산업 동향
(3) 빅데이터 분석 솔루션 산업 동향
(4) 국내 빅데이터 플랫폼 운영 실태
4) 빅데이터 기술 경쟁력 현황
(1) 주요국 빅데이터 기술수준 비교
(2) 주요국 빅데이터 기술 동향 및 발전 현황
(3) 빅데이터 기술 특허경쟁력 현황
1-3. 국내외 빅데이터 관련 시장동향과 전망
1) 글로벌 빅데이터 관련산업 시장 동향
(1) 글로벌 데이터 산업 시장 현황
(2) 빅데이터 분석 시장 동향
2) 국내 빅데이터 관련산업 시장 동향
(1) 국내 데이터 산업 시장 현황
(2) 국내 빅데이터 분석 시장 동향
2. 디지털 헬스케어 비즈니스 동향과 전망
2-1. 디지털 헬스케어 개요와 동향
1) 디지털 헬스케어 개요
(1) 디지털 헬스케어 정의
(2) 헬스케어의 디지털 전환
2) 디지털 헬스케어 기술 동향
(1) 해외 디지털 헬스케어 기술 동향
(2) 국내 디지털 헬스케어 기술 동향
(3) 디지털 헬스케어 유망 기술
3) 디지털 헬스케어 산업 동향
(1) 주요국 시장 및 기업 동향
(2) 국내 시장 및 기업 동향
(3) 디지털 헬스케어 선도 기업
4) 디지털 헬스케어 트렌드
(1) 2024년 글로벌 헬스케어 전망
(2) 2024년 헬스케어 및 생명과학 주요 트렌드
(3) 2024 헬스케어 테크 트렌드
(4) 2024년 디지털 헬스케어 주요 이슈
(5) CES 2024 국내 AI·헬스케어 기술 기업 동향
2-2. 디지털 헬스케어 시장 전망
1) 글로벌 헬스케어 시장 전망
2) 디지털 헬스케어 전체 시장 규모 전망
3) 지역별 디지털 헬스케어 시장 규모 전망
Ⅱ. 의료 AI 시장, 기술과 주요국 정책 동향
1. AI, 빅데이터 기반 의료, 헬스케어 동향과 전망
1-1. AI 기반 의료, 헬스케어 동향과 전망
1) 의료, 헬스케어 부문 AI 활용 방안
(1) 임상 시험 기록 디지털 데이터화
(2) 의약품 제조 인텔리전스
(3) 의약품 마케팅 옴니채널 소통
(4) 환자 및 의료 전문가에 대한 통찰력
(5) 선제적 위험 및 컴플라이언스 대응
(6) 환자 치료계획 준수 및 순응도 향상
(7) 보험청구 프로세스 최적화
(8) 진단 정확성 향상
(9) 정밀의학 및 맞춤형 건강관리
(10) 병원 운영
2) 의료, 헬스케어 부문 유망 AI 활용사례
(1) 바이오마커(biomarker)의 발견
(2) 합성생물학
(3) 가상 신약 개발 연구실
(4) 자가 치유하는 공급망
(5) AI 디지털 의료 서비스
(6) 예측 행동 모델
(7) 디지털 병리학
(8) 환자 생체신호 모니터링
(9) 복약 준수 및 원격 환자 모니터링
(10) 영상의학과의 영상 진단 향상
3) AI 의료, 헬스케어 시장 동향
(1) AI 의료, 헬스케어 세계 시장 전망
(2) 제공 형태별 AI 의료, 헬스케어 시장 전망
(3) 적용 분야별 AI 의료, 헬스케어 시장 전망
(4) 헬스케어 분야 생성형 AI 시장 전망
(5) 의료용 AI 기술별 시장 전망
4) AI 의료, 헬스케어 기술 동향
(1) 의료용 AI 개요
(2) AI융합 의료, 헬스케어 산업 발전전망
(3) 의료 AI 주요 기술 현황
(4) 의료 AI 기술 발전 전망
5) AI 의료, 헬스케어 주요 플레이어 동향
(1) 글로벌 AI 의료, 헬스케어 주요 플레이어 동향
(2) 국내 AI 의료, 헬스케어 주요 플레이어 동향
(3) 바이오테크 기업과 AI 기업 간 제휴 현황
1-2. 빅데이터 기반 의료, 헬스케어 동향과 전망
1) 의료, 헬스케어 데이터 정의와 구분
(1) 개인유전정보
(2) 개인건강정보(PHR)
(3) 전자의무기록(EMR)
(4) 국민건강정보
2) 의료분야 빅데이터 분석 및 활용 기술 동향
(1) 의료분야 데이터 유형과 특징
(2) 의료 빅데이터 분석 주요 기술과 알고리즘
(3) 의료분야 내 빅데이터 분석 기술 활용 사례
3) 빅데이터 기반 개인 맞춤형 의료, 헬스케어 동향
(1) 개인건강기록(PHR) 활용 동향
(2) 개인 맞춤형 헬스케어 플랫폼 동향
4) 국내외 헬스케어 데이터 플랫폼 구축 동향
(1) 헬스케어 데이터 플랫폼 부상 배경
(2) 해외 헬스케어 데이터 플랫폼 현황
(3) 국내 헬스케어 데이터 플랫폼 구축 동향
5) 국내외 보건의료 마이데이터 활용 및 정책 동향
(1) 보건의료 마이데이터 플랫폼 구축과 활용
(2) 보건의료 마이데이터 정책 동향
6) 해외 의료 분야 마이데이터 주요 사례
(1) 미국 ‘Blue Button’
(2) 인도네시아 ‘PeduliLindungi’
(3) 홍콩 ‘eHRSS’
(4) EU ‘EHDS’
7) 국내 보건의료 데이터 현황 및 활용 방안
(1) 의료 마이데이터와 보건의료 빅데이터 개념
(2) 국내 의료 마이데이터, 보건의료 빅데이터 현황
(3) 의료 마이데이터-보건의료 빅데이터 연계·활용 방안
2. 분야별 AI 의료 시장, 기술 동향
2-1. AI 의료기기
1) AI 의료기기 개요
(1) 의료용 인공지능과 빅데이터 개요
(2) 인공지능 의료기기 기술 개요
(3) 인공지능 의료를 위한 ICT기술 활용
(4) 인공지능 기반 질병 진단 사례와 동향
2) AI기반 의료기기 주요 분야별 기술 및 기업 동향
(1) 안질환 및 안과 진단을 위한 솔루션
(2) 암 감지를 위한 솔루션
(3) 환자 건강 모니터링
(4) 이미지 진단 플랫폼
3) 국내·외 AI 의료기기 시장 동향
(1) 글로벌 AI 의료기기 시장 동향
(2) 국내 AI 의료기기 시장 동향 및 전망
2-2. AI 영상진단
1) AI 의료 영상진단 개요
(1) AI 영상의료 진단의 활용 확대
(2) 국내외 의료 영상진단 AI 개발 현황
(3) AI 영상의료기기 주요국 정책 현황
(4) AI기반 의료 영상진단 기술 현황
2) AI 의료 영상진단 시장과 기업동향
(1) AI 의료 영상진단 시장 동향
(2) 국내외 AI 의료 영상진단 분야 주요기업 동향
2-3. AI 신약
1) AI와 신약 개발의 개요
(1) 인공지능 개요
(2) 인공지능을 활용한 신약 개발
2) 국내·외 감염병 대응 AI 기술 동향
(1) 글로벌 감염병 대응 인공지능 기술 동향
(2) 국내 감염병 대응 인공지능 기술 동향
3) AI기반 SW치료제 기술 동향
(1) AI 및 빅데이터 활용, 디지털치료제 기술 동향
(2) CDSS AI와 PDSS AI
2-4. AI 진료지원(스마트 병원)
1) 국내외 AI 스마트 병원 현황
2) AI 진료지원 사례
(1) 삼성서울병원
(2) 분당서울대병원
(3) 강남세브란스병원
(4) 서울대병원
(5) 중앙대병원
(6) 용인세브란스병원
(7) 이대서울병원
(8) 은평성모병원
3) AI 진료지원 정책, 과제
(1) AI기반 의료시스템 디지털 전환 지원사업
(2) 스마트병원 선도모델 개발 지원사업
3. 의료 AI 관련 주요국 시장, 정책 동향
3-1. 미국
1) 미국 AI 의료 시장 동향
(1) 미국 AI 의료 시장 동향
(2) 미국 AI 헬스케어 기업 동향
2) 미국 AI 의료 정책 동향
(1) 미국 AI 의료, 헬스케어 관련 정책 동향
(2) 미국 의료데이터 정책 동향
(3) 미국 디지털 헬스케어 정책 동향
3-2. 유럽
1) 영국
(1) 영국 AI 의료 시장 동향
(2) 영국 AI 의료 정책 동향
2) 독일
(1) 독일 AI 의료 시장 동향
(2) 독일 AI 의료 정책 동향
3) 프랑스
(1) 프랑스 AI 의료 시장 동향
(2) 프랑스 AI 의료 정책 동향
4) 핀란드
(1) 핀란드 AI 의료 시장 동향
(2) 핀란드 AI 의료 정책 동향
3-3. 중국
1) 중국 AI 의료 시장 동향
(1) 중국 AI 헬스케어 시장 동향
(2) 중국 의료용 로봇 시장 동향
(3) 중국 디지털 헬스케어 주요 플랫폼 동향
2) 중국 AI 의료 정책 동향
(1) 중국 AI 헬스케어 정책 동향
(2) 중국 의료용 로봇 정책 동향
3-4. 일본
1) 일본 AI 의료 시장 동향
(1) 일본 헬스케어 시장 전망
(2) 일본 AI 헬스케어 시장 동향
(3) 일본 AI 의료기기 시장 동향
(4) 일본 웨어러블 기기 시장 동향
(5) 일본 디지털헬스 얼라이언스
2) 일본 AI 의료 정책 동향
(1) 일본 혁신 의료 지원 제도
(2) 일본 AI 의료기기 정책 동향
(3) 일본 의료데이터 정책 동향
3-5. 국내
1) 국내 AI 의료 시장 동향
(1) 국내 의료 AI 시장 동향
(2) 국내 디지털 헬스케어 산업 동향
2) 국내 AI 의료 정책 동향
(1) 디지털 헬스 산업 생태계 조성을 위한 4대 정책방향 제시
(2) 데이터 기반의 디지털 헬스케어 산업 고도화
(3) 제1차 의료기기산업 육성·지원 5개년 종합계획
(4) 보건의료기술육성 기본계획(2023~2027)
(5) 바이오헬스 신시장 창출 전략
(6) 디지털헬스케어 서비스 산업 육성 전략
Ⅲ. 의료 AI 관련 기술, 특허, 기술 로드맵, 연구개발 테마
1. 의료 AI 관련 기술 특허 동향과 기술개발 로드맵
1-1. 의료 AI 관련 기술 특허 동향
1) 인공지능 의료기기 특허동향
(1) 연도별·국가별 출원동향
(2) 주요 출원인 분석
2) 데이터 분석 기반 건강관리 서비스
(1) 연도별·국가별 출원동향
(2) 주요 출원인 분석
3) AI 맞춤형 환자·고령자 돌봄 플랫폼
(1) 연도별·국가별 출원동향
(2) 주요 출원인 분석
4) 의료영상 분석 인공지능 기술 특허 동향
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 출원인 현황
(3) 주요 출원인 분석
5) 신약개발 AI 플랫폼 특허 동향
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 내·외국인 출원현황
(3) 주요 출원인 분석
6) 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 특허 동향
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 내·외국인 출원현황
(3) 주요 출원인 분석
1-2. 의료 AI 관련 기술, 중소기업형 전략기술 개발 로드맵
1) 인공지능 의료기기 전략기술 개발 로드맵
(1) 핵심 요소기술
(2) 핵심 요소기술 연구목표
(3) 기술로드맵
2) 데이터 분석 기반 건강관리 서비스 전략기술 개발 로드맵
(1) 핵심 요소기술
(2) 핵심 요소기술 연구목표
(3) 기술로드맵
3) 신약개발 AI 플랫폼 전략기술 개발 로드맵
(1) 핵심 요소기술
(2) 기술로드맵
(3) 핵심 요소기술 연구목표
4) 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 전략기술 개발 로드맵
(1) 핵심 요소기술
(2) 기술로드맵
(3) 핵심 요소기술 연구목표
2. 의료 AI 관련 기술개발 연구테마
2-1. 2024년 신규 추진 의료AI 관련 기술 연구개발 테마
1) 생성AI가 생성한 결과물의 진실성과 일관성 확보를 위한 기술 연구
2) 사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구
3) 생성형 언어모델의 지속 가능성과 시간의 흐름에 따른 최신성 반영을 위한 학습 및 활용 기술 개발
4) 언어전달 약자의 양방향 의사소통을 위한 인공지능 기술개발
5) 데이터 기반 장애인 데이터 탐색·활용 해결 기술 개발
6) 클라우드 인공지능 항체은행 구축
7) AI 활용 멀티오믹스와 임상정보 빅데이터 통합 기반 난치 위암 undruggable 타겟 연구 및 표적치료제
설계 기술개발
8) (2세부) 인공지능 기반 세포-생체재료 복합지지체의 최적 설계 및 제조·생산기술 개발
9) 퇴행성 뇌질환 중심 AI기반 디지털헬스 임상시험 플랫폼 개발
10) AI 기반 응급 의무정보 자동생성 지원 플랫폼 개발
2-2. 2024년 계속 추진 의료AI 관련 기술 연구개발 테마
1) 인공지능 활용 혁신신약 발굴
2) 기초타겟 발굴 및 검증
3) 혁신신약 기반기술 구축
4) 유전자 암호화 라이브러리 코어뱅크(플랫폼, 인프라) 구축 및 운영·지원
5) DELT 기반 혁신 합성 기술 개발
6) DELT 기반 혁신 스크리닝 기술 개발
7) DELT 기반 혁신 분석 기술 개발
8) AI 기반 질환 데이터 분석 개방형 플랫폼 구축(총괄과제)
9) 데이터기반 디지털 바이오 선도사업(분야 1: 범 난치암)
10) 데이터기반 디지털 바이오 선도사업(분야 2: 대사질환)
11) 데이터기반 디지털 바이오 선도사업(분야 3: 치매)
12) 데이터기반 디지털 바이오 선도사업(분야 4: 천연물 신약)
Ⅳ. 의료 AI 기업 비즈니스 전략
1. 해외 업체
1-1. 해외 빅테크 기업
1) (미국) Apple
(1) 비전프로 헬스케어
(2) 애플워치 헬스케어
2) (미국) Google
(1) 의료 AI 챗봇
(2) 구글 헬스케어 맞춤 생성형 AI 모델
(3) AI 활용 의료 기술 개발
3) (미국) Amazon
(1) 원 메디컬 서비스
(2) 아마존 클리닉
(3) 아마존 AI 헬스케어
4) (미국) Microsoft
(1) 의료 지원 AI 도구
(2) 헬스케어 클라우드 서비스
6) (중국) Alibaba
(1) 대형언어모델(LLM) 퉁이첸원 2.0
(2) 알리헬스
7) (중국) Baidu
(1) 산업용 로봇 기업과 협약
(2) 의료 AI 모델 발표
(3) 바이오컴퓨팅 랩 신설
8) (중국) Tencent
(1) AI 헬스케어 서비스
(2) 스마트 로봇 핸드, 로봇팔 개발
(3) 온라인 의료 플랫폼 위닥터(Wedoctor)
1-2. 해외 의료 AI 기업
1) (미국) AliveCor
2) (미국) Biofourmis
3) (미국) Medtronic
4) (미국) Paige
5) (미국) Schrodinger
6) (미국) Tempus AI
7) (미국) UnitedHealth
8) (미국) Viz.ai
9) (스페인) Mediktor
10) (영국) Babylon Health
11) (영국) Exscientia
12) (이스라엘) Nano-X
2. 국내 업체
2-1. 국내 빅테크 기업
1) 네이버
(1) 네이버 케어
(2) 클로바 케어콜
2) 카카오
(1) AI 의료 판독·신약 개발
(2) 카카오 헬스케어 케어챗
(3) AI 혈당관리 앱 파스타
3) 삼성전자
(1) AI 진단 스타트업 인수
(2) 갤럭시 링
(3) 의료용 챗GPT
4) LG전자
(1) 북미 스핀아웃 스타트업 프라임포커스 헬스
(2) 맞춤형 의료 로봇 서비스
(3) AI 기반 의료 모델
5) SK텔레콤
(1) 반려동물 AI 의료 서비스
(2) AI 스피커 활용 인지훈련
6) KT
(1) 비대면 정신건강 케어 플랫폼
(2) 첨단 AI 의료 연구개발(R&D) 혁신밸리 조성
(3) 이음 5G 기반 병원의료서비스 구축
(4) 이지케어텍과 DX 기반 헬스케어 사업 추진
7) LG유플러스
(1) 혈당관리앱 ‘당케’
(2) 퇴원환자 관리서비스 개발
(3) 아이쿱과 일상 속 건강관리 서비스 개발 협력
(4) 참약사와 디지털 헬스케어 솔루션 개발
2-2. 국내 의료 AI 기업
1) 노을
2) 딥노이드
(1) 인도네시아 병원과 의료 AI 임상연구 협력
(2) AI 뇌동맥류 검출 진단보조 솔루션
(3) 의료 LLM 솔루션
3) 딥바이오
(1) 유방암 분석 AI 알고리즘
(2) AI 기반 전립선암 진단 솔루션
4) 라이프시맨틱스
(1) PHR 상용화 플랫폼 라이프레코드
(2) 피부암 영상검출·진단보조 소프트웨어
5) 루닛
(1) 루닛 해외 진출 동향
(2) 루닛 AI 솔루션 공급 동향
6) 뷰노
(1) 뷰노 해외 진출 동향
(2) 뷰노메드 솔루션
7) 메디픽셀
8) 신테카바이오
9) 제이엘케이
(1) 뇌졸중 진단 AI 솔루션
(2) 흉부 X-ray 기반 AI 솔루션
10) 코어라인소프트
(1) 코어라인소프트 해외 진출 동향
(2) 코어라인소프트 AI 솔루션
11) 큐렉소
12) 파로스아이바이오
13) 프리베노틱스
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