2019. 9. 19산업테마 2019-36

이 보고서는 코스닥 기업에 대한 투자정보 확충을 위해 발간한 보고서입니다.

산업테마보고서

스마트헬스케어

요약

산업 생태계 분석

업계 환경 분석

기술 심층 분석

작 성 기 관 한국기업데이터(주) 신동진 전문위원작 성 자

■ 본 보고서는 「코스닥 시장 활성화를 통한 자본시장 혁신방안」의 일환으로 코스닥 기업에 대한

투자정보 확충을 위해, 한국거래소와 한국예탁결제원의 후원을 받아 한국IR협의회가 기술신용

평가기관에 발주하여 작성한 것입니다.

■ 본 보고서는 투자 의사결정을 위한 참고용으로만 제공되는 것입니다. 또한 작성기관이 신뢰할

수 있는 자료 및 정보로부터 얻은 것이나, 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없으므로 투자

자 자신의 판단과 책임하에 종목선택이나 투자시기에 대한 최종 결정을 하시기 바랍니다.

따라서 본 보고서를 활용한 어떠한 의사결정에 대해서도 본회와 작성기관은 일체의 책임을 지

지 않습니다.

■ 본 보고서에 대한 자세한 문의는 한국기업데이터(주)(TEL.02-3215-2648)로 연락하여 주시

기 바랍니다.

헬스케어 산업 지원 정책 및 건강관리 인식 확대에 따른

지속적 성장 전망

스마트 헬스케어

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헬스케어 산업 지원 정책 및 건강관리 인식 확대에

따른 지속적 성장 전망

▶ 데이터 보안 정책에 영향을 받는 산업

▶ 정부의 헬스케어 산업 지원 정책뿐만 아니라 일상에서 자신의

건강을 관리하려는 트렌드가 확산됨에 따라 지속적인 성장 예상

▶ 핵심 기술력 개발/확대 및 파트너십 강화 필요

데이터 활용 및 보안 정책에

영향을 받는 산업

스마트 헬스케어는 헬스케어와 빅데이터, 인공지능(AI), 사물인터넷, 클

라우드, 나노 등의 기술들이 융합된 개념으로, 기존의 헬스케어 영역에

서 더 나아가 언제 어디서나 개인이 손쉽게 건강관리를 받을 수 있어

최근 각광받는 분야이다. 해당 산업은 유전자, 의료, 질병 등의 개인정

보를 다루기 때문에 데이터 활용 및 보안 정책에 의해 영향을 받으며,

개인정보가 유출될 시 관련 기업 및 의료기관 등은 치명적일 수 있다.

이에, 네트워크 보안, 상호 연결된 협업구조 전반의 데이터 보안 등 보

안 기술력을 구축하는 것이 성공적인 기술 사업화의 선결조건이다.

바이오·헬스산업 지원 정책 및

건강관리 트렌드 수요 증가에

기반하여 지속적으로 성장

세계 스마트 헬스케어 시장은 2016년 약 960억 달러 규모에서 연평균

20%이상 성장하여 2020년에는 약 2,060억 달러 규모에 달할 것으로

전망된다. 국내의 경우 중소기업기술정보진흥원에 따르면 스마트 헬스

케어 산업의 시장규모는 2017년 약 4조 7,541억 원 규모에서 연평균

16%이상 성장하여 2022년에는 약 10조 716억 원 규모에 달할 것으

로 전망된다.

산업통상자원부는 2017년부터 바이오·헬스산업을 5대 신산업으로 지

정하고 R&D 예산 편성을 크게 확대하였다. 그밖에도 의료산업 관련 각

종 규제 완화 기조는 기업들이 스마트 헬스케어 산업을 영위하고 성장

시켜 나가는데 긍정적인 환경으로 분석된다. 또한 고령화, 소득수준 증

가, 그리고 스마트 기기와 센서 기술 발달을 통해 일상에서 자신의 건

강을 관리하려는 트렌드가 확산됨에 따라 해당 산업에 대한 수요는 지

속적으로 증가할 것으로 전망된다.

스마트 헬스케어 핵심 기술력

개발/확대 및 파트너십 강화

필요

빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 로보틱스 등은 의료 서비스를 고도화

시키는 스마트 헬스케어의 주요 기반기술들이다. 당사에 최적화된 기술

로드맵을 구축하고, R&D 투자 혹은 핵심기술 보유 기업과의 M&A 등

을 통해 기술을 확보하며 스마트 헬스케어 서비스를 개발 및 확대해 나

가는 전략이 필요하다. 또한, 스마트 헬스케어 산업은 하나의 기업 혹은

기관이 다른 전문 영역의 기술적 역량을 확보하기가 상당히 어려운 산

업구조적 특성으로 인해 의료기기 기업, 제약회사 및 의료기관과 같은

전통 사업자뿐만 아니라, 웨어러블 디바이스, 모바일 소프트웨어 및 통

신사들과 같은 신규 사업자들과의 협업이 요구된다.

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Ⅰ. 산업 생태계 분석

스마트 헬스케어

정의

스마트 헬스케어는 4차 산업혁명의 핵심 ICT 기술인 빅데이터, 인공지능(AI) 사물

인터넷(Internet of Things, IoT), 클라우드 컴퓨팅 등을 헬스케어와 접목한 분야이

다. 기본적인 산업 구조를 살펴보면, 소비자가 일상생활이나 의료기관 등 전문기관에

서 생성해 낸 데이터를 데이터 전문 기업이 수집 및 분석하여, 이를 의료 및 건강관

리 기업이 다시 활용하여 소비자에게 자문 및 치료 서비스를 해주는 구조이다.

[그림 1] 스마트 헬스케어 산업 구조

*출처: ETRI 미래전략 연구소

*Note: EHR(Electronic Health Record): 의료기관이 아닌 일상생활에서 수집되는 디지털화된 개인건강정보

EWR(Electronic Wellness Record): 건강관리를 위한 활동 시 수집되는 디지털화된 생체정보

EMR(Electronic Medical Record): 환자의 모든 정보를 전산화하여 입력, 관리, 저장하는 형태

스마트 헬스케어는 ICT 기술을 활용하여 인간의 건강을 개선하는 다양한 방법론

을 의미한다. 스마트 헬스케어는 원격진료, 스마트 헬스, 모바일 헬스를 포괄하는

광의의 개념으로, 기존 헬스케어 산업과 비교하여 산업의 주도권이 의료영역(의료

기관, 환자)에서 일반 소비영역(일반제조기업, 소비자)까지 확대된 형태를 보인다.

스마트 헬스케어

범위

스마트 헬스케어 산업은 스마트 기기 기술과 ICT 기술이 건강관리 및 의료서비스와

융합된 산업으로서, 하드웨어 제조업, 소프트웨어 기업, 서비스 기업으로 구성된다.

하드웨어 제조업은 건강관리 관련 데이터들을 수집하는 하드웨어, 웨어러블, 스마

트 기기 등을 제조하고 데이터 수집을 하며, 대표적인 제품으로는 개인건강관리기

스마트 헬스케어

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기, 웨어러블기기, 센서 등이 있다.

소프트웨어 기업은 건강관리 관련 애플리케이션, 플랫폼, 시스템 등에서 수집된 데

이터들을 분석하며, 의료․건강 정보 솔루션, 개인건강기록 솔루션, AI기반 분석툴,

플랫폼 등을 제공한다.

서비스 기업은 환자(사용자)별 개인 맞춤형 건강관리 및 의료 서비스를 제공하기

위한 기업으로 병원, 보건소 등을 중심으로 서비스가 운영되는 모델로서, 유전자

분석으로 대표되는 진단 서비스, 생활건강 모니터링 서비스, 원격의료 등의 형태가

있다.

[표 1] 스마트 헬스케어의 주요 제품 및 서비스

분류 상세 분류 주요 제품 및 서비스

하드웨어

재료 및 정밀부품(시약, 센서, 통신부품 등)

시약, 바이오센서

부품 모듈(센서 모듈), MCU, 통신 모듈

제품(개인건강관리기기, 웨어러블 기기, 의료기기, 의료장비 등)

스마트 체온계, 혈압계, 혈당계 등

스마트 밴드, 워치, 벨트 등

병원 사용 의료기기 및 치료재료

CT, MRI, 초음파, 내시경 등 영상장비

소프트웨어

의료․건강관리 콘텐츠(건강정보 제공 앱, 맞춤형 건강관리 앱 등)

웰니스 앱, 영양관리 및 정보 제공 앱

의학적 정보 제공 앱

개인건강기록(PHR) 앱

병원예약, 실손보험청구관리 앱

미들웨어 및 플랫폼(의료정보관리 플랫폼/DB, 개인건강관리 플랫폼/DB 등)

의료정보관리 플랫폼(EMR, EHR)

개인건강정보관리 플랫폼

임상의사결정지원시스템, 의료 AI

서비스

진단 서비스(유전자, 의료진단 서비스 등)

체외진단 서비스

유전자/유전체 분석 서비스

건강관리 서비스(하드웨어 기기의 건강정보 및 의료정보분석, 건강관리 서비스, 원격진료 서비스 등)

개인건강검진 관리 서비스

개인건강기록 관리 및 맞춤형 서비스

만성질환관리, 노인건강관리 서비스

원격상담, 원격모니터링 서비스

*출처: 산업연구원(2017), 한국기업데이터 재가공

스마트 헬스케어의

산업특징 및 구조

스마트 헬스케어 산업은 정보통신 및 기타 최첨단 과학기술을 빠르게 융합시키는

특징을 갖고 있으며, 기존 의료기기와 달리 네트워크를 이용하여 다른 기기 또는

앱 등과 밀접하게 연결된다. 또한 제품 출시 사이클도 기존 의료기기와 비교해

1/10 정도로 짧아지는 특징을 갖고 있고, 복잡도의 측면에서도 여러 기능이 융복

합되는 특징이 있다.

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스마트 헬스케어에서 디바이스가 네트워크에 연결될 수 있다는 특징은 역으로 다

양한 위협요소들을 내포하고 있다. 유전자, 의료, 질병 등의 개인정보가 유출될 시

관련 기업 및 의료기관 등에겐 매우 치명적이므로 네트워크 보안, 상호 연결된 협

업구조 전반의 데이터 보안 등 보안 기술력을 구축하는 것이 중요하다.

스마트 헬스케어 산업의 후방산업은 의/약학, 생명공학, 의용공학 등 소재, 기기 및

생물정보 관련 연구개발 및 산업이며, 전방산업은 의료서비스 등 보건 및 의료산

업, 질병 진단/예측 치료 등이다.

[표 2] 스마트 헬스케어 분야 산업연관구조

후방산업 스마트 헬스케어 전방산업

의/약학, 생명공학, 의용공학 등 소재, 기기 및 생물정보

관련 연구개발 및 산업

디바이스데이터(플랫폼)

서비스

의료서비스 등 보건 및 의료산업, 질병

진단/예측/치료 등

*출처: 중소기업 기술개발 전략로드맵(2018), 한국기업데이터 재가공

해외시장 현황 전 세계적으로 스마트 헬스케어 산업은 스마트폰 및 IoT 기반 웨어러블 기기 등과

함께 시장 성장기에 접어들었으며 생명공학기술과 정보통신기술이 융합된 다양한

형태의 스마트 헬스케어 제품 및 서비스가 출시되고 있다. 의료기기 전문업체뿐만

아니라 글로벌 ICT 기업부터 스타트업에 이르기까지 다양한 아이디어를 지닌 기

업들의 시장 진출이 가속화되고 있으며, 이에 글로벌 스마트 헬스케어 시장규모는

지속적인 성장을 보일 것으로 전망된다.

세계 스마트 헬스케어 시장은 2016년 약 960억 달러 규모에서 연평균 20%이상

성장하여 2020년에는 약 2,060억 달러 규모에 달할 것으로 전망된다. 기기 등을

대상으로 하는 글로벌 스마트 헬스케어 제품 시장이 2016년 약 317억 달러 규모

에서 연평균 8% 이상 성장하여 2023년에는 약 578억 달러 규모에 달할 것으로

전망된다.

시장을 선도하고 있는 글로벌 기업들이 대다수 위치한 북미 지역이 가장 큰 시장

점유율을 보이고 있으나, 향후 노인 인구 증가 및 가처분소득 증가, 참여 업체 수

증가 등이 기대되는 아시아 지역이 성장률은 가장 높을 것으로 전망된다.

국내시장 현황 국내 스마트 헬스케어 시장은 다양한 IT기업과 의료관련 기업·기관들을 중심으로

건강관리 및 병원의료 관련 영역에서 소프트웨어(앱), 스마트 기기, 헬스케어 플랫폼

등과 연계하여 기존 기기의 기능을 확장한 스마트 헬스케어 제품이 개발되고 있다.

중소기업기술정보진흥원(2018)에 따르면, 국내 스마트 헬스케어 산업의 시장규모

스마트 헬스케어

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는 2017년 약 4조 7,541억 원 규모에서 연평균 16%이상 성장하여 2022년에는

약 10조 716억 원 규모에 달할 것으로 전망된다.

산업통상자원부는 2017년부터 바이오·헬스산업을 5대 신산업으로 지정하고, R&D

예산 편성을 확대하기로 발표하였다. 그 절대적인 규모는 에너지 신산업에 이어 두

번째 많은 비중(5대 신산업 분야 전체 예산의 21.7%)을 차지한다. 이를 통해 향후

정부가 바이오·헬스 사업에 정책 지원을 확대해 나갈 것임을 확인할 수 있다.

스마트 기기와 센서 기술을 통해 일상에서 손쉽게 자신의 식사량이나 혈압, 운동량

등 건강상태를 기록하고 관리하는 '자가 건강 측정' 트렌드가 확산되고 있다는 점,

고령화와 만성질환자 증가에 따른 의료비 급증 문제에 대한 해법으로 부상하고 있

는 점 등은 스마트 헬스케어 산업발전에 긍정적인 요인으로 작용할 전망이다.

반면에, 개인 건강/의료 정보를 포함한 극히 개인적인 정보를 주로 다루고 있어 보

안 및 프라이버시 측면에서 다양한 취약점과 위협이 존재한다는 점, 국내 헬스케어

산업이 세계 시장의 약 2%에 불과하여 스마트 헬스케어 산업을 육성할만한 기반

이 부족하다는 점 등은 저해요인으로 분석된다. 또한 국내 스마트 헬스케어 시장은

만성질환관리, 원격의료 등 기존의 스마트 헬스케어를 중심으로 형성되어있고, 관

련 생체신호 측정기술 및 피드백 기술 등 SW 기술과 건강관리 서비스 기술은 미

국과 비교했을 때 약 2년 이상의 격차를 나타내고 있어 새로운 스마트 헬스케어

사업모델의 발굴을 통한 신규 시장의 확대가 필요하다.

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Ⅱ. 업계 환경 분석

해외업체 동향 스마트 헬스케어 산업은 글로벌 제약사 또는 글로벌 IT 기업 등의 다양한 업체들

이 시장 성장 잠재력에 대한 큰 기대를 가지고 참여하고 있다. 미국과 타국가간 기

술 및 사업적 격차가 확대되고 있으며, 대부분의 다른 선진 국가에서도 아직 연구

나 시범 단계에 있다.

[미국/IBM]은 자사 AI 플랫폼 'Watson'을 헬스케어에 적용하며 AI 헬스케어 시장

을 선도하고 있다. 'Watson'은 1,500만 쪽 이상의 전문자료, 200종 이상의 의학

교과서 등을 습득하여 이를 바탕으로 의료진에게 가장 적합한 치료법을 추천하는

임상 결정 지원 시스템 구축에 활용되어, 국내에서도 부산대 병원, 조선대 병원,

가천 길병원 등에서 사용하고 있다.

[미국/Google]은 2015년 Alphabet라는 모회사 산하로 Google과 나머지 사업들

을 분리하여 신사업 추진의 실행력 제고를 도모하였다.

그 중 바이오 헬스케어 사업 관련 조직은 총 5개로, Alphabet 산하의 바이오 전담

자회사 Calico와 Verily가 있으며, 초기 단계의 스타트업에 투자하는 Google

Ventures도 바이오 헬스케어 관련 스타트업에 적극적으로 투자 중이다.

인공지능 알파고를 만든 Deepmind와 Google 산하의 Google Cloud 사업부도 헬

스케어 사업을 추진 중이다.

최근에는 상기 자회사들이 개별적으로 진행한 헬스케어 프로젝트를 통합한

Google Health를 신설하였으며, 이에 따라 중장기적으로 Google이 미국의 헬스케

어 산업을 주도할 수 있을 것이라는 전망이 나오고 있다.

[그림 2] Google의 바이오 헬스케어 사업 현황

*출처: Alphabet, 한국투자증권

스마트 헬스케어

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[미국/Microsoft]는 의료 서비스에서 환자 참여, 의료진 업무 효율성 증가, 의료

데이터 최적화 및 클라우드 컴퓨팅 활용 등에 주목하고 있다.

Microsoft는 노바리 헬스와 eVisit를 공동으로 개발했다. eVisit 시스템은 웹 사이

트와 모바일 앱에서 비디오, 오디오, 메시지를 통해 환자와 의료 전문가를 연결한

다. 환자는 eVisit를 통해 의사와의 원격 상담을 할 수 있다.

웹기반 건강 플랫폼 HealthValut를 제공하고 있으며, Doctor to Doctor 서비스

제공 및 모바일 헬스 기업 인수 등 신사업을 추진 중이다.

[미국/Apple]는 2014년 6월에 의료 데이터 플랫폼 'HealthKit'를 공개했다. 사용

자들은 HealthKit를 통해 애플워치 등 아이폰과 연동된 기기를 통해 환자의 건강

정보를 측정한 뒤 정보를 수집 및 분석할 수 있다. SW 및 HW 개발자들이 아이폰

헬스 앱의 기반인 HealthKit에 연계된 소비자 제품을 제작하고 있다.

Apple은 본인의 의료 데이터를 확인할 수 있는 스마트폰 앱을 출시했다. 자신의

기록을 앱과 연동시켜 자동 처방전을 제공하는 것이 목표로, 이에 따라 환자의 불

필요한 병원 방문 횟수를 줄이고, 빠른 진단을 제공할 수 있다. 사업 초기에는 12

개의 병원이 해당 프로그램에 참여했으나 현재는 의료기관 130곳 이상으로 늘었

다(2019.01).

[미국/Mayo clinic]은 미네소타주 로체스터에 위치한 사립병원으로, 존스홉킨스병

원과 함께 미국의 양대 병원으로 꼽힌다.

Apple과 협력하여 환자들에게 칼로리 섭취 및 소모량, 몸무게, 혈압 같은 건강 상

태를 모니터링 하는 서비스를 진행 중이다. 클라우드에 통합된 환자의 전자건강기

록은 병원끼리 호환되며, 환자도 자신의 의료 정보를 열람할 수 있다.

[그림 3] Mayo clinic의 Apple HealthKit 기반 환자 관리 모바일 앱

*출처: Mayo clinic

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[미국/Amazon]은 의료 데이터 분석 사업과 의료용품 배송 서비스 사업을 추진 중

이다. Amazon은 디지털화된 환자 기록 및 기타 임상 기록 등 의료 데이터를 분석

해 핵심 데이터를 추출하는 소프트웨어를 출시할 예정이다.

2018년 6월에는 온라인 약국 스타트업인 필팩을 10억 달러에 인수한 뒤, 현재 병

원과 협력해 연구를 진행하거나 의약품 판매를 강화하기 위한 여러 프로젝트를 진

행하고 있다.

[미국/GE Healthcare]는 인공지능 컴퓨팅기업 NVIDIA와 협력을 통해 자사 의료

영상 기기에 최첨단 AI를 도입, 의료 데이터 처리 속도 향상을 위해 노력하고 있다.

2018년 11월에는 AI 기반의 의료 진단 플랫폼인 '에디슨'과 이를 통해 구현되는

새로운 애플리케이션과 스마트 기기를 발표했으며, 임상관련 파트너들이 알고리즘

을 개발하기 위해 에디슨을 사용하게 될 예정이라고 밝혔다.

'에디슨'은 또한 알고리즘 개발과정에서 사용되는 데이터가 추적될 수 있는 첨단

서비스를 제공하여, AI를 윤리적이고 효과적으로 사용하기 위한 노력이 반영되었

다고 밝혔다.

[네덜란드/Philips]는 환자의 생체정보를 모바일 기기를 통해 실시간으로 확인하는

커넥티드 모니터링 솔루션 서비스를 제공하고 있으며, 영상진단장비, 초음파, 마취

기 및 신생아 중환자 관리 등 스마트 헬스케어 사업 영역을 확대하고 있다.

[미국/Johnson & Johnson]은 글로벌 제약업체로, 2015년에 Google의 생명과학

자회사인 Verily와 함께 수술용 로봇 전문업체인 버브 서지컬(Verb Surgical)을

설립하였다.

버브 서지컬의 수술용 로봇은 기존 장비와 달리 인공지능 기술을 활용하여, 현재

수술하고 있는 의사가 환자의 몸에서 보고 있는 것이 무엇인지에 관한 정확한 정

보를 제공할 수 있도록 했다.

[스위스/Novartis]는 글로벌 제약업체로, Google과 협업하여 공동으로 구글렌즈를

제작해 눈물의 당 농도를 분석, 진단시스템을 개발 중이다. 2019년 1월에는 영국

옥스퍼드대학교의 빅데이터연구소와 신약 개발 개선을 위한 연구 협력 관계를 체

결했다고 발표했다.

Novartis는 AI와 첨단 분석 기술을 이용해 초대규모 데이터세트를 분석, 통합, 해

석하는 방법을 개발하고 다발성 경화증, 건선 같은 염증성 질환의 치료에 대한 환

자 반응의 조기 예측인자를 발견할 계획이라고 밝혔다.

[미국/Fitbit]는 수면 일정 관리, 심박수 측정 기능 등을 탑재한 웨어러블 스마트

밴드 사업을 추진 중이며, 2016년 스마트워치 업체 Pebble의 핵심사업 인수를 통

해 사업을 확장 중이다.

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Euromonitor International에 따르면 2018년 8월 기준 웨어러블 시장점유율

17.6%로 1위이다(2위 Apple 16.7%, 3위 삼성전자 6.6%, 4위 Garmin 5.2% 순).

최근에는 애플워치나 샤오미 등에 고전하고 있으나, Twine Health를 인수하고

Google Cloud와 파트너십을 맺으면서 실시간 의료정보, 원격 의료 지원, 예방 차

원의 관리 등으로 서비스 범위를 확대하고 있다.

[미국/Cisco]는 미국 최대 의료보험사 UnitedHealth와 제휴해 원격진료 서비스를

제공 중이며, 인도에 헬스케어 연구소를 설립, 중국에서 원격의료 시범사업 진행

등 아시아 신흥국 시장 진출을 위해 노력하고 있다.

[영국/Vodafone]는 아프리카에서 제약회사 등과 제휴해 5,000여개 의료기관을 대

상으로 의약품 재고관리 서비스를 제공하고 있다.

[중국/바이두]는 2015년부터 중국의 대표적인 대형병원 '301병원'과 합작해 공동

으로 모바일 인터넷 의료 플랫폼인 '바이두닥터' 앱을 출시했다.

동사에서는 AI 솔루션과 접목한 로봇을 개발하고 있으며, 2016년 10월 AI를 사

용하여 문자를 통해 의사의 환자진료를 돕는 챗봇인 '멜로디' 서비스를 출시하는

등, AI, 클라우드 분야에서 영역을 계속 넓혀나가고 있다.

[중국/알리바바]는 전자상거래 기반의 모바일 결제시스템을 기반으로 의료비 결제,

회원 및 데이터관리 시스템, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술을 응용한 모바일 의료시스

템 '미래병원'을 운영 중이다.

미래병원은 환자가 병원 의료서비스를 이용할 때 진료 예약, 검진결과, 진료비 결

제, 처방전 수령 등에 필요한 정보를 제공하고 있으며, 환자의 진료순서 및 검사실

위치 등의 정보도 제공한다.

2016년 7월에는 '광저우오천년제약회사'라는 중소 의약 유통사를 인수함으로써 온

라인에서 직접 비처방 의약품을 판매할 수 있는 통로도 확보하였다.

[중국/텐센트]는 중국판 카카오톡인 '위챗(WeChat)'을 운영하고 있는 ICT 기업으

로, SNS(Social Network Service)를 기반으로 한 모바일 헬스케어 플랫폼을 구

축하고 있다.

주요 서비스로는 의학 관련 주제에 대한 토론, 의료분야 구직, 헬스케어 분야의 비

즈니스 정보 등을 제공하고 있으며, 2017년 3월에는 '인촨스마트병원'을 설립하면

서 원격진료시장까지 진출하였다.

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[표 3] 중국 BAT(바이두, 알리바바, 텐센트)의 스마트 헬스케어 사업영역 및 핵심분야

분류 바이두 알리바바 텐센트

핵심플랫폼AI의료용 로봇, 의료 빅데이터,

데이터 클라우딩

의약품 전자상거래, 의약품 O2O

원격진료, 외래예약 및 접수, 의료상담 등

핵심전략빅데이터 수집 기술을 활용한 HW 중심 개발

제약사 등과의 연계를 통한 헬스케어 전문

전자상거래 플랫폼 구축

모바일 헬스케어 운영 앱, 투자를 통한

종합 플랫폼 구축

주요 제공서비스

건강관리 서비스 진료예약, 결제서비스진료예약, 원격의료

서비스

*출처: 산업연구원(2018)

국내업체 현황 국내의 경우 하드웨어 시장은 삼성전자, 인바디, 소프트웨어 시장은 인성정보, 비

트컴퓨터, 서비스 시장은 테라젠이텍스, 마크로젠 등이 참여하고 있으며, 인공지능,

빅데이터, 유전체 분석 등에 아이디어를 보유한 스타트업들이 시장에 참여하여 경

쟁을 벌이고 있다.

[㈜삼성전자]는 1969년 설립 이래 한국의 대표적 가전제품 회사이며 세계 1위의

반도체 회사이다. 갤럭시 워치(Galaxy Watch) 시리즈를 통해 세계 웨어러블 기기

시장 점유율 상위권을 유지하고 있다.

2019년 8월, 갤럭시 워치 신모델 'Active2'가 공개되었는데, 이 제품은 수면 분석

알고리즘이 개선되어 수면 상태를 4단계로 감지하고 양질의 수면 패턴을 형성할

수 있도록 도와주며, 실시간으로 스트레스 수준을 확인할 수 있다.

[그림 4] 삼성전자 갤럭시 워치와 모바일 연동을 통한 개인 건강관리

*출처: 삼성전자

스마트 헬스케어

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[㈜인바디]는 1996년 '바이오스페이스'로 설립되어 2000년 코스닥에 상장되었으

며, 2014년 '인바디'로 사명을 변경하였다.

세계 최초로 생체 전기 임피던스법 체성분 분석기를 개발하여 2000년 미국을 시

작으로 해외 80여 국가에 수출되고 있다. 주요 제품은 전문가용 및 가정용 체성분

분석기(InBody)와 웨어러블 디바이스(InBody Band), 맞춤형 건강 서비스 프로그

램(Lookin'Body) 등이 있다.

[㈜하이디어솔루션즈]는 2001년 지그비(ZigBee)를 기반으로 하는 산업용 센서

네트워크 전문 업체로 설립되었다. 주요제품인 'LivOn실버케어'는 응급호출기, 동

작 및 환경 감지센서 등을 활용한 모니터링을 통해 고령자가 일상생활을 잘 하고

있는지 확인하고 응급상황 발생시 보호자에게 연락해 후속 조치를 제공하는 텔레

케어 서비스이다.

2018년부터는, 후속 조치만 제공하는 기존 서비스의 한계를 넘어 예방 및 관리가

중심이 되는 차세대 텔레케어 서비스를 제공하고 있다.

[㈜텔레필드]는 2000년 설립되어 광통신장비 핵심기술 개발을 바탕으로 유무선 통

신장비, 네트워크 컨설팅 및 솔루션을 제공하는 종합 통신솔루션 코스닥 기업이다.

IoT 기술의 핵심 기술인 센싱 기술과 유무선 통신 및 네트워크 인프라 기술을 중

심으로 헬스케어 서비스에 필요한 관련 시스템 및 솔루션을 제공하고 있다.

주요 제품인 'U-Care'는 댁내에 지그비 기반의 각종 센서들을 설치하여 무선 네

트워크를 구성하고, 사용자의 상태정보나 댁내에서 발생하는 응급상황 정보들을 통

신망을 통해 각 지역 U-Care 센터나 119센터로 전달하여 응급상황에 대처할 수

있도록 하는 솔루션이다.

[웰트㈜]는 2016년 의사 출신 대표가 설립한 스타트업으로, 2014년 삼성전자 사

내벤처 프로그램 경연에서 복부비만을 관리하는 스마트벨트 'WELT'로 우승하고

2016년 7월에 스핀오프 하였다.

주요 제품인 벨트형 웨어러블 기기 'WELT'는 사용자의 허리둘레, 과식습관, 활동

습관 등을 분석하여 전달해준다. 허리둘레센서와 가속도센서가 사용자의 허리둘레,

걸음 수, 앉은 시간, 과식 여부 등을 감지하여 모바일 앱에 데이터를 전송, 사용자

건강 유지를 위한 권장 걸음 수 제시 등의 맞춤형 서비스를 제공한다.

[㈜인성정보]는 1992년에 설립된 IT 인프라 및 솔루션 전문 기업이며, 2004년부

터 스마트 헬스케어 사업을 시작하였다. 'Hicare Hub'는 혈압, 혈당, 체지방 측정

등 약 60여종의 건강관리 서비스를 제공하고 원격 화상 상담 기능을 제공한다.

'Hicare M'은 원격 건강 관리 및 모니터링을 위한 모바일 앱 솔루션이며, 블루투

스 기반으로 의료기기와 연동을 지원한다. 2018년 이탈리아에 원격 건강관리 수출

계약, 중동에 헬스케어 수출 계약 등 16개국에 헬스케어 장비 수출 중이다.

산업테마보고서

12

[그림 5] 인성정보 주요제품 - Hicare Hub, Hicare M

*출처: 인성정보

[㈜한글과컴퓨터]는 1990년 설립된 소프트웨어 개발 및 공급 전문 코스닥 기업으

로, 최근 헬스케어 사업을 신성장 동력으로 삼고, AI, 가상현실, 증강현실 같은 IT

기술을 이용한 언어치료, 재활훈련 등 전문 의료 프로그램을 개발 중이다.

2017년 9월, 이대목동병원과 '뇌신경질환 특화 첨단 로봇 솔루션 사업을 위한 업무

협약'을 체결하며 로봇 의료기기, AI 기반 치매 특화 플랫폼 등의 개발에 나섰다.

[㈜비트컴퓨터]는 1983년에 설립되어 병원 내 의료정보 시스템과 원격의료 시스

템 등을 구축하는 사업을 주요 사업으로 영위하는 코스닥 기업이다.

주요 제품은 2016년에 출시한 클라우드 기반의 통합 의료정보 서비스 '클레머

(CLEMR)'로, 별도의 설치, 구축 작업 없이 월 단위의 요금으로 의료정보 서비스를

구축할 수 있다. 2018년 10월에는 모바일 병원안내 서비스 'M도우미'를 출시하였다.

이 서비스는 진료예약 및 예약관리, 진료접수, 실시간 진료 및 검사 대기시간 안내,

모바일 결제를 포함한 수납, 처방전 발급, 진료기록 조회 및 증명 서류 신청에 이르

기까지 환자가 병원에서 마주하는 단계별 주요 상황들을 스마트폰을 통해 실시간으

로 진행하고 안내하는 서비스로, 병원이 이미 운용 중인 의료정보 시스템과 연동이

가능하도록 범용 API(Application Programming Interface) 기반으로 설계되었다.

[㈜뷰노]는 2014년 설립된 의료 AI 회사로, 의료데이터 분석 및 학습을 이용해

폐암을 진단하는 소프트웨어를 서울아산병원과 공동 개발하였다. 주요 제품은 기계

학습 엔진과 진단 보조 AI 솔루션 등이 있다.

'Vuno Med'는 의료진의 진단을 보조하는 AI 솔루션으로, 첫 영역은 폐암이었으며

진단 정확도는 97%의 수치를 보였다. 'Vuno Med Deep Brain'은 치매 분야에 특

화된 것으로, 2019년 7월 식품의약품안전처로부터 의료영상분석장치 소프트웨어

2등급 인증을 받았다.

[㈜씨젠]은 2000년에 설립된 분자진단 전문 코스닥 기업이다.

스마트 헬스케어

13

분자진단이란 분자생물학적 기술을 이용해 유전정보물질을 검출하고 분석하는 분

야로, 이를 이용하면 암이나 신종플루를 비롯해 감기, 성감염증 등 주요 질병을 싼

값으로 정확하게 검사할 수 있다.

헬스케어 산업의 패러다임이 사후 치료에서 사전 예방으로 옮겨가면서 신속 정확

한 검사의 중요성이 커진 것이 성장 배경이다.

동사는 분자진단에서 PCR(중합효소 연쇄반응) 분야의 기술력을 보유하고 있으며

동시다중 검사를 할 수 있는 원천기술을 보유하고 있다.

[그림 6] 씨젠 멀티플렉스(동시다중) 분자진단 솔루션

*출처: 씨젠

[㈜테라젠이텍스]는 1987년 설립되어 유전자 기반의 예측 및 진단, 예방, 신약 개

발, 제약, 의약품 유통, 의료 빅데이터 등 관련 산업 전반을 아우르고 있는 종합

바이오 기업이다.

동사는 유전체 기반의 진단 및 헬스케어 서비스 '헬로진'을 2010년부터 제공하고

있으며, 최근에는 빅데이터 분야에서도 강점을 보이고 있다.

2018년에는 암 치료를 위한 생체 데이터 제공 분야에서 특허를 취득하는 등 바이

오 빅데이터 분야에서 2건의 특허를 보유하고 있다.

[㈜마크로젠]은 1997년 서울대학교 의과대학 유전체의학연구소를 모태로 설립된 정

밀의학 생명공학기업으로, 2000년 코스닥에 상장하였으며 현재는 전 세계 153개국

18,000여 연구기관 고객을 보유한 글로벌 유전체 분석 전문기업으로 성장하였다.

2018년 8월, SK텔레콤과 함께 '인공지능 유전체 분석 기술을 활용한 개인맞춤치

료 대중화를 위한 업무 협약'을 체결하였다.

2019년 2월, 동사의 개인 유전체 분석 서비스가 규제 샌드박스 특례 사업에 처음

산업테마보고서

14

으로 승인이 되었으며, 2019년 7월에는 식생활 코칭 전문기업 '마켓온오프'와 협

력해 '유전자 맞춤형 식단&드링크 서비스'를 시작하는 등 개인 유전체 분석 서비

스 사업을 활발히 영위 중이다.

[㈜랩지노믹스]는 2002년에 설립된 차세대 염기서열 분석법(NGS) 기술 기반의

유전자 분석 전문 코스닥 기업이다.

동사의 대표 기술은 NGS 기술을 기반으로 한 '캔서스캔(CancerSCAN)'이다. 이

는 암 조직 샘플을 NGS 기술로 분석해 유전자의 체세포 변이 목록 등의 정보를

빠르게 제공하는 암 진단 패널이다.

동사가 자체적으로 개발한 바이오 인포매틱스 플랫폼을 기반으로 375개 이상의

유전자 검사가 가능하다.

비침습적 산전 기형아 검사 서비스인 'MomGuard'는 산모의 혈액 속에 포함된 태

아의 DNA를 분석하는 방식으로, 다운증후군에 대한 위험여부를 99% 이상의 높은

정확도로 판단할 수 있다.

아산병원, 제일병원 등 산부인과 전문병원 중심으로 서비스를 확대 중이며, 레바논

/UAE/이란 등 해외 수출도 진행 중이다.

[이원다이애그노믹스㈜]는 2013년에 설립된 유전체 분석 전문 코스닥 기업이다.

국내 임상수탁기관인 이원의료재단의 이사장이 미국 다이애그노믹스와 합작해 만

들어진 회사이다.

주요 서비스는 병원을 대상으로 태아 기형아를 선별하는 산전 유전자검사 '나이스', 신

생아 이상 질환 선별 검사 '베베진', 유전성 유방암 예측 검사 '비알케어' 등이 있다.

2019년 8월, 관계사인 미국 다이애그노믹스와 함께 북미, 중남미 및 아프리카 주

요 해외 파트너사들과 신규계약을 체결하며 해외 유전체 분석 시장 진출을 가속화

하고 있다고 밝혔다.

[휴마시스㈜]는 2014년에 설립된 체외진단 전문 코스닥 기업으로, 체외진단 분야

중에서도 POCT(Point of care testing, 현장검사) 면역 분석시약, 면역 정량 분

석기기 개발 등에 연구역량을 집중해왔다.

주력 제품은 다중 POCT 면역 정량 분석기기 '휴비콴프로(Hubi-Quan Pro)'로 3

개 이상의 마커의 정량적 수치를 한 번에 검사할 수 있으며, 다양한 심혈관질환,

호르몬 및 암표지자의 다중 정량 분석이 가능한 시약도 개발했다.

임신․배란 테스트기 분야에서 국내 시장점유율 1위로, 동사 체외진단기는 심혈관질

환, 고위험 감염증, 여성용 검사 등을 빠르게 진단한다.

[㈜수젠텍]은 2011년 LG생명과학 출신 대표가 한국전자통신연구원(ETRI)의

유비쿼터스 바이오칩 리더기 기술을 이전받아 연구소기업으로 설립되었으며

스마트 헬스케어

15

2019년 5월 코스닥 상장되었다.

동사는 종합병원용 다중면역블롯(단백질 분석), 중소형 병원용 현장진단, 개인

용 퍼스널케어 등 3개의 진단 플랫폼을 기반으로 알레르기, 자가면역질환, 알

츠하이머 치매, 인플루엔자, 결핵, 여성질환 등의 다양한 질병들을 진단하는

제품을 개발, 판매하고 있다.

동사는 디지털 방식의 임신․배란 진단키트 개발에 성공해 2016년 미국 FDA

의 허가를 받았고, 2017년에는 다중면역블롯 플랫폼을 보유한 케이맥바이오센

터를 인수하면서 진단시약 및 키트와 분석 장비를 모두 개발, 생산할 수 있는

역량을 확보하고 해외 영업을 본격적으로 확대하였다.

[㈜루닛]은 의료영상 인식, 기계학습(Machine learning) 기술 등을 통해서 삼

성 서울병원이 자체적으로 보유한 빅데이터를 유방암 진단에 활용하고 있다.

[㈜스탠다임]은 기계학습 기술을 사용해서 아주대 의료원이 자체적으로 보유한

빅데이터를 신약개발에 활용하고 있다.

[표 4] 스마트 헬스케어 분야 주요 제품의 국내 업체 현황

분류 업체

하드웨어

㈜삼성전자, ㈜인바디, ㈜텔레필드, ㈜씨젠, ㈜인성정보, ㈜젠바디,

다인바이오㈜, 휴마시스㈜, ㈜라디안큐바이오, ㈜수젠텍, ㈜헬스리안,

㈜참케어, ㈜하이디어솔루션즈, ㈜프로테옴텍, ㈜웰스케어,

㈜제이엘케이인스펙션, ㈜라이프사이언스테크놀로지, ㈜팡세, 웰트㈜,

㈜제우기술, ㈜웨어러블헬스케어

소프트웨어

㈜인성정보, ㈜한글과컴퓨터, ㈜비트컴퓨터, ㈜빅스터, ㈜레몬헬스케어,

㈜라이프시맨틱스, ㈜뷰노, ㈜루닛, ㈜스탠다임, ㈜신테카바이오

서비스㈜테라젠이텍스, ㈜마크로젠, 헬스커넥트㈜, ㈜랩지노믹스,

이원다이애그노믹스㈜, ㈜옴니씨앤에스, ㈜아이크로진, ㈜휴레이포지티브

*출처: 한국기업데이터 작성

*볼드 및 밑줄 친 기업은 코스닥 기업임.

포트폴리오 분석 스마트 헬스케어와 관련이 있는 종목으로 포트폴리오를 구성하였을 때 주식

수익률을 확인하기 위해서 스마트 헬스케어 관련 코스닥시장 대표 종목을 선

정하고 코스닥 종목 평균 수익률과 비교하였다. 2019년도 코스닥 종목 평균

수익률은 2019년 8월 30일 종가를 기준으로 산정하였다.

시장의 관심이 제약 바이오에 집중되어 2017년을 제외하고는 스마트 헬스케

어 포트폴리오가 코스닥평균과 비교하여 미흡한 수익률을 보이고 있다. 다만

산업테마보고서

16

2019년 들어 신라젠 글로벌 3상실패 등 제약 바이오 관련 악재가 발생함에

따라 스마트 헬스케어 관련 주식에 대한 관심도가 점차 개선되어 코스닥 평균

과의 차이는 상당부분 완화 되었다.

[표 5] 스마트 헬스케어 관련 주식 연도별 수익률 현황

단위: %

구분 2016년 2017년 2018년 2019년

스마트 헬스케어 관련 종목 평균

-29.46 26.62 -31.67 -12.68

코스닥 평균 -6.84 26.32 -16.84 -8.79

*출처: 한국기업데이터

스마트 헬스케어

17

Ⅲ. 기술 심층 분석

스마트 헬스케어

인공지능(AI) 활용

기술

스마트 헬스케어 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 활용 기술은 기존 의료 데

이터와 신규 의료 데이터, 유전자 데이터, 환자 상태 정보로 인해 방대해진 의료

데이터들을 인공지능 기술로 활용하는 기술을 말한다. 즉, 인공지능 스스로 학습

및 분석하여 헬스케어 산업에 적용함으로써 진료 프로세스 효율화, 의사결정 지원,

질병 예측, 맞춤형 치료 등 새로운 고부가가치형 의료 서비스 제공 등의 새로운 부

가가치를 창출하는 기술을 의미한다.

인공지능 기술은 다양한 형태를 가진 방대한 규모의 의료 빅데이터를 분석 및 활

용할 수 있는 기술들 중 가장 각광받고 있는 기술로서, 보다 정밀한 진단으로 의료

현장에 막대한 파급력을 끼치리라 예상된다. 2016년 BioKorea에서 발표된 자료

에 의하면, IBM 왓슨의 암진단 정확도는 현재 96%로 상승하여, 전문의보다 높다

고 평가되고 있다.

인공지능 기술의 발전으로 헬스케어 산업에 인공지능 기술의 적용은 새로운 혁신

적인 의료 서비스의 등장을 가속화 할 것으로 기대되고 있으며, 이는 의료의 질적

수준을 향상 시킬 수 있는 핵심 기술로서의 중요성이 부각되고 있다.

[표 6] 인공지능 기술의 헬스케어 적용 및 성과

인공지능 기술 헬스케어 적용

머신러닝, 딥러닝대규모 의료 빅데이터를 기반으로 스스로 학습하고 데이터를 분석함으로써 질병 예측, 신약개발 촉진 및 의료진에 대한 의사결정 지원

영상인식 기술

컴퓨터가 환자의 MRI(Magnetic Resonance Imaging), PACS(Picture Archiving and Communication System) 등 의료영상데이터의 의료 영상이미지를 학습 및 분석하여 질환에 대한 진단정보 제공으로 의사의 진단과 처방을 지원

음성인식 기술진료시 의사와 환자간 대화가 음성인식 시스템을 통해 자동으로 컴퓨터에 입력, 저장되는 의료녹취 서비스 제공으로 의료기록 작성에 소요되는 시간 단축

자연어 처리 기술임상시험 적합환자 선발과 같이 방대한 자료를 이해하고 검토 및 분석하는 경우, 자연어 처리 기술을 적용하여 의료진의 업무 부담 경감 및 의료 업무 효율성 극대화

*출처: ETRI, 인공지능 헬스케어의 산업생태계와 발전방향, 한국기업데이터 재가공

인공지능 기술은 기하급수적으로 늘어나는 의료데이터 분석 및 Insight 도출을 통

해 산업 활성화 및 의료 질적 수준 향상을 위해 직면한 문제점을 해결할 방안으로

떠오르고 있다.

건강관리와 의료서비스 분야에 인공지능 기술이 도입 및 활용되기 시작하였고, 또

산업테마보고서

18

한 의료 영상이나 분석, 진단 등 다양한 분야에서도 인공지능 기술이 활용되고 있

다. 의료기관에서 발생하는 텍스트 기반 대규모 의료 데이터, 의사와 환자 간 대

화, 방대한 분량의 영상의료데이터 등에 인공지능 기술을 적용함으로써 개인의 의

료편익 증대 및 의료 산업의 성장 촉진이 기대된다.

스마트 헬스케어

빅데이터 활용

기술

스마트 헬스케어 빅데이터 활용 기술은 기하급수적으로 늘어나고 있는 헬스케어

데이터들을 스마트 기기(웨어러블, 스마트폰, 스마트 의료기기 등)를 통해 분석·

활용함으로써 만성 질환 관리 서비스, 질병 예방 서비스, 진단 및 치료 서비스 등

의료서비스의 혁신을 이룰 수 있는 기반을 만들어 주는 기술을 지칭한다.

최근 헬스케어 산업의 패러다임이 질병이 발생한 후에 치료를 받는 치료․병원 중심

에서 스스로 건강을 관리하는 예방․소비자 중심으로 변화하면서 헬스케어 산업 내

빅데이터 분석이 더 중요해지고 있다. 임상, 유전자, 생활습관 등 개인이 생성하는

다양한 의료 데이터는 정밀 의료 구현의 토대가 되기 때문이다.

개개인이 생성해내는 방대한 양의 비구조화 데이터를 분석하게 되면 기존의 정형

화된 치료방식이 아닌 개인에게 맞춰진 정밀 치료를 할 수 있게 되고 효과는 극대

화될 수 있다. 이에 따라 헬스케어 각 과정에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 어

떻게 모으고 활용하는지가 매우 중요해지고 있다.

[그림 7] 빅데이터를 통한 헬스케어 패러다임 변화

*출처: 과학기술정책연구원(2016)

McKinsey에 따르면, 헬스케어 분야에서 빅데이터를 적절하게 활용하게 되면 연간

최대 1,900억 달러의 비용 절감을 실현시킬 수 있다. 특히 임상시험 단계에서 빅

데이터를 활용하면 최소 750억 달러에서 최대 1,500억 달러의 비용절감 효과를

보일 것으로 분석되고 있다.

예를 들어 다양한 의약품의 임상시험을 설계할 때 어떤 방식이 가장 효율적인지

스마트 헬스케어

19

빅데이터 분석을 통해 찾아낼 수 있다. 또한 AI 기반의 머신러닝 기술을 빅데이터

분석에 활용하면 임상시험의 성공률을 높이고 오차를 쉽게 찾아내서 향후 임상시

험 비용과 기간을 단축시키는 긍정적인 효과로 이어질 수 있다.

스마트 헬스케어

IoT 활용 기술

스마트 헬스케어 IoT 활용 기술은 전통적인 의료정보에는 존재하지 않는 환자의

실시간 건강상태 변화에 대한 정보를 파악할 수 있게 해 주며, 환자의 행동변화와

반응에 관련되는 life-log 정보를 통해 환자의 상태를 감지, 예측, 추론하는데 필

요한 정보를 제공하여 헬스케어 서비스의 효과성을 높이는데 기여하고 있다.

IoT 기술은 센서나 웨어러블 같은 사물(Things)들이 유․무선 통신 네트워크(4G,

5G, Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee 등)를 통해 인터넷에 연결되어 서로 통신하는 기

술이다.

IoT 기술이 헬스케어 분야에 적용되면 환자를 실시간으로 모니터링 가능하고, 불

필요한 병원 방문과 입원을 줄임으로써 의료비용 또한 절감이 가능하다. 또한 실시

간 데이터를 통해 적절한 시기에 치료가 가능하게 됨에 따라 치료 효과가 향상되

고 환자 편의성이 증대할 것으로 예상된다.

[그림 8] IoT 기반의 환자 모니터링 시스템의 예시

*출처: Health Informatics Research(2016)

헬스케어 분야의 IoT 표준화는 OCF(Open Connectivity Foundation)에서 진행

되고 있으며, 2018년 6월에는 헬스케어 기기들을 지원하는 OCF 2.0 표준을 제정

완료하였고, 2019년에는 다양한 의료 기기 지원을 위해 범위를 확장할 예정이다.

산업테마보고서

20

헬스케어 기기들과 병원의료 시스템 간의 호환성, 연동성 등을 고려하여 표준을 개

발할 때 적극 반영할 필요가 있다.

IoT로부터 수집한 방대한 규모의 의료데이터는 높은 수준의 신뢰성과 보안성을 요

구하는 매우 민감한 개인정보이기 때문에, 이에 따른 정보 유출 문제를 해결할 수

있는 방안이 필요하다.

유전체 분석 기술 차세대 염기서열 분석법이라 불리는 NGS(Next Generation Sequencing) 기술은

모든 유전자의 집합체인 유전체를 무수히 많은 조각으로 나눠서 읽은 후 얻어진

염기서열 조각을 조립하여 전체 유전체의 서열을 분석하는 방법이다.

2000년대부터 해당 기술이 상용화된 이후 관련 기술이 비약적으로 발전함에 따라

단 기간 내에 많은 양의 유전체 정보를 얻게 되었고, 이를 다양한 연구분야에 활용

할 수 있게 되었다.

염기서열 분석은 4차 산업혁명 내의 헬스케어 산업이 가질 변화를 위한 기본 전제

라고 할 수 있다. 염기서열 분석을 통해 개인별 맞춤 의학인 정밀 의학을 가능하게

하는 데이터를 마련할 수 있으며, 인간 유전체 분석을 통해 정확한 질병 스크리닝

이 가능케 할 수 있다. 뿐만 아니라, 적합한 약물과 용량 선택이 가능해지며, 종

합적으로 의료비용을 절감할 수 있어 의미가 크다.

[그림 9] 유전체 구조

*출처: Google

일루미나(Illumina)는 글로벌 1위인 미국 유전체 분석 업체이다. 동사는 2017년

1월 신제품 노바섹(NovaSeq)을 통해 $100의 비용으로 유전자 염기서열 분석을

할 수 있게 되었다고 발표하며, R&D 결과에 대한 큰 자신감을 보여주었다.

2000년대 초반만 하더라도 개인의 염기서열을 분석하는데 1억 달러가 소요되었

고, 2014년 일루미나는 $1,000로 가능한 기술을 발표하였는데, 3년만에 다시

$100로 낮춘 것이다.

스마트 헬스케어

21

노바섹은 개인 유전체 분석 및 맞춤형 진료에 큰 영향을 주게 될 것으로 예상한다.

동사는 IBM의 인공지능 Watson, Philips와의 협업을 발표하는 등 기술개발을 통

해 경제성을 마련하고 관련업계와의 협업으로 현실화 시키고 있어 의미가 크다. 향

후 임상에서 어떻게 적용될 지와 의료비 절감에 어떻게 영향을 미칠 지를 주목할

만하다.

[그림 10] 유전체 분석 비용의 변화 (좌: 2002년~2009년, 우: 2010년 이후)

*출처: National Human Genome Research Institute, 유진투자증권

기술발전방향 스마트 헬스케어의 기술 분야별로 살펴보면 빅데이터 기술이 시장 성장에 가

장 중추적인 역할을 할 것으로 기대된다.

앞으로 IoT 등 다양한 장치와 센서가 개발되면서 의료분야 데이터는 더 커지

고, 진보된 빅데이터 분석 기술을 통해 지속적인 변화를 맞이할 것으로 전망된

다. AI는 의료 검사, 신약 개발 등에 도입되며 검증과 발전을 거듭할 것으로 전

망된다. 이외에 IoT, 로보틱스 등의 기술이 발전하며 산업 성장에 기여할 것으

로 전망된다.

[그림 11] 스마트 헬스케어 주요 기술 분야

*출처: 한국정보화진흥원

산업테마보고서

22

최근 차세대 염기서열 분석 기반 유전자 패널(Panel)들이 암에서 기존의 병리

검사를 대체할 수 있는 표준검사법으로 대두되면서 NGS 분야에 대한 연구 개

발과 실용화는 더욱 가속화 될 것으로 전망된다.

현재 NGS에 사용되는 유전체 분석 장비와 패널, 분석 소프트웨어 등은 소수의

외국기업이 전 세계 시장을 주도하고 있고, 국내에서도 이러한 회사의 제품에

의존해 NGS가 이루어지고 있다. 향후 NGS 기술의 높은 활용도가 기대되는 만

큼 국산 기술 확보가 필요할 것으로 보인다.

보안 분야에서는 최근 블록체인 기술이 주목받고 있다. 블록체인은 거래정보를

기록한 원장을 특정 기관의 중앙서버가 아닌 P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에

분산하여 참가자가 공동으로 기록하고 관리하는 기술로, 개인의료정보 보안성

확보, 임상 시험 위변조 방지, 약품 관리, 의료정보 교류 편의성․호환성 향상 등

의료 혁신을 현실화 하는데 크게 일조 할 것으로 예측되고 있다.

아직은 초기 단계 기술이나 지속적인 연구개발과 함께 의료분야 활용 가능성에

대한 면밀한 검증이 필요하다.

[그림 12] 의료정보 시스템에 블록체인 도입 방안

*출처: 한국통신학회(2017), 삼정 KPMG 경제연구원 재가공

헬스케어 분야에서 클라우드(Cloud) 기술도 미래를 가속시킬 핵심 기술로 주목받고 있다. 클라우드 기술은 하드웨어 기술과 함께, 클라우드 환경을 관리하는 소프트웨어 기술의 개발 및 클라우드 서비스의 개발 등을 포괄한다. 클라우드 플랫폼은 대용량의 저장시스템과 모든 지역에서도 접근이 가능하다는 장점이 있다. 의료 분야를 포함하는 공공부문 클라우드 서비스 유통 및 활용 가이드라인(2017.11)이 배포됨에 따라 의료 클라우드의 도입 활용이 늘어날 것으로 예상되고 있다.

스마트 헬스케어

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데이터 상호운용성에서 현재 가장 이슈가 되고 있는 분야는 FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)로서 현재 3.0버전의 Draft작업이 진행되고 있으며, 표준화 진행이 함께 진행되고 있다. FHIR은 미국 국가 표준 기구(ANSI)의 공인된 비영리 기관인 HL7에서 개발된 표준으로 전자 의료 정보를 교환하기 위한 목적을 지니며, 의료 환경에서 다루어지는 다양한 정보들을 'Resource' 형태로 구현하고 이를 이용하여 다양한 의료정보 간 상호운용성을 보장하는 표준이다. 2014년 2월에 FHIR의 Release1을 시작으로 2017년 3월 Release3이 발표되었다.

[그림 13] FHIR 인터페이스를 이용한 EHR(개인건강정보) 연동

*출처: 식품의약품안전평가원(2018)