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아주대 박범 교수, 의료산업 분야의 4차산업혁명 혁신 전망
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아주대 박범 교수, 의료산업 분야의 4차산업혁명 혁신 전망
  • 이광희 기자
  • 승인 2020.02.06 08:15
  • 댓글 0
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의료 분야는 글로벌 경쟁력을 가질 수 있는 K-Style의 유망 산업 분야
포지티브 방식의 규제를 네거티브 방식으로 전환하는 정책적 지원 필요

2020년 시작과 함께 본지는 4차산업혁명의 선두에서 핵심기술 진보에 노력하는 학계 및 기관, 기업의 전문가를 찾아 인터뷰하는 <전문가에게 듣는 2020년 트렌드 특집> 기획기사를 연재하고 있다. 이번 회에서는 우리나라 의료산업 분야의 4차산업혁명에 앞장서온 아주대 박범 교수를 찾아 의료IT 분야의 현실과 향후 비전에 대해 들어보았다. 

아주대학교 산업공학과 박범 교수
아주대학교 산업공학과 박범 교수

의료IT 전문가로 활동하시는데, 의료 분야의 4차산업 융합 현황과 전망이 궁금합니다.

의료 분야의 세계적인 추세는 과거의 치료 중심에서 예방 중심으로 이동 확장하는 모습을 보이고 있다. 예방을 위해서는 정밀한 검진을 필요로 하고, 개인화된 데이터의 축적이 필요하다. 개인에게 적합한 맞춤식 진료를 하는 것이다. 이런 개인 맞춤형 진료를 위해서는 개인이나 지역사회의 참여가 필요하며, 이렇게 모아진 데이터 리소스가 의료 산업의 중요한 자산이 된다. 이런 의료 체계 진화 과정을 4P(Predictive, Personalize, Precision, Participation : 예방, 개인화, 정밀화, 참여화) 경향으로 설명할 수 있다.

현대 질병에서 크게 비중을 차지하는 질병군으로는 암, 치매, 사회적 감염병(예 : 사스, 메르스, 신종 코로나바이러스 등)을 들 수 있다. 이런 질병들의 데이터를 모으고 마이닝하여 예방 체계를 구축하고, 나아가 R&D를 통해 극복해 나가고자 한다면 바이오메디컬 인포메틱스 플랫폼과 빅데이터 관리가 필수적이며, 세계적으로 스마트 인포메틱스 빅데이터 플랫폼에 의한 원격의료 시장이 B2B에서 B2C로 발전해 가고 있다.

지능형 스마트 의료정보체계는 유비쿼터스 헬스케어 기술을 적용하여 센서를 통해 건강이나 상황을 인지하고, 인지한 내용은 의료지식을 통해 진단하고 판단하며 진화 발전한다. 이 단계의 진단과 판단 과정에서 AI 빅데이터 분석을 통해 좀더 충분하고 정확한 의료 지식과 경험을 지원(CDSS)하여 더욱 정밀한 진단과 진료를 진행하는 시스템이 추진되고 있다. 이런 생애(Life Log) 데이터는 진화 발전해 나아가서 꾸준히 데이터가 축적되며 사회적으로도 일부분 공유되고 참여하는 자원망이다. 이렇게 상황인지, 진단과 판단, 진화 공진의 3단계 과정으로 미래의 빅데이터 활용 의료체계가 지능화 발전되어 간다.

현재 디지털 의료서비스 수준은 검진과 진단의 2단계 과정을 활발하게 진행하고 있다. 센서를 통해 모아진 데이터 분석과 각 진료 분야별 진단 경험을 지원하는 AI 임상지원시스템(AI CDSS : Artificial Intelligence Critical Decision Support System) 도구도 개발되어 활용하는 방안이 활발히 진행되는 추세이다.

의료업계에서 의료정보에 대한 빅데이터 요청이 많았습니다. 최근 데이터3법 통과와 관련하여 향후 빅데이터 이용 전망에 대한 의견을 주신다면?

4차산업 시대의 의료와 건강관리 분야는 각종 센서나 의료상황의 데이터를 IoT 기술로 독립서버저장으로 확보되어 인터넷망을 이용하여 공유하거나 클라우드에 저장한다. 저장된 클라우드의 데이터는 인공지능(AI)을 이용해 마이닝하고 분석한다. 이렇게 분석된 리소스를 다양한 의료 제약 건강보건 등의 산업에서 유용하게 활용할 수 있다.

이전에는 좋은 병원이란 신뢰를 크게 얻은 명의가 진료하며, 방사능 노출이 적은 CT라든지 MRI, 다빈치 로봇 등 최고의 기자재와 시설을 갖춘 병원이었다면 4차산업혁명 시대의 첨단 의료서비스는 명의의 진료 경험과 임상 과정이 반영된 데이터 자원과 지능적으로 분석한 정보망이 우수한 기관이 수월한 의료체계의 기준이 된다. 환자의 증상과 속성에 따른 처방, 치료 과정에서의 예후 변화, 환자의 검진데이터 및 바이오마커 등이 모두 데이터에 수록되어 있고, 이런 데이터에서 마이닝한 리소스를 어떻게 활용하느냐가 우수한 의료서비스 사업의 우선 순위가 되는 것이다. 미래 의료서비스는 여러 병원의 공유 지식체계와 서비스망이 플랫폼 연결을 통해 서로 공유하고 협진할 수 있다면 우수한 글로벌 경쟁력을 구현할 수 있을 것이다.

의료 분야의 기술 접근은 다소 보수적인 것이 현실이다. 첨단 신기술이 도입되면 안정화되었는지에 대한 확인 과정을 거치고, 빅데이터 같은 경우에도 네트워크 보안이나 데이터 무결성, 개인정보보호, 윤리규정(IRB), 사용자경험(UX) 등에 대한 검증 과정을 거친 후에 도입하게 된다. 그럼에도 불구하고 선진국에서부터 빅데이터나 신기술을 이용한 의료 분야 발전이 빠르게 도입되며, 고급 전문 의료지식과 고부가가치 산업에 도전하고 있다.

요즘 국제적 문제로 부각된 신종 코로나바이러스 감염증 같은 경우에도 빅데이터 분석을 통해 환자의 동선 확인, 바이러스의 변이 비교, 전파 속도와 전파 범위 파악, 백신 개발과 예방 방안 등 관리에 대응하고 있다. 이런 데이터 관리와 지능적 분석 활용이 뒷받침되지 못하면 대재앙으로 번질 수도 있는 상황에 대처하기 어려울 것이다.

의료 분야의 세계적인 추세는 4차산업혁명 시대를 맞아서 빅데이터를 체계적으로 관리하고, 이를 위해 ICT 기술이나 AI 기술 등이 활발하게 융합하는 방향으로 나아가고 있다. 우리나라 의료업계에서도 의료분야 빅데이터 자원의 필요성을 오래 전부터 절감하고 있고, CDM(공통데이터모델) 활용사업, 데이터 중심 디지털병원 프로젝트 등을 역동적으로 추진하고 있으며 의료 빅데이터 활용 산업은 우리나라가 세계적 경쟁력을 가질 수 있는 잠재적인 핵심분야라고 할 수 있다.

원격진료 등 규제 완화 요구도 많은 것으로 알고 있습니다. 시급히 규제완화가 필요한 부분은 무엇인가요?

우리나라의 규제는 Positive Regulation 쳬계로 되어 있어 신기술이 개발되고 수익모델을 갖추어 상용화되기 위해서는 관련 법을 만들고, 법제화에 따라 인증이나 허가를 획득하여 사업화가 이루어진다. 관련 법규 제정이 선행하여야 사업을 추진하는 구조이다.

그러나, 산업선진국은 Negative Regulation 방식이다. 도전적인 선도 신기술를 적용하여 기술창업(Start-up)을 할 수 있고, 사업화 과정에서 나오는 병폐나 악영향을 규제하는 제한적 규제를 한다. 그래서 실리콘밸리는 새로운 아이디어를 첨단기술을 활용하여 네가티브 규제를 우회하여 가능한 새로운 시장을 생성하고 개척한다. 그런 배경으로 우버와 에어비앤비, 스페이스X, 23 and Me 같은 비즈니스모델이 나오고 신성장을 이끌어간다.

미국은 신기술 연구개발이 앞서 있고, 네거티브 방식의 규제를 통해 사업 모델도 빨리 숙성할 수 있는 조건을 갖추었다. 여기에 글로벌 선도시장도 있고 스타트업 창업을 활성화 하는 인큐베이팅, 액셀러레이팅, 투자유치 등의 시스템 네트워크를 갖춘 기술창업 생태계가 경쟁적으로 활성화 되어 있어 많은 유니콘 기업 성공 사례가 나오고 있다.

한국은 포지티브 방식 규제여서 아이디어와 기술이 있어도 관련 법제화와 기존 밸류 체인의 사업모델 이해당사자 간의 갈등으로 사업적 진입이 늦다. 현실적으로 한국의 규제 방식이 하루라도 빨리 네거티브 방식으로 전환되어야 할 필요가 있다.

또한, 거대 이머징마켓인 중국 산업 정책은 사후규제 방식으로, 선진 산업국을 추월할 수 있는 방법을 일단 추진하며 사회적 부작용이나 악영향이 발생하는 문제에 대하여 사후에 조정하고 규제에 나서는 정책이다. 그렇게 해서 미국의 경제산업 플랫폼과 견주는 알리바바의 알리페이, 바이두, 텐센트의 위쳇 등 신기술 방식의 비즈니스가 크게 성장해가고 있다.

여기에 중국은 퀀텀 점프를 시도하고 있다. 지금 산업인프라와 기반기술의 경쟁력이 뒤지는 분야에서는 한 단계 기술 장벽을 뛰어 넘는 다음 단계의 미래기술 수준에 집중 투자하여 글로벌 경쟁력을 키우자는 것이다. 내연 자동차분야 보다는 전기차와 공유 드론택시 사업에서 경쟁력을 높여 공해 문제와 차세대 모빌리티 기술에 집중 투자하여 선도산업을 추진하는 방식이다. 자동차를 잘못 만들지만 바로 우주선과 스마트 도시는 경쟁력을 갖추기 위해 집중하고 선택하는 것이다. 이런 중국의 선택에서 나온 것이 사후규제다. 일단 새로운 기술이나 아이디어를 사업화 해보고, 이후에 인민들에게 위해가 되거나 시장을 문란하게 하면 규제를 한다.

4차산업혁명형 의료산업 사례에서도 선도하는 미국 등의 의료 선진국을 비롯하여 아시아의 중국도 4년 전부터 B2C 원격의료서비스를 시작했고 정보화 시스템에 보수적인 일본도 이미 진입하여 서비스하고 있다. 우리나라는 20년 전부터 (주)휴민텍을 시작으로 기술, 특허, 제품을 연구개발하고 시도했지만 법규의 지원이 미비하고 아직도 수익을 내는 비즈니스 모델이 상용화되지 못하는 후진적인 상황이라 아쉬움이 있다.

▶의료 산업의 전망과 함께 기업들이 연구하고 준비해야 할 내용을 짚어 주십시오.

예전에는 환자의 임상을 의사가 직접 병원에서만 대면하여 진료했지만 이제는 세계가 디지털 병원화하고 있다. 다양한 지능적 검진, 임상 처리 방법과 우수한 진료경험에서 축적된 의료데이터 기반의 지능적 CDSS 도구와 같은 AI 진단지원시스템이 협력하고, 원격의료를 통한 바이오메디컬 플랫폼 네트워크망에 의한 협진 의료서비스가 구축되어 의료 서비스의 시간·공간의 물리적 한계 문제를 극복하고, 진단의 신뢰성을 향상하는 성과를 내고 있는 상황이다. 하지만 기술적이고 물리적인 환경은 AI가 지원 가능하지만 의학적, 윤리적, 법적 책임은 의사와 병원이 가질 수 밖에 없는 구체적인 영역이므로 의사 주체와 첨단 기술적 시스템이 효율적으로 잘 통합되어 협력되어야 한다.

개별적으로는 불충분한 지식과 경험, 그리고 많은 증례를 의료경험 데이터 자원과 AI 분석예측 도구가 더 정확하고 편리하게 제공하므로서 제한적인 시간 영역과 지역의 한계 환경에 근무하는 의료진과 기관에서는 좀 더 혁신적인 형태의 의료서비스 관리가 가능하다. 제한적 환경의 의사나 병원도 빅데이터 인포메틱스 플랫폼과 AI 지원 도구를 통해서 보다 확장된 진료와 협진도 가능하다. 이런 연유로 의료 분야는 더욱 빅데이터, 인공지능, IoT, 블록체인 등의 4차산업혁명 기술 융합이 중요하다고 할 수 있다.

이런 점에서 원격진료와 같은 의료 산업이 성장할 수 있도록 규제 완화가 좀더 과감히 이루어질 필요가 있다. 의료비 상승이나 의료 계층 양극화 같은 우려, 동네 1차 병원의 수입 감소 우려 등이 부각되며 규제가 가로막고 있지만 장기적으로 보면 디지털병원, 원격진료 등의 테스트베드 성공 사례를 만들어서 글로벌 시장에 진출하는 계기로 삼는 것이 중요하다.

의료 산업은 고도의 정밀한 의료 경험 데이터가 축적되어야 하는 고부가가치 지식산업이고 진입장벽이 높아 추격형 개발도상국, 산업후진국이 단기간에 발전하기는 힘들다. 그런 면에서 우리나라가 계속 발전해가기 위해 신성장 4차산업으로 나아갈 수 있는 분야가 바로 의료 분야다. 우리나라도 제조업이나 노동집약적 산업으로는 더 이상 지속적인 성장을 견인하기가 어려운 상황이다.

한국이 잘 할 수 있는 산업 분야가 K-Style 산업으로 게임, 드라마, 음악 등 엔터테인먼트 산업이 한류를 이끌고 있는데 그보다 더 잘 할 수 있는 분야가 의료 분야다. 의료 분야에서 우리나라의 우수한 의료전문 인재들이 역동적인 경험을 통해 많은 경험 데이터를 축적해 가고 있다. 한국의 의료 시스템도 세계적으로 앞서 있다. 하지만 산업화는 앞서 있지 못하다. 세계 시장에서 의료 분야의 한국 점유율은 미미한 수준이다.

장기간 연구하고 경험을 쌓고 임상을 통해 신뢰와 함께 성장하게 된 한국 의료산업이 내부적으로 글로벌 경쟁력이 우수한 역량을 갖춘 의료체계 시스템을 어떻게 산업화하고 우리나라의 미래 먹거리로 만들 것이냐의 고민이 깊어야 한다.

빅데이터를 활용한 AI 엔진을 네트워크 상에서 원격으로 제공하고 협진하는 모델은 글로벌 디지털 원격의료의 기반 프레임이 되어 수출이 가능한 신성장 미래 의료산업 분야가 될 수 있다. 바로 새로운 한류를 이끌어갈 의료 한류 서비스산업, 연구중심 병원 사업으로 성장 가능한 것이다. 특히 의료산업은 부가가치가 매우 높아 현재 1% 수준의 의료 산업 세계시장 점유율을 5% 수준으로만 올려도 한국의 지속적인 미래 신성장에 적극 기여하는 주요 대체 산업분야로 진화 발전해 갈 수 있다.

정부의 바이오 의료 분야 정책에서 나아갈 바람직한 방향이나 지원이 필요한 부분에 대해 말씀해 주세요.

의료 분야에는 크게 세 영역의 데이터가 있다. 하나는 EMR을 중심으로 구축된 진료 데이터다. 병원이 보유한 데이터나 국가기관, 보험회사, 등의 보유한 데이터가 있다. 또 하나는 유전체 지놈 데이터이며, 또한 개별 생활 환경 Life-log 데이터다. 환경과 생활습관 자료는 개인이 속한 집단이 살아가는 물리적 생활 환경과 자신이 생성해 가는 생활행태를 포함한 다양한 스마트 웨어러블 플랫폼이 수집한 경험과 속성이 포함된 자원데이터 로 형성된다.

의료산업은 각 데이터 자원의 가치를 발굴해낼 수 있는 창의적인 모델을 발굴하여 사업화할 수 있다. 진료 데이터를 통해서 전통적인 증상 발현후의 치료뿐만 아니라 좀더 환자 개인에게 적합한 예측 진단, 처방을 통한 정밀의료 서비스를 제공하고, 유전체 분석을 통해 잠재적인 취약한 질병 부분을 찾아내고 예방 서비스를 진행하며, 환경 데이터 분석으로 식이요법이나 운동 처방, 스트레스관리, 지역사회 감염병 대응 등을 할 수 있는 다양한 확장성을 가지고 있다.

이와 관련하여 서울대학교 병원과 아주대학교 등이 함께 헬스아바타 연구를 진행해 본 경험이 있다. 관련 분야의 여러 연구 기관과 전문가들이 세 영역의 데이터를 나누어서 7년간 연구하여, 이런 데이터를 모아 플랫폼을 만들고 분석예측 엔진들을 만들어 산업화에 기여하였다.

이를 위해 정부, 학계, 산업계, 연구소 등이 함께 산학연 생태계를 만드는데 힘을 모아야 한다. 우리나라가 가진 세계적으로 가장 우수한 역량의 하나가 테스트베드 마켓을 형성하고 있다는 것이다. 이 테스트베드의 역량과 선도적 역할을 통해 글로벌 시장 개척으로 추진하는 과정에 대한 국민적 이해가 이루어진다면 각각의 영역집단 사업모델 이해 조정과 규제의 문제도 보다 빠르게 해결될 수 있으며, 이해당사자들의 밸류체인 구조에 기여할 수가 있을 것이다.

원격의료의 사례를 살펴본다면 지역에 있는 1차 병원이 피해를 보는 게 아니라 각 진료기관의 영역이 넓어지고 성과와 혜택도 함께 누릴 수 있는 밸류체인의 기여에 대한 이해와 설득이 있어야 한다는 것이다. 이 밸류체인에 있어서의 이해당사자 역할에 대한 조정과 참여관계 설득이 사회와 정부가 해야 할 일이다. 4차산업혁명 시대의 디지털 의료산업 혁신분야에서도 이러한 프레임 구성과 정부가 이 테스트베드 마켓에서의 레퍼런스를 가지고 이해당사자들의 역할과 가치를 조정한 성공사례를 구축하면 글로벌 의료서비스 해외시장에 진출해 큰 부가가치 생태계를 만들어 갈 수 있다.

원격의료 네트워크에서는 역할별로 각 등급의 병원영역이 할당되어 협력체제를 구성하여야 한다. 1차병원이 지역 환자와 직접적인 접촉하는 로컬 클리닉으로서 그 지역의 주치의로서 역할을 하고, 이어서 질병의 단계와 전문 영역의 고려에 의해 2차 3차 병원의 역할을 더한다. 또한, 시스템개발 구축 지원하는 산업기술과 협력해서 각 당사자의 수익모델을 생성관리하여 전체 서비스플랫폼을 위해 기여하는 것을 테스트베트 마켓에서 성공 모델로 만들어야 세계시장에 큰 성과를 이루어낼 수 있다.

이런 성과의 가장 큰 수혜자는 환자다. 시민단체 등에서도 영리병원화, 의료비 상승, 서비스의 저급화 등에 대한 우려만이 아니라 국민들의 편익과 미래의 의료건강 신성장 산업 활성화를 국가 전략산업분야로 이해하고, 정부는 소통과 설득을 통해 이런 밸류체인 성공사례를 만들고 해외에 나가 미래 먹거리를 만들어내는 기회를 잡아야 한다. 더 크게 보고 포용 협력하여 글로벌 마케팅으로 수익의 파이를 키우는 국민적 합의, 이해당사자에 대한 설득이 필요한 시점이다.

박범 교수가 인터뷰를 하고 있다. 사진:미래경제뉴스
박범 교수가 인터뷰를 하고 있다. 사진:미래경제뉴스

휴민텍을 운영하시면서 산업화에도 힘쓰시는데 소개를 해주신다면?

개인 진료 기록은 원천 데이터로 생성하여 메가바이트 수준이고, 생애에는 기가급 이상이 된다. 병원 각 부서의 환자기록은 테라급, 대형병원의 데이터는 페타(PB : Petabyte)급 수준이 된다. 국내 최대 대형병원에서도 병리분야의 구축에 5년간 12페타급 빅데이터를 구축하여 미래 Biomedical Informatics 활성화 사업을 추진하고 있다. 국내 주요 의료기관은 이제 연구중심병원, 데이터 중심 디지털병원, AI 기술 활용 의료정보 기반 구축, 의료데이터 사이언스 등의 전략적인 분야에 진화발전하고 있다.

휴민텍(Human Informatics Technology)은 Biomedical Informatics Platform 구축과 병리과, 신경정신과, 피부과, 산업의학과 등의 의료보건 분야의 관련 데이터 자원을 생성, 수집, 저장, 통합, 분석, 활용 관리와 원격병리진단, AI CDSS 연구개발 등의 솔루션을 연구개발하고 구축하는 기업으로 120 여개의 프로젝트를 구축하여 75개 이상의 국내외 대형 병원 및 의료 연구기관에 시스템을 운용 관리하고 있다. 지난 20여 년간 인터넷 기반의 의료정보시스템, 유비쿼터스 헬스케어, 헬스 아바타, AI Biomedical CDSS Platform 등의 사업과 Digital Pathology 시스템 등에 선도적인 연구개발과 제품을 상용화하였고, 이 분야의 Leica Bio Systems, Sectra 등의 글로벌 파트너들과도 협력하여 의료 데이터 자원의 플랫폼 구축 사업과 디지털 병원 사업화 혁신에 지속적인 진화 발전에 기여할 것이다.

*박범 교수는...

1992년 lowa State University에서 산업시스템공학 HCI(Human-Computer Interaction) 박사를 취득하고 학계와 산업계를 두루 거친 산학 융합형 전문가다. 2000년 빅데이터를 다루는 (주)휴민텍을 설립했으며 한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원, 경기 u-Health 사업단장, 아주대학교 학생처장, 연구처장, 산학협력단장을 역임했다. 서울대학교 의과대학 정보의학연구센터, 의공학과 객원연구교수를 거쳐 현재 아주대학교 산업공학과 교수, (사)한국시스템엔지니어링학회 회장, 경기정보산업협회 부회장 등을 맡아 의료IT 산업의 성장을 위해 헌신하고 있다. 

 

 

 

 



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