데이터와 인공지능(AI)을 기반으로 개인의 건강 상태를 예측·관리하는 '예측형 헬스케어(Predictive Healthcare)' 산업이 급성장하고 있다. 의료 서비스의 중심이 병원 진료에서 환자·소비자 맞춤형 관리로 이동하면서, 예방 중심의 새로운 의료 패러다임이 자리 잡는 모습이다.

삼정KPMG는 11일 발간한 '데이터로 여는 미래, 예측의료의 시대' 보고서에서 "의료 체계가 치료 중심에서 벗어나 예방·맞춤형 관리로 전환되고 있다"며 "홈케어와 지역사회 기반 건강관리 서비스 확산이 가속화되고 있다"고 밝혔다. 의료기관의 역할도 단순 진단·치료에서 데이터 분석과 예방관리로 확대되는 추세다.

보고서에 따르면 글로벌 디지털 헬스 시장은 질병 진단·치료(Illness)와 예방·건강 증진(Wellness) 영역 모두에서 연평균 14%대 성장이 예상된다. 특히 웰니스 부문은 사용자 수 기준 연평균 14.2%로 빠르게 확대되고 있으며, 국내 시장 역시 진단기기·건강관리 플랫폼 중심으로 연평균 3.9%의 안정적 성장세를 이어갈 전망이다.

예측형 헬스케어는 AI와 빅데이터를 활용해 개인의 유전체, 생활습관, 의료기록 등을 종합 분석함으로써 질병 발생 가능성과 치료 반응을 미리 파악하는 기술이다. '예측(Predictive)·예방(Preventive)·맞춤형(Personalized)·참여형(Participatory)'의 '4P 의료 모델'로 구현되며, 질병 발생 이전 단계에서 예방을 실현하는 미래 의료의 핵심 패러다임으로 평가된다.

삼정KPMG는 예측형 헬스케어가 고령화, 만성질환 증가, 의료 인력 부족 등 구조적 문제를 해결할 수 있는 지속가능한 의료시스템의 대안으로 부상하고 있다고 분석했다. 보고서는 "글로벌 시장에서는 빅테크, 제약사, 의료기관 간 협업을 통해 AI 진단, 디지털 모니터링, 원격진료 서비스가 빠르게 상용화되고 있다"고 설명했다.

산업 확산의 핵심 요인으로는 ▲의료데이터의 신뢰성 확보 ▲AI 모델의 임상 검증 ▲공공·민간 데이터 연계 강화가 꼽혔다. 특히 병원 임상데이터와 개인 웨어러블 기기 기반 데이터가 결합될 경우, 예측 정확도 향상과 상용화 속도가 크게 높아질 것으로 내다봤다.

또한 AI 헬스케어 기술이 의료 현장에 안착하기 위해서는 기술력뿐 아니라 '경제성 검증'이 필수적이라는 점도 강조됐다. 의료비 절감 및 병원 운영 효율성 측면에서 비용효과성이 입증되어야 산업 신뢰도를 높일 수 있다는 것이다.

이를 위해 정부·기업·의료기관이 협력하는 '골든 스탠다드(Golden Standard) 검증체계' 구축이 필요하다는 제언도 나왔다. 정부는 민·관 공동 검증체계 제도화를 통해 AI 의료기술의 인증·활용 기반을 마련하고, 기업과 의료기관은 신뢰성 있는 임상데이터를 바탕으로 기술 검증과 인증을 강화해야 한다고 보고서는 제시했다.

아울러 ▲데이터 상호운용성 제고 ▲환자 중심의 통합 진료체계 구축 ▲민·관 협력 기반의 제도 정비가 병행되어야 산업 확산이 가능하다고 강조했다. 반면 ▲병원 간 데이터 표준 부재 ▲보험 및 수가 제도의 불확실성 ▲개인정보 및 의료정보 규제의 복잡성은 여전히 해결해야 할 과제로 지적됐다.

박경수 삼정KPMG 상무는 "예측형 헬스케어는 단순한 기술 혁신을 넘어 의료 패러다임의 근본적 전환을 이끄는 핵심 분야"라며 "신뢰성 있는 데이터 생태계와 제도적 기반이 마련된다면 한국은 글로벌 디지털 헬스케어 시장의 선도국으로 도약할 수 있을 것"이라고 말했다.