AI가 여는 9천억 달러 헬스케어 대전환

헬스케어 산업 내 AI의 발전 과정

• AI는 헬스케어 산업에서 1960년대 기본적인 의사결정 지원 도구, 2010년대 머신러닝 및 딥러닝 활용 등에 그침
• 2020년대 현재, AI는 신약 개발 및 연구 최적화를 최전선으로 헬스케어의 전면에서 활용 가능
• 2030년 경 AI는 헬스케어를 전면적으로 재편할 것이며, 개인 맞춤형 정밀 의료를 가속화하고 원격 모니터링과 원격 의료가 가능해 지는 등 의료 환경의 확대를 이끌 것으로 예상

2030년 글로벌 헬스케어 시장 전망

• 글로벌 헬스케어 시장 규모: 2025년 22조 달러 → 2030년 29.4조 달러 규모 전망 (CAGR 5%)
• 헬스케어의 8개 세그먼트 중 디지털 헬스 부문의 CAGR이 21%로 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상

헬스케어 AI 비즈니스 모델이 직면한 도전

• 규제 환경 파편화: 지역별 맞춤형 전략을 요구하는 규제로 인해 비용 증가, 복잡성 증대, 시장 출시 지연 등 초래
• 전문 인력 부족: 헬스케어와 AI 분야를 아우르는 역량을 갖춘 전문가가 부족하여 기술 도입 및 고도화 기회 제한
• 데이터 접근성 미흡: 의료 데이터가 표준화 되지 않아 품질이 낮고 접근이 어려워 데이터의 통합과 활용이 어려움
• 기술 성숙도 부족: 헬스케어 분야의 엄격한 규제, AI 솔루션의 기술력 부족으로 AI의 원활한 통합 저해
• 소비자의 AI 거부감: AI의 데이터 수집에 대해 소비자의 의구심이 존재하며, 특히 일본 등 전통적 환경에서 거부감 심화
• 기업의 기술 수용도 저조: 기업의 거부감 혹은 이해도 부족으로 전문화된 프로세스에 신기술 적용이 어려움

헬스케어 AI의 잠재력

• 헬스케어 분야에서의 AI 도입률은 2배 이상 증가할 전망: 2025년 도입률 15% → 2030년 30% 이상
• AI는 헬스케어 시장 전반에 걸쳐 최대 2030년 8,680억 달러의 기회를 창출할 것으로 전망되며, 이는 약 6,460억 달러의 비용 절감과 2,220억 달러의 신규 매출로 구성

글로벌 제약∙바이오 기업이 취해야 할 전략

• 글로벌 AI 거버넌스 수립: 생태계 파트너십으로써 데이터 관리 표준화, 규제∙윤리기준 준수, 기술플랫폼 구축
• 기초 AI 역량 확보 후 확대: 기초 AI 역량을 설계한 후 지역별 맞춤화를 진행하여 투자 비용 감소 및 지역별 의료 시스템 구현
• 지역별 맞춤형 비즈니스 모델 개발: 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역별 특성에 대한 이해를 바탕으로 지역 맞춤형 사업 전략 수립