ICT Brief 2024-34호

□ 병원·의료 서비스를 일컫는 헬스케어 산업에서 ‘생성형 AI’ 부상

• ㅇ 헬스케어 분야 AI는 ’10년 IBM의 의료 AI ‘닥터 왓슨’으로 주목받았으나 진단 부정확성, 수익성 문제 등으로 대중화에는 한계
  * 왓슨은 방대한 의료 데이터 분석, 질병 진단, 치료 계획 제시 등 기대를 모았지만, 기존 의료 시스템과의 차이, 의학적 검증 부족, 의료 전문가 니즈를 충족시키지 못하면서 한계 직면, ‘왓슨 헬스’ 사업부는 투자회사 ‘프란시스코 파트너스’에 매각
• ㅇ 최근 텍스트에서 이미지·영상까지 이해·생성하는 챗GPT, 거대언어모델(LLM) 발전과 맞물려 헬스케어 분야의 생성형 AI 활용이 화두로 부상
  * ’18년 오픈AI의 GPT 출현 이후, 챗GPT ‘GPT-3.5’, 옴니모델(Omni model)의 ‘GPT-4o’까지 진일보, 구글(제미나이)·메타(라마)·애플(애플 인텔리전스) 등 개발 활기
• ㅇ 특히 의료용 챗GPT, LLM이 인간 능력과 버금가는 수준으로 성장하면서 진단·치료·병원 행정 등 헬스케어 전반의 영역에서 도입 현실화
  * 챗GPT, 미국 의사면허시험(USMLE) 합격 수준(50% 이상 정확도) / 미국암연구소와 챗GPT의 답변 비교 분석 연구에서 미국암연구소 답변 대비 96.9%의 정확성 달성
• ㅇ 헬스케어 분야의 생성형 AI 시장은 ’23년 14억 5,000만 달러에서 ’32년 217억 4,000만 달러로 동기간 CAGR 35.1%의 성장률 기록 전망

□ 빅테크는 신약개발 투자 강화, 국내 업계는 진단·치료 등에 집중

• ㅇ 글로벌 IT 기업들은 예방, 진단, 치료, 신약개발 등 헬스케어 전반에 걸쳐 생성형 AI 기술을 적극적으로 도입하며 영향력 확대
• ㅇ 국내 업계는 영상 판독을 포함한 스크리닝/진단/진료처방 분야 진출은 활발하나 신약개발 분야에서는 상대적으로 투자 부족

□ 생성형 AI 만난 헬스케어 ‘혁신’과 ‘규제’의 균형점 모색 필요

• ㅇ 안전하고 책임감 있는 AI 활용을 강조하는 미국, 최근 고위험 AI 등 엄격한 규제를 적용한 EU, 의료 DX를 전개하는 일본 등 각국 정부는 AI 헬스케어 분야의 중요성을 인식하고 정책적 지원 강화

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