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고령사회와 라이프케어 서비스

입력 : 2018.10.04 15:54

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[첨단 헬로티]

 

기술발전과 의료시스템 혁신 간에 균형을 유지할 수 있는 기준 필요 


Ⅰ. 서언


급속한 인구고령화 현상은 고령인구의 유병기간이 늘어나면서 의료비 부담이 증가되고 있다. 이에 질병의 진단·치료에서 예방·사후관리 중심의 헬스케어(Health care) 서비스가 확산되고 있다. 나아가 사회적 약자(실버세대나 장애인 등)의 일상생활에서의 안전과 편리성을 추구하는 라이프케어(Life care) 서비스로 확대되고 있다[1][2][3][4].


이 연구에서는 2000년 고령화사회 17년 만에 2017년 8월말 고령사회에 진입한 인구고령화로 인한 맞춤형 생활서비스 등 라이프케어 서비스 패러다임 변화에 대해 설명한다. 이를 토대로 맞춤형 질병치료를 통해 의료비절감 및 환자만족도를 향상시켜가고 있는 라이프케어 서비스 개발동향 및 효과분석 정보를 제시한다. 


아울러 초대용량의 의료 빅 데이터 둥 개인정보의 공유 및 보안에 따른 법적·제도적 이슈 등 라이프케어 서비스 주요 이슈에 대해 설명한다. 이를 토대로 ICT 기반의 라이프케어 서비스 운용성과 고용창출의 양면성(긍전적/부정적) 등 라이프케어 서비스 산업의 발전방향과 시사점을 제시한다.


Ⅱ. 라이프케어 서비스 패러다임 변화


1. 인구고령화 이슈

2017년 8월 기준, 국내 총 226개 시/군/구(광역시·도별) 65세 이상 고령인구비율을 보면 14%∼20%인 지역은 제주도(14.1%)/전라북도(18.8%)/경상북도(18.8%) 등 59곳, 7%∼14%인 지역은 세종특별자치시(9.7%)/울산광역시(9.8%)/경기도(11.3%)/광주광역시(12.2%)/서울특별시(13.6%)/대구광역시(13.8%) 등 73곳, 7% 미만은 1곳으로 나타났다[5][6]. (표 1 참조)


▲ 표1. 국내 광역시·도별 고령인구비율 및 증가추이


한국의 고령인구(65세 이상) 증가추이는 2016년 11월 1일 675만5,000명(전체인구 5,127만 명 중 13.6%)에서 2017년 8월말 725만7,288명으로 전체인구 5,175만3,820명 중 14.0%를 기록하였다. 이로써 한국은 2000년 고령화사회에 진입한 지 17년 만에 고령사회에 진입하였다1).


전라남도가 21.4%로 고령인구 비율이 가장 높은 곳으로, 세종시가 9.7%로 가장 낮은 것으로 나타났다[7].


2. 맞춤형 생활서비스 이슈

국가의 의료비부담 완화, 국민건강수명 연장 등을 위해 예방과 모니터링을 통한 발병 이전의 건강관리 중요성을 강조하고 있다. 이러한 의료서비스 패러다임의 변화는 질병의 사전관리, 진단과 치료, 사후관리를 포괄하는 라이프케어 서비스 산업으로 발전하고 있다. 


라이프케어 서비스는 ICBM(IoT-Cloud computing system-Big data analysis-Mobile device) 기술력의 발전과 함께 실시간·지능형·맞춤형 생활서비스를 가능하게 하면서 생활안전 서비스 분야의 혁신을 주도하고 있다. 오랜 기간 동안 측적된 의료 및 생활안전 관련 빅 데이터 분석정보를 기반으로 최적화된 맞춤의료(personalized healthcare) 및 생활안전/편의 서비스를 제공할 수 있는 토대가 형성되고 있다. 다양한 센서를 통해 수집한 개인의 행동이나 환경적 데이터베이스와 전자의료기록(EMHR)이 연계된 개인생활기록(PLR : Personal Life Record) DB 구축이 가능해지면서 더욱 빠르게 발전하고 있다[8][9]. (표 2 참조)


▲ 표2. EMHR 및 PLR의 특징


EMHR과 PLR은 건강보험 기록에서부터 라이프로그 관련 정보에 이르기까지 다양한 데이터분석을 가능하게 하고 있다. 이를 통해 정상인의 건강관리, 만성질환자의 질병관리, 사회적 약자(실버세대나 장애인 등)의 생활안전관리 등 편리성을 추구하는 라이프케어 서비스로 발전하고 있다. EMHR과 PLR은 다음과 같이 의료서비스의 마케팅 패러다임 변화를 주도하고 있으며, 각종 위험요인에 대한 조기 진화 가능성을 제공하고 있다[2].


3. 패러다임 변화

스마트 헬스케어용 웨어러블 기기 사용자들이 웨어러블 플랫폼을 통해 스스로 검사한 건강증진 사실을 직접 증명함으로써 건강보험료 인하를 도모하고 있다. 헬스케어 서비스를 통해 가입자의 건강상태를 측정하고 축적된 정보를 활용하여 적정보험료를 산정하고 보험사의 손해율을 관리할 수 있을 것으로 평가받고 있다. 이처럼 의료비용 체계의 변화를 통해 라이프케어 서비스를 구현하고 있는 국내외 동향을 간단히 요약하면 다음과 같다[2].


- 미국의 보험사(Humana, Oscar 등)들은 스마트 헬스케어용 웨어러블 기기를 사용하는 조건으로 건강보험료를 할인해주는 새로운 방식을 시범적으로 도입하고 있다.


- 미국의 의료보험회사 Wellpoint는 왓슨을 활용한 데이터분석 시스템을 통해 환자별로 최적의 치료효과와 의료비용을 산출하여 의료 시술을 사전 승인하는 과정에 적용하고 있다.


- 미국의 제약업체 Insilico Medicine은 딥 러닝 기반의 의료플랫폼(DeepPharma)을 개발하였다. 이를 통해 사용자의 신체조직에 특화된 약물정보를 분석하여 연구개발에 활용하고 있다.


- 한국의 알리안츠생명에서는 스마트 헬스케어 앱(올라잇앱)을 개발하여 스마트 헬스케어용 웨어러블 기기를 활용한 DB집적과 보험료할인 서비스 등을 도입하고 있다.


Ⅲ. 라이프케어 서비스 개발동향 및 효과분석


1. 서비스 개발동향

전자의료기록(EMHR)과 개인생활기록(PLR) 서비스가 통합된 라이프케어 서비스는 의료서비스의 비효율성(잦은 병원 방문, 의료장비에 의한 검사 등)을 개선하여 예방형·맞춤형 질병치료를 통해 의료비절감 및 환자만족도를 향상시켜가고 있다. 생활안전 부문에서는 머신러닝(machine learning) 시스템을 이용한 분석기능을 통해 재난이나 교통사고 등과 같이 예측하기 어려운 사고로부터 개인을 보호하는 서비스의 질적 수준을 향상시켜가고 있다. 특히 머신러닝 시스템의 첨단 데이터 분석기법은 LBS(Location Based Services : 위치기반 서비스)를 토대로 개인별 주변상황에 따른 최적의 맞춤형 생활안전 서비스를 제공하는 근거가 되고 있다.

 

라이프케어 서비스가 지향하고 있는 스마트 헬스케어 서비스와, 스마트 생활안전 서비스의 패러다임 변화는 환자의 개인 의료기록과 유전정보는 물론 스마트폰/웨어러블 기기/의료기기/각종 센서의 실시간 데이터를 활용하여 진단의 정확성을 향상시켜가고 있다 1인당 100만GB 이상의 헬스케어 빅 데이터가 생성될 것으로 예상되며, 의료 빅 데이터의 양은 2~5년마다 두 배씩 증가할 것으로 예상된다2) [2][10][11].

 

국내외 의료기관들과 ICT 업체들은 EMHR과 PLR 서비스가 통합된 라이프케어 서비스를 제공하기 위해 머신러닝 기능을 활용한 진단시스템을 도입하거나 솔루션을 개발하는 데 주력하고 있다. 의료기관에 진단 솔루션을 제공하는 기술기업들도 머신러닝 기능을 통해 성능 향상과 의료진의 편의를 증진시키고 있다. 국내외 의료기관과 관련 ICT 기업의 개발동향을 간단히 요약하면 표 3과 같다[2][12].


▲ 표3. 국내외 라이프케어 서비스 개발동향


2. 효과분석

라이프케어 서비스가 확산되면서 스마트 헬스케어 부문과 스마트 생활안전 부문에서 효과가 파급되고 있다[13].


■ 스마트 헬스케어 부문

- 의료비용 산정방식이 투입비용에서 효과중심으로 점차 전환되면서 환자 데이터분석을 통한 정교한 맞춤형 치료와 관리가 이루어지고 있다.


- 이에 따라 의료(진료) 행위나 의약품의 가치도 각 환자별로 다른 치료효과와 연동되어 평가되고 있다. 아울러 신약개발을 위한 시간과 비용절감 효과를 나타나고 있다.


■ 스마트 생활안전 부문

- 머신러닝 알고리즘을 통해 사건/사고 빅 데이터를 분석하여 최적의 조합을 도출함으로써 생활안전 효율성을 향상시켜가고 있다.


- 다양한 기능을 최적화 할 수 있는 기계학습법을 통해 재난이나 교통사고 등과 같이 예측불가능하며 치명적인 피해를 주는 사고를 예방할 수 있는 지능적인 라이프케어 서비스로 발전하고 있다.


Ⅳ. 라이프케어 서비스 주요 이슈


1. 개인정보의 공유 및 보안 이슈

초대용량의 광범위한 의료 빅 데이터를 분석하기 위해서는 개인정보와 의료정보(진료기록 등)에 접근해야만 한다. 이로 인해 지극히 민감한 개인 프라이버시 및 사생활침해 등 보안문제가 발생할 수 있다. 의료기관원에 저장된 개인 의료정보를 의료기관/보험사회/제약회사/의료장비 및 솔루션 업체 등이 접속하면서 보안문제가 제기되고 있는 것이다.

 

라이프케어 서비스와 관련된 500개 기업들의 보안실태를 조사한 결과 ⅰ)의료 및 제약업계의 정보보안 대응속도가 매우 열악한 것으로 나타났으며3), ⅱ)개인정보와 의료정보에 익명으로 접속할 수 있어 이로 인한 개인정보 보호는 가능하지만 자신의 데이터가 누구에 의해 어떻게 사용되는가에 대한 알권리 및 거부권에 대한 방안이 필요한 것으로 나타났다[14][15].


2. 법적·제도적 이슈

라이프케어 서비스 산업의 확산은 머신러닝 시스템과 같은 첨단기술을 적용한 의료행위를 인정할 수 있는지, 책임성에 대한 범위와 한계를 어디까지 인정할 것인지 등에 대한 법·제도의 개선이 필요하다. 즉, 머신러닝의 데이터분석 및 예측기능을 바탕으로 의료행위가 이루어지는 경우 행위의 주체와 범위에 대한 재정의가 필요하다. 인간의 생명을 다루는 의료서비스는 고도의 전문성이 요구되는 영역이기에 매우 엄격한 규제가 필요하기 때문이다.

 

고도의 컴퓨팅 머신 의료서비스를 수행하거나 보조하기 위해서는 의료 인력에 준하는 면허(자격요건)가 필요하다는 주장이 제기되고 있다[9]. 따라서 첨단 컴퓨팅 머신의 책임성 문제는 의료서비스에서 자동화의 범위와 역량에 대한 의료적 판단 및 사회적 합의가 매우 중요하다. 시스템의 분석 결과에 따른 치료방법 등이 만족스럽지 못하거나 의료사고 발생 시 책임소재를 둘러싼 분쟁가능성에 대해서도 면밀한 대응책이 필요하다[1].


Ⅴ. 라이프케어 서비스 발전방향


1. ICT 기반 운용성능 향상

ICT 기반 라이프케어 서비스를 의료서비스 시스템과 연계하기 위해서는 원격의료(전문가-환자), 원격의료자문(전문가-전문가), 원격모니터링(주치의-환자), 의학지원 및 의료서비스 등 의료정보화 서비스를 제공할 수 있는 운용성능이 보장되어야 한다. 이를 위해 기술적 측면에서는 의료/생활안전 서비스 제공자와의 네트워킹을 통해 수요자의 웰빙(well-being) 역량을 강화시키고 사업표준 재전과 통합 등이 필요하다. 경제적 측면에서는 수요니즈를 수용할 수 있는 임상적 수용성과 비용 및 규제환경 등에 대한 효과의 증거능력이 있어야 한다[16].


2. 고용창출의 양면성

라이프케어 서비스가 점차 확산되면서 머신러닝(machine learning) 시스템과 같은 지능형 컴퓨팅 기술이 활성화되고 있다. 아울러 4차 산업혁명과 맞물리면서 의료서비스 분야에서의 인력감축 문제가 이슈로 부각되고 있다. 한편에서는 지능형 기계들의 기능이 다양해지고 비용이 저렴해지면서 인력대체 현상과 함께 새로운 산업과 일자리가 나타날 수 있을 것이라는 전망도 있다. 이들 긍정적인 측면과 부정적인 측면의 주장을 간단히 요약하면 다음과 같다[17].


■ 긍정적인 측면(미국 MIT의 로드니 브룩스 교수의 주장)

- 인공지능의 인력 대체 현상이 자연스럽게 운영된다면 헬스케어 관련 고용·노동 시장에 큰 충격을 미치지 않을 것으로 전망하고 있다.


- 40년 후 전 세계 노동인구 감소와 생산성저하 전망에 비춰볼 때 고용시장에 미치는 영향력은 미미하다고 주장하고 있다.


■ 부정적인 측면(영국 옥스퍼드대학의 마틴 스쿨 교수의 주장)

- 첨단기술 도입으로 인한 고용감소 속도가 새로운 고용창출 속도를 앞지를 것이라는 우려가 있다.


- 미래기술의 영향력에 대한 연구결과 전체 고용의 47% 정도가 위험하다고 분석하고 있다.


Ⅵ. 시사점


라이프케어 서비스의 새로운 가치를 제공하기 위해서는 의사결정지원체계를 통해 양방향 의사전달이 가능한 건강관리 소통체계 및 보안체계 등이 구축되어야 한다. 아울러 의료정보화 플랫폼을 통해 새로운 수익창출이 가능해야 한다. 이외에도  ICT 기술력을 기반으로 한 라이프케어 서비스(모바일 앱 포함) 및 제품이 출시될 때 기술의 유효성과 안정성이 반드시 검증되어야 한다. 아울러 모바일 앱(mobile application)의 유효성과 안정성 평가, 기능의 복잡성 정도 등에 대해서도 수요니즈를 반영한 검증이 필요하다. 오픈소스 생활/의료 서비스용 디바이스, 모바일 의료기술과 가정용 기구, 건강 관련 앱 등을 구분하여 접근할 필요가 있으며, 이를 토대로 건강관리 시스템과 비교하여 효율성과 위험성이 검증되어야 한다.

 

특히 모바일 앱의 경우 사용자의 건강관리에 관련된 것이라면 평가기준에 맞는 수준을 꼭 유지해야 하기 때문이다[1]. 라이프케어 서비스가 대중화되기 위해서는 우선적으로 다양한 개인생활정보 및 의료(진료)정보를 수집/분류하고 다른 정보체계와 연계시켜 가치를 생산할 수 있는 플랫폼 구축이 필수적이다4). 특히 컴퓨팅머신을 통해 다양한 곳으로부터 정보를 수집하여 안전하게 저장하는 데 기술적 오류나 장애 없이 처리할 수 있는지, 모든 개인정보를 웹(web) 상에서 편리하게 엑세스 할 수 있는지, 민감한 개인정보 유출로 인한 피해를 차단할 수 있는지 등 다양한 이슈에 대한 안전성이 검증된 플랫폼을 개발할 필요가 있다[16].


Ⅶ. 맺음말


스마트 헬스케어 산업(웨어러블 기기 보급 및 의료정보화 진행 등)이 확산되면서 개인정보를 기반으로 새로운 서비스를 제공하려는 시도가 활발해지고 있어 조만간 이에 대한 가이드라인이 도출될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 특히 라이프케어 서비스 관련 글로벌 기술시장을 선점하는 데 있어 필수적이 사항이다. 라이프케어 서비스 산업의 확산으로 인해 일자리창출 효과가 감소효과를 능가할 것인지, 실직한 사람들이 새로운 일에 적응할 수 있을지 여부는 확실하게 단정지을 수는 없는 일이다. 


하지만 의료서비스는 진료의 전문성과 환자치료에 필요한 휴먼 인터페이스(human interface)가 중요하기 때문에 ICT 기술력(인공지능, 빅 데이터분석 등)을 적용한 상호보완이 필수적이이다. 이를 위해서는 의료서비스의 환경변화에 맞는 생태계를 구축하여 보건·의료 제도의 지속적인 개선을 통한 삶의 질 향상에 주력할 필요가 있다. 아울러 기술의존적인 ICT 기술력 활용방식을 지양하고 수요니즈를 기반으로 한 보다 체계적인 접근법이 필요하다[1]


ICT 첨단기술이 의료서비스 시스템을 빠르게 변화시켜가고 있다. 이에 보건·의료 제도의 본질을 직시하고 기술발전과 의료시스템 혁신 간에 균형을 유지할 수 있는 기준이 필요하다. 라이프케어 서비스 산업의 확산으로 인한 고용시장의 긍정적인, 부정적인 효과에 대해 완충작용을 위해서는 의료진의 머신러닝 기반 의료데이터 분석 인력을 위한 교육 등 의료인력 양성 체계에도 변화가 필요하다. 아울러 머신러닝 기반의 의료/생활안전 서비스가 확산될 경우를 대비해서 데이터오류, 잘못된 알고리즘, 분석자의 실수 등 다양한 귀책요인과 그에 따른 책임범위를 명확히 규정한 사회적·제도적 메커니즘이 필요하다[1]


-------------

1) UN에서는 65세 이상 인구가 전체 인구의 7% 이상이면 고령화 사회로, 14% 이상이면 고령사회, 20% 이상이 되면 초고령 사회로 분류하고 있다. 한국은 2018년 8월말 기준 주민등록상 65세 이상 인구가 725만 명으로 전체 인구의 14.0%를 넘어서면서 고령사회로 진입한 것이다.


2) 1인당 100만GB 이상의 헬스케어 빅 데이터가 생성될 것으로 예상되며, 의료 빅 데이터의 양은 2~5년마다 두 배씩 증가할 것으로 예상된다.


3) 2010~2015년까지 의료서비스 부문에서의 범죄형 해킹이 무려 125%가 증가한 것으로 나타났다.


4) 의료/생활 정보 플랫폼에 개인정보를 저장·분석하며 다른 정보와 결합하여 웹을 통해 이를 공유할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 다양한 연구개발이 진행되어 왔으나 자신의 민감한 개인정보를 공유하는 것을 당사자가 수용할 수 있는 사회적 기반이 마련될 때까지는 앞으로도 더 시간이 필요하다.



박세환 전문위원 한국산업기술진흥협회 ReSEAT프로그램

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