인공지능(AI) 헬스케어의 핵심기술인 '머신러닝'이 연평균 53% 성장률을 기록하며 2025년에는 175억달러에 도달할 것으로 전망됐다.

이를 주도하는 것은 미국으로 구글·IBM등 주요 기업이 모두 미국에 속해 있는 반면, 한국에서는 머신러닝 기술핵심 접근에 한계가 있어 분야별 육성전략과 융합촉진을 위한 다양한 정책이 마련돼야 한다는 분석이다.

한국보건산업진흥원은 최근 발간한 '헬스케어 분야 머신러닝 기술 활용(산업통계팀 김영식)'을 주제로 동향을 전망했다. 

머신러닝(Machine Learning)은 AI를 구현하는 구체적인 알고리즘으로서, 대용량의 데이터에 대해 알고리즘을 적용하고 컴퓨터를 통해 '학습'시켜 분석 작업을 수행하도록 기술을 개발하는 분야이다. 

이는 대량의 데이터를 처리하기 위한 기계분석 기술로, 의료기관, 연구소, 제약사 등 헬스케어 주요 분야에서 환자건강 개선을 위한 기술로 채택되고 있으며, 이를 구현하기 위한 학습방법으로 △지도학습 △비지도학습 △준지도학습 △강화학습 △딥러닝 △배치 학습 △온라인 학습 △사례기반 학습 △모델기반 학습이 있다.

머신러닝은 헬스케어 분야 AI 시장에서도 큰 비중을 차지하고 있는데, 2017년 기준 6억6,670만 달러로 평가됐으며, 연평균 52.6%로 상승해 2025년까지 175억7,500만 달러에 이를 것으로 전망되고 있다.

의료기관&의료서비스 제공자는 2017년 기준 9억 1,570만 달러로 평가됐으며, 연평균 48.5%로 상승해 2025년까지 207억 1,000만 달러에 이를 것으로 예상돼 주요 사용자로 분석됐다.

AI 기술 주요 적용 사례로는 환자 데이터&위험 분석, 환자 간호&의료기관 운영 관리, 의료영상&진단, 생활관리&모니터링, 가상 도우미, 약물발견, 정밀의료 등이 있다. 

환자 데이터&위험 분석이 2018년 기준 가장 큰 시장으로(약 4억 9,000만 달러) 평가됐으며, 연평균 48.8%로 상승해 2025년까지 79억 3,100만 달러에 이를 것으로 전망됐다. 의료영상&진단 분야는 2018년 기준 약 2억 4,000만 달러로 데이터&위험분석보다는 낮았으나, 적용사례 중 가장 높은 성장률(57.8%)을 보이며 2025년 58억 6,700만 달러에 이를 것으로 평가됐다.

머신러닝 시장은 미국이 주도하는 것이 유력시 되고 있다.

북미지역에서는 헬스케어 분야 AI 시장 중 37.5%를 차지하며 가장 큰 비중을 보이고 있으며, 머신러닝 성장이 핵심요소로 전 치료과정에서 AI 기술을 채택하며 적용되는 것으로 조사됐다. 

북미는 2017년 기준 5억3,960만 달러로 평가됐고, 연평균 51.7%로 상승해 2025년까지 143억5,000만 달러에 이를 것으로 전망돼 전세계 머신러닝을 선도할 것으로 예측됐다.

엔비디아, 인텔, 자일링스, 마이크로소프트, AWS, 구글, IBM 등같은 AI 분야 주요 하드웨어 및 소프트웨어 기업이 미국에 위치해 있으며, 존슨앤드존슨과 GE도 해당 지역의 헬스케어 시장 성장에 가세하고 있다.

이들 중 IBM, 인텔, 구글, 엔비디아, 마이크로소프트 5대 기업은 2017년 인공지능&머신러닝 기술개발 글로벌 선도 기업으로 선정됐다.

IBM은 2017년 기준 헬스케어 시장에서 1위를 한 기업으로 최근 헬스케어 분야 AI 시스템의 개발 및 출시를 지속적으로 추진하고 있는데, AI 기술 분야 중 딥러닝을 중점으로 연구 개발하는 12개의 연구소와 1,400개 이상의 관련 기술 특허를 보유 중이다.

또한 최근 AIHL(인공지능생활센터) 프로젝트를 통해 노인의 삶의 질 및 독립성을 향상시키기 위한 다년간의 프로젝트를 발표했으며, Truven Health Analytics, Merge Healthcare을 인수해 헬스케어 분야 AI 기능을 강화했다.

머신러닝 도구인 IBM Watson의 성공적인 출시로 헬스케어 시장에서의 지위가 더욱 강화된 사례도 소개됐다.

인텔은 머신러닝 알고리즘을 실행하는데 필요한 칩셋 개발을 하는 기업으로 헬스케어 시장의 선도 기업 중 하나로, 개방형 데이터 교환을 통해 누구나 AI 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다.

목표 달성을 위해 Intel Nervana AI Academy 프로그램을 보유하고 있으며, 개발자, 학계, 신생기업을 위한 데이터, 솔루션, 교육 및 지능형 기계에 대한 접근성을 향상시킨 바 있으며, 최근 Saffron Technologies, Altera, Nervana Systems을 인수해 AI 사업부를 강화했다.

구글은 헬스케어 시장에서 제품 포트폴리오를 확장하기 위해 파트너십 및 협업 프로그램을 지속적으로 늘리고 있다.

Verily와 Nikon 기업 간의 전략적 제휴를 통해 당뇨병성 안질환에 대한 딥러닝 기반 지원 솔루션을 개발했으며, ResMed와의 합작 투자로 진단되지 않는 수면 무호흡증의 건강 및 재정적 영향을 연구하고 의료 서비스 제공자가 수면 무호흡증 및 기타 호흡 관련 환자를 보다 효율적으로 식별, 진단, 치료, 관리 할 수 있는 소프트웨어 솔루션을 개발했다.

엔비디아는 AI 및 머신러닝 알고리즘을 학습하고 실행하기 위한 GPU(그래픽처리장치) 개발 기업으로, DRI(Deep Learning Institute) R&D 부문에 상당한 투자를 진행 중이며, 머신러닝 핵심기술인 딥러닝을 위한 장치를 전세계에 보급해 지속적 성장과 강력한 시장지위를 얻었다.

GPU 코어와 대용량 메모리를 탑재한 PC나 서버등의 애플리케이션 처리속도를 올리는 제품인 Tesla를 출시했으며, IBM, 구글 등 거대 기업과 대학 연구소에 이르기까지 이를 사용한 딥러닝 기술개발을 추진하고 있다.

마이크로소프트는 헬스케어 시장에서 AI 관련 다양한 제품을 개발 제공하고 있으며, Cortana Analytics, Microsoft InnerEye, Microsoft Azure 등이 헬스케어 산업 핵심 AI 프로젝트이다.

지속적인 R&D 투자를 통해 최근 시장 지위를 강화했으며, 최근 다양한 의료 서비스 제공 업체와의 파트너쉽을 통해 시장 범위를 확대하는 것을 목표로 활동하고 있다.

이와 관련, Adaptive Biotechnologies와 파트너십을 맺어 AI 및 머신러닝 기술 개발을 추진 중이며, 최근 생명공학 혁신 기술을 결합해 인간 면역시스템을 매핑하고 해독하기 위한 실용적인 기술을 구축했다.

진흥원은 "정보통신기획평가원 2018년 분석에 따르면, 우리나라의 기반SW·컴퓨팅 기술(AI, 클라우드, 빅데이터, 컴퓨팅시스템) 수준은 미국(100) 대비 77.3, 소프트웨어 기술력은 80.5로 평가됐다"며 "주요 비교대상국(미국, 일본, 중국, 유럽) 대비 가장 큰 기술 수준 격차를 보이고 있다"고 설명했다.

이어 "미국이 기반SW·컴퓨팅 기술 전 분야에서 대학, 기업들의 기술 수준이 압도적인 우위에 있으며, 중국은 정부의 대규모 투자로 한국을 앞지르고 주요 선진국들을 빠르게 추격중"이라며 "중국은 2018년 기준 아시아태평양 지역 헬스케어 분야 AI 시장에서 한국, 일본을 제치고 가장 큰 시장으로 조사됐고 향후 2025년까지도 가장 큰 시장일 것"이라고 덧붙였다.

현재 우리나라는 데이터 가치 사슬(구축·유통·활용) 시장형성이 미진하고 선진국과 AI 기술 수준 격차도 크기 때문에 데이터, AI 분야별 육성전략과 융합촉진을 위한 다양한 정책 마련이 필요하다는 제언이다.

진흥원은 "신러닝 원천기술의 개발보다 글로벌 선도 기업에서 제공하는 오픈소스 플랫폼 및 알고리즘을 활용하는 단발성 프로젝트 위주로 기술 개발이 이뤄져 머신러닝 기술 핵심에 접근하기에 한계가 있다"고 짚었다.

이에 "급격한 AI 관련 산업 환경 변화에 대비하기 위한 오픈소스 활용 중심의 기술 개발과 데이터 기반 산업경쟁력을 확보하기 위한 핵심 원천기술 및 알고리즘 개발을 구분해 지원하는 투 트랙 전략 마련이 필요하다"고 강조했다.