K-바이오의 미래, 원격 진료부터 희귀 병 예측까지

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현재 대한민국은 코로나19 이후 사회 활동 감소 및 비대면 서비스 권장이 이뤄지며 2008년 글로벌 금융 위기 수준의 고용 한파가 분 상황이다. 그럼에도 바이오헬스 산업은 고용 증가의 견인차 역할을 하며 수출과 일자리 창출 등 경제성장 지표가 되고 있다. 의료정책 연구소에 따르면 국내 보건산업 종사자는 지난 2020년 3분기 기준 94만 1,330명으로 코로나19 이전인 지난 2019년 1분기 88만 1,159명보다 6.8% 증가해 지속적인 상승세를 보였다. 또 각종 비대면 의료 진료와 대기시간을 줄여주는 서비스를 제공하는 바이오 관련 스타트업이 등장하며 코로나19 감염에 대한 불안감을 해소해주고 있다.

이에 힘입어 2020년 기준 제약·바이오 분야는 총 140억 7,200만 달러(한화 약 15조 7,000억원) 수출을 기록, 사상 처음으로 수출 100억 달러를 돌파했다. 코로나19 여파로 전체 수출액이 전년 대비 5.4% 감소한 가운데 제약·바이오 관련 분야만 54.4%나 증가한 것이다. 정부도 제약 · 바이오 산업을 시스템 반도체, 미래차와 더불어 3대 미래 혁신 성장동력으로 육성하겠다고 밝히며 신약 연구개발, 해외 진출 지원, 전문인력 양성 등 지원을 전폭 확대했다.

◆ 진료 대기 시간을 반으로 줄여주는 서비스

코로나19 영향으로 감염에 대한 불안증이 고조되며 병원서 대기하는 인원 및 의료 관련 서비스 이용이 감소한 것으로 나타났다. 지난 4월 한국보건사회연구원이 발표한 ‘보건 복지 이슈 앤 포커스’에 실린 ‘코로나19와 의료서비스 이용 경험’을 살펴보면 지난해 상반기 1회라도 외래 진료나 입원 등 의료서비스를 이용한 사람은 59.1%로 2019년 상반기 68.9%와 비교해 9.8% 감소한 것으로 확인됐다.

2020년 상반기(1∼6월)에 의료서비스를 이용한 사람 중 병·의원에서 감염에 대한 불안을 느낀 비율은 2019년 상반기 6.2%에 비해 2배 이상 높은 수치인 15.6%로 나타났으며, 병원의 예약 진료 역시 2019년 53.4%에서 2020년 57.6%로 늘어 대기시간을 감소시켰다.

<출처 : 똑닥 홈페이지>

비브로스’는 모바일 간편 병원 예약접수서비스 ‘똑닥’을 운영하고 있다. 똑닥은 코로나19 확산 이후 병원 방문을 기피하는 환자들은 물론 내원 환자 감소로 병원 운영비용 절감과 대기실 2차 감염 위험성을 부담해야 하는 양측의 부담을 감소시켰다. 6월 똑닥 측은 모바일 진료 예약과 접수 서비스를 통해 진료를 마친 건수가 전년 5월 대비 66%, 코로나19 이전인 2019년 5월에 비해서도 46% 늘어났다고 밝혔다.

‘닥터가이드’는 비대면 전화 진료부터 조제약 배달 서비스 등 간단한 감기부터 만성질환까지 집에서 원격 진료가 가능한 어플리케이션 ‘닥터나우(NOW)’를 출시해 큰 반향을 일으켰다. 환자는 닥터나우를 통해 진료과목을 선택하고 원하는 시간에 담당 의사로부터 화상 및 전화로 진료를 받을 수 있을 뿐만 아니라 의사가 처방한 약을 동네약국에서 직접 수령하거나 집으로 배송 받을 수 있다. 현행 의료법상 의사가 환자를 원격으로 진료하는 것은 불법이지만 정부가 병원 내 코로나19 전파를 막기 위해 지난해 2월부터 한시적으로 전화진료를 허용하면서 원격의료의 길이 열린 상태다. 특히 닥터나우는 몸이 불편한 장애인을 비롯해 출퇴근 시간 탓 병원에 방문하기 어려운 직장인들, 탈모·성기능 장애·여성 질환 등 병원 찾기를 꺼려하는 이들 등 병원 방문 진료에 어려움을 겪는 사람들이 주 사용자가 돼 현재 월간 활성 사용자가 약 7만 5,000여명에 이르고 있다.

AI로 병 예방부터 관리에 치료까지

4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능과 헬스케어가 결합된 전문기업들이 쏟아지고 있다. 실제로 인공지능 헬스케어 산업 규모는 지난 2016년 7억 5,000만 달러(한화 약 8,381억원)에서 2024년엔 100억 달러(약 11조원)까지 급성장이 예상되며 핵심 분야로 부상하고 있다.

 ‘헤링스’는 AI 기반 임상시험 솔루션 및 DTx(디지털 치료제) 연구 개발했다. DTx는 의학적 장애나 질병을 예방·관리·치료하기 위해 환자에게 근거 기반의 치료적 개입을 제공하는 소프트웨어 의료기기로 가상·증강(VR‧AR) 현실, 인공지능에도 적용된다. 또 의약품을 대신하거나 병행함으로써 치료제 개발이 어려운 의료 분야에 활용되고 있다.

메디픽셀’은 AI 딥러닝 기술을 이용한 심혈관 조영 영상 자동분석 소프트웨어인 ‘메디픽셀XA’를, ‘스카이랩스’는 AI 기반 심장 모니터링 플랫폼 카트원을 통해 심방세동 환자가 병원 밖에서 모니터링을 할 수 있도록 하고 있다. 스카이랩스는 반지 형태의 웨어러블 의료기기와 사용자 앱과 의사용 웹 플랫폼을 구성하며 국내뿐 아니라 유럽 전역 큰 관심을 받으며 유통 계약을 체결한 상태다.

암·희귀병도 예측 가능한 시대

통계청 보도에 따르면 지난 1983년 통계 작성 이후 한국인의 사망 원인 1위는 2019년 기준 37년째 암이 압도적 수치로 1위를 차지했다. 암 사망률은 대한민국 국민 100만 명당 기준 158.2를 기록하며, 60.4명의 심장 질환, 45.1명의 폐렴과 비교해도 압도적인 수치를 보이고 있다. 하지만 산업 발전으로 인해 암 진단이 빠르게 이뤄지며 5년 초과 생존자가 늘어나고 있다. 또한 암을 비롯해 각종 질병에 대한 불안감이 증가하며 개개인 유전자를 분석해 자신과 관련된 유전 질환 등을 예측하려는 이들 역시 늘어나고 있다.

두에이아이’는 AI 기반 기술을 통해 의료영상, 제약, 유전체 등 분야의 맞춤 솔루션을 제공할 뿐 아니라 암 조기 진단 시스템을 개발하는데 성공했다. 두에이아이는 초기 단계지만 CT와 조직 검사 등이 아닌 환자의 혈액을 채취해 니노 라만 분분광 방식을 이용해 SSFA(혈액생체분자추출) 분석 기술과 SLISA(다중 바이오마커 동시검지) 라는 분석 기술을 개발 하여 혈액 속에 있는 많은 분자가 내는 신호를 증강시켜서 혈액내 분자들의 지문을 채취 하듯이,  혈액 내 여러  바이오 마커들을 동시에 검지하여 암을 진단 하는 획기적인 솔루션이다.

쓰리빌리언’은 AI기술을 활용해 희귀 유전질환을 분석 진단하는 기술을 통해 국내외로 관심을 받고 있다. 쓰리빌리언은 지난 4월 온라인으로 개최된 글로벌 최대 임상유전학회 ‘ACMG 임상유전학 연례회의’에서 다양한 유전적 원인을 가진 유전질병 환자를 자사의 유전 진단 검사로 정확히 진단할 수 있음을 입증했다. 또한 쓰리빌리언은 글로벌 33개국 110여개 주요 병원에 자사 개발품을 공급하면서 인공지능 유전 진단 기술의 임상 검증 연구를 확장해 제품의 효용을 증명하고 신뢰도를 높이고 있다.

최용준 두에이아이 대표는  “디지털 헬스케어 분야의 발전은 ICT 기술이나 인공지능 기반 기술이 급속히 발전하면서 많은 AI 메디컬 회사들이 출현 하고 있는 환경이다. 그러나 AI 메디컬 회사들이 의료분야의 가치 있는 솔루션을 제공 해주는 경우는 극히 제한적이다. 단순히 의료영상 이미지만 가지고 판독 솔루션을 개발하는 기술은 긴 세월이 지나지는 않았지만 이미 호랑이  담배 피던 시절의 기술로 전락 한지 오래전이다. AI 메디컬 회사는 다양하게 전문 도메인 분야나 데이터를 생성해 내는 modality와 결합하여 솔루션을 만들어야만 생존 할 수 있고 미래를 보장 받을 수 있을 것 이라고 말했다.

또한,  우리나라 K-바이오 미래에 대해 “ICT 인프라와 의료정보 데이터베이스가 세계 상위그룹 수준으로 잘 발달 된 나라가 우리나라이다. 반면에 ICT 인프라와 EHR(Electronic Health Records) 데이터가 의료 분야의 솔루션을 개발 하는데 활용 되는 경우는 극히 제한적이다. 병원이나 의료 연구기관내의 시스템에서 사용 되는 경우는 비교적 자유로우나, 이런 인프라나 데이터를 활용하여 원격진료나 인공지능 의료 솔루션을 개발 하는데는 많은 규제 때문에 성장 하는데 한계가 있다. 그러나 코로나라는 특수한 팬데믹 환경에서 K-바이오는 예상치 못한 성과를 거두고 있다고 생각 한다. 특히 원격진료 분야에서 규제가 많이 해제 되고 있고, 다향한 ICT 기술을 응용하여 진단, 치료, 신약 개발을 아우르면서 ICT 기술과 인공지능 기술이 발전 해 가고 있다고 생각 된다. 그런 면에 대한민국의 K-바이오 산업은 대면/비대면 할 것 없이 균형 있게 지속 가능한 성장을 이룰 것”이라고 예측했다.

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