[메디칼타임즈=김승직 기자] 정부가 의료 AI 급여 적정성 평가 연구에 들어가며 수가 적용을 구체화하고 있다. 관련 기술의 시장 진입이 빨라질 것이란 기대감도 나오지만 저수가 구조 및 사업 불확실성 우려로 산업에 제동이 걸릴 수 있다는 우려도 나오고 있다. 9일 의료산업계에 따르면 건강보험심사평가원이  '인공지능 기반 의료기술의 급여 적정성 평가기준 개발 및 등재방안 마련 연구'에 돌입했다.  정부가 의료 AI 수가를 구체화하려는 움직임을 보이면서 산업계에서 기대와 우려가 동시에 나오고 있다.이 연구는 의료 AI 기술의 국민건강보험 등재 방안 및 수가 산정 기준을 제시하기 위함이다. 관련 기술 임상적 가치와 현장 활용도에 따라 4개 군으로 분류하고 기술 수준 및 청구량을 반영한 차등 보상과 급여·비급여 병행 제도를 도입해야 한다는 게 핵심이다.이에 의료산업계에선 관련 방안이 시장 확대엔 효과가 있을 것이라면서도, 혁신 기술의 특성을 온전히 반영하지 못했다는 반응이 나온다.우선 산업계는 수가 보상 체계가 가치 중심으로 다각화된 점을 긍정적으로 평가하고 있다. 기존 제도가 획일적인 보상으로 기술 개발 비용 보전에 한계가 있었던 반면, 이번 연구안은 기술 수준을 3단계로 나누고 청구량에 따른 등급 구분을 제안했다는 이유에서다.특히 상위 등급 차액을 비급여로 보상받을 수 있는 급여·비급여 병행 시행안이 포함돼 정당한 기술 가치를 인정받을 창구가 생겼다는 평가다.시장 진입 시간이 단축될 수 있다는 기대도 나온다. 연구안에서 평가유예 신의료기술에 대한 임시등재 허용 방안이 제안되면서다. 이 안이 실현될 경우, 기업들은 제도권 내에서 임상 근거를 준비할 수 있어 초기 시장 안착에 유리해진다는 것.아울러 상근 판독 전문의가 없는 응급의료 취약지 병원 등에 급여를 적용하는 방안은 B2B 시장 보급을 빠르게 확산할 수 있는 실효성 높은 모델로 꼽힌다.반면 기본 수가 구조는 우려스럽다는 지적이 나온다. 이 안엔 소프트웨어의 무형적 특성이 배제됐다는 이유에서다. AI 의료기기는 지속적인 데이터 업데이트와 보안 관리가 필수적이다. 하지만 연구안은 해당 유지보수 비용을 별도로 산정하지 않고 있다는 것. 이런 저수가 구조가 고착화한다면 장기적인 연구개발(R&D) 재투자를 저해할 위험이 있다는 분석이다.청구량에 연동된 등급 조정과 2년 주기의 재평가 역시 기업의 경영 불안정성을 높이는 요소로 지목됐다. 청구 건수가 많아져 매출이 증가하는 시점에 재평가가 들어간다면 오히려 단가가 깎이는 불이익이 발생할 수 있다는 우려다. 특히 그 결과에 따라 수가가 하향되거나 퇴출당할 수 있어 이제 막 시장에 진입하는 스타트업에게 불리하게 작용할 수 있다는 것.동일 환자에게 여러 AI 기술을 동시에 활용해도 주된 1개의 인공지능 분석료만 산정하도록 한 규정도 우려를 낳는다. 일례로 뇌 MRI 촬영 후 여러 솔루션을 구동해도 비용은 1회만 인정되는 셈이기 때문이다. 이는 다기능 AI를 개발하는 기업에 불리할뿐더러, 관련 병원 도입 유인을 떨어뜨릴 수 있다는 지적이다.이와 관련 의료 AI 기업 한 관계자는 "이번 연구안에서 제안된 급여와 비급여 병행 시행안이나 평가유예 신의료기술 임시등재 허용 등은 기업들이 정당한 기술 가치를 인정받고 초기 시장에 안착하는 데 큰 도움이 될 것"이라며 "특히 응급실이나 취약지 병원을 대상으로 한 급여 적용 역시 B2B 시장 다각화 측면에서 실효성이 높다고 본다"고 평가했다.이어 "하지만 의료 AI 특성상 지속적인 데이터 업데이트 등 유지보수가 필수적임에도 이를 비용으로 인정하지 않는 것은 업계의 장기적인 R&D 동력을 저해할 수 있다"며 "또 청구량에 따른 수가 조정이나 복수 AI에서 1개 수가만 인정하는 규정 등도 기업의 기술 확장을 막을 수 있어 보완이 필요하다"고 분석했다.학계 우려는 더욱 크다. 연구안에 포함된 세부 수가 인정 사항이 매우 비현실적이어서 전체 산업 생태계를 위협할 수 있다는 비판이다.임시 수가 제도의 한계점을 파악하고 보상 원칙을 고민한 점은 긍정적이나, 세부 기준이 지나치게 보수적으로 설정돼 기업의 생존을 어렵게 한다는 것. 특히 대한의료인공지능학회는 양성으로 판정된 경우에만 수가를 지급하도록 한 AI 판독 보조료 산정 기준을 문제로 지적했다.실제 건강검진 등에서 질환이 발견되는 비율이 극히 낮다는 이유에서다. 일례로 한해 400~500만 명이 유방암 검진을 받는데, 이중 의심 판정을 받는 사람이 8000명에 불과하다. 이 중에서도 최종적으로 유방암으로 확진되는 경우는 100명 내외다.이렇게 국내에서 한해 유방암을 진단받는 환자가 3만 명이 채 안 되는 현실을 고려할 때, 양성일 때만 비용을 지급하는 기준은 수익 창출을 틀어막는 수준이라는 것.이와 관련 의료인공지능학회 박창민 회장은 "새로운 보상 체계를 고민했다는 점은 긍정적이나 양성 판정 시에만 수가를 인정하는 등 세부 기준이 극도로 보수적이다. 관련 기업들이 국내에서 서비스를 지속하지 못할 수준"이라며 "활용도가 높은 기술일수록 수가가 깎이는 구조는 우수한 기술의 확산과 수출 동력을 가로막을 수 있어 보완이 필수적이다"라고 우려했다.