[메디칼타임즈=김승직 기자] 정부가 공공·필수의료 현장 AI 전환에 드라이브를 걸면서 국내 의료 AI 기업들의 수혜가 가시화하고 있다.

직접적인 지원 외에도 관련 현장에서 레퍼런스를 축적하면서 글로벌 시장 경쟁력 제고에 대한 기대감이 나온다.

29일 의료산업계에 따르면 정부가 지역 간 의료 격차 해소 및 필수의료 인력 부족 해결을 목적으로 의료 현장의 AI 기술 도입에 주력하면서 국내 기업들이 직접적 혜택을 받고 있는 것으로 파악됐다.

보건복지부는 142억 원을 투입해 전국 17개 권역책임의료기관에 AI 기반 진료시스템을 구축한다. 환자 생체 신호를 분석해 심정지나 패혈증을 사전에 예측하고, 흉부 엑스레이·CT 판독 정확도를 높여 의료 공백을 메우는 것이 골자다.

과학기술정보통부 역시 2년간 100억 원 규모의 AX-Ready 시범사업을 추진하며 힘을 보태고 있다. 기존 단일 솔루션 도입에서 벗어나 병원정보시스템(HIS)과 AI를 결합한 통합 패키지를 실증, 의료진 업무 부담을 줄인다는 복안이다. 음성인식 차트 등 행정 자동화와 클라우드 기반 지역 협진 플랫폼 구축이 핵심 과제로 꼽힌다.

이런 정책 기조로 국내 의료 AI 업계에서 안정적인 B2G(Business to Government) 매출 확보 기대감이 나온다. 이에 더해 공공의료 인프라 운영 과정에서 도출되는 대규모 실사용 데이터(RWE)는 연구개발 및 해외 진출 시 강력한 무기가 된다. 국가 단위 의료 시스템 구축 경험역시 솔루션의 안정·확장성을 증명하는 지표가 된다.

엄격한 국가 보안 및 성능 검증을 통과한 국내 레퍼런스가 유럽 AI 법(AI Act) 등 해외 각국의 규제 대응에도 유리하게 작용할 수 있다는 분석도 나온다.

해외 주요국 역시 의료 AI를 국가 인프라에 편입시키는 추세인 것도 호재다. 일례로 영국 국민보건서비스(NHS)는 2026년까지 AI 진단 기금을 모든 의료 트러스트로 확대하고 있다. 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)은 의료 소외 지역을 위한 AI 시스템 구축에 속도를 내고 있다.

이와 관련 의료 AI 업계 한 관계자는 "공공의료기관이나 필수의료 등 엄격한 기준이 적용되는 현장에서 쌓은 레퍼런스는 기업의 기술력을 확실하게 증명하는 방법 중 하나다"라며 "정부의 규제 혁신과 수가 지원이 맞물리면서 국내 기업들이 B2G 분야에서 안정적인 수익원을 확보할 수 있게 된 것도 긍정적"이라고 말했다.

이어 "무엇보다 긴박한 응급 상황에서 도출된 고품질 RWE는 글로벌 시장에서 기술적 우위를 점하는 핵심 자산이 될 수 있다"며 "국내 공공·필수의료 인프라 운영 경험은 동남아, 중동, 유럽 등 의료 AI의 국가 인프라화를 추진하는 국가에 진입할 시 강점이 될 것이라고"이라고 말했다.

이미 국내 주요 기업들은 공공·필수의료 영역에서 가시적인 성과를 내고 있다. 일례로 에이아이트릭스는 중환자실 내 상태 악화를 조기에 발견해 의료 인력 부족 문제를 보완하고 있다.

딥노이드 역시 뇌출혈 진단 보조 솔루션 딥뉴로를 통해 응급 현장의 골든타임 확보를 돕고 있다. 뷰노메드 딥카스는 전국 90개 이상의 상급종합병원에 도입돼 일반 병동 안전망을 구축 중이다.

공공의료 분야에서는 코어라인소프트의 행보가 두드러진다. 코어라인소프트는 2017년부터 국립암센터 '국가폐암검진 품질관리 및 정보시스템' 운영 사업을 독점 수주해오고 있다. 또 충청권 등 지역 공공의료원에 AI 기반의 흉부 질환 다중 진단 플랫폼을 구축했다.

이에 더해 신생아 흉부 X-ray 영상에서 주요 흉추 기준점 자동 분할·표시하는 시스템을 개발하는 등 필수의료 영역으로 저변을 넓히는 모습이다. 이런 시장 변화에 대응하기 위해 단순 진단 보조를 넘어, 의료 체계의 운영 인프라로서의 기능을 강화하고 있는 것.

특히 초고령사회 진입으로 인한 의료 수요 폭증에 대비해, 여러 질환을 한 번의 촬영 등으로 통합 관리하는 역량이 중요해지고 있다는 판단이다.

코어라인소프트 관계자는 "폐와 흉부 영상 분야는 그 자체로 공공의료의 성격이 강해 회사 차원에서 공공·필수의료 분야에 집중했다기 보단 자연스럽게 국가 검진 체계와 맞닿게 된 것"이라며 "단순히 질환을 잘 진단하는 도구를 넘어 검진 과정 전체에서 반복 활용될 수 있는 구조를 설계해왔다"고 설명했다.

이어 "현재 의료 AI 시장의 경쟁 기준은 정확도에서 실제 의료 시스템 안의 안정적인 작동 여부로 이동 중"이라며 "글로벌 보건 정책 변화에 맞춰 기존 데이터를 더 의미 있게 활용하는 다질환 관리 솔루션을 통해 의료 자원 효율성을 극대화하는 데 주력할 계획"이라고 덧붙였다.