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2025년 디지털헬스케어·마이데이터 혁신 동향과 과제

일반 리포트 2025년 06월 26일
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목차

  1. 디지털헬스케어 국책 연구 및 기술 개발 현황
  2. 마이데이터 정책과 활용 확대
  3. 디지털 공공데이터와 행정 혁신
  4. 글로벌 헬스케어 AI 시장 동향
  5. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 현재, 디지털헬스케어와 마이데이터 분야는 과거 몇 년간의 혁신과 함께 다각적인 발전이 이루어지고 있습니다. 정부의 국책 과제가 선정되고, 관련 제도 개선이 적극적으로 추진되며, 글로벌 시장 조사 결과가 지속적으로 발표되고 있는 상황입니다. 심혈관 질환을 조기 예측하기 위한 AI 솔루션과 피부 질환 치료를 위한 융복합 기기 개발이 활발히 진행되고 있으며, 경구용 비만신약의 임상 시험 성공이 시장의 주목을 받고 있습니다. 현재 AI 및 빅데이터를 활용한 연구가 증가함에 따라, 이러한 기술들이 실제 의료에 어떻게 적용되는지를 보여주는 사례가 필요해지고 있습니다.

  • 또한, 마이데이터 정책의 확대는 고용 및 문화·여가 분야에서의 활용을 증대시키고 있으며, 이와 함께 개인정보 전송 요구권에 대한 법적 기반에도 큰 변화가 감지되고 있습니다. 개인정보보호위원회가 진행하는 간담회를 통해 다양한 의견이 모아지고 있으며, 마이데이터 2.0의 시행으로 개인의 정보에 대한 주도권이 강화되고 있습니다. 이는 개인이 개인 정보를 보다 자유롭게 관리하고 활용할 수 있는 방향으로 나아가고 있음을 시사합니다.

  • 2025년에는 이러한 변화가 계속해서 진행 중이며, 헬스케어 AI 시장의 성장과 mHealth 앱의 개선이 기대됩니다. 사용자 맞춤형 건강 관리가 가능해질 것으로 전망되며, 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력 확보 또한 중요한 과제로 남아 있습니다. 이러한 맥락 속에서, 디지털헬스케어와 마이데이터 분야의 발전 상황은 향후 다양한 요소와 연결되어 더욱 가속화될 것입니다.

2. 디지털헬스케어 국책 연구 및 기술 개발 현황

  • 2-1. 심혈관 질환 조기 예측 솔루션 개발

  • 2025년 6월 25일, 더바이오메드와 가천대 산하 가천심혈관연구소는 디지털 헬스케어 국책 연구과제에 선정되었으며, 이를 통해 심혈관 질환을 조기에 예측하고 예방하기 위한 솔루션을 개발 중입니다. 이 연구는 수십억 원 규모의 예산이 투입되어 진행되며, AI 알고리즘 고도화 및 데이터 기반 플랫폼 개발을 포함합니다. 특히 웨어러블 기기 및 병원 데이터 연계를 통한 정밀 의료 플랫폼 구축을 목표로 하여, 환자 생체신호와 임상 데이터를 실시간으로 분석하여 질환 발생 가능성을 예측하는 알고리즘을 개발할 계획입니다. 이 프로젝트는 빠르게 증가하는 심혈관 질환의 예방적 관리를 위한 혁신적인 기술로 기대를 모으고 있습니다.

  • 2-2. AI 기반 융복합 피부치료기기 상용화

  • 한국외국어대학교는 산업통상자원부 주관 '2025년도 산업기술 R&D 사업'에 선정된 융복합 피부치료기기 개발 프로젝트에 핵심 연구기관으로 참여하고 있습니다. 이 프로젝트의 일환으로, 적응형 AI 알고리즘을 기반으로 한 피부 진단 및 고주파/초음파 치료기기를 개발하며, 해당 연구는 2025년 4월부터 2029년 12월까지 진행될 예정입니다. 연구팀은 2D 및 3D 얼굴 복원 기술과 맞춤형 치료 계획을 위한 AI 모델 개발에 집중하고 있으며, 이를 통해 고령화 사회의 피부 건강 및 미용 수요에 대응하는 혁신적인 의료 기기를 목표로 하고 있습니다. 이 과정에서 치료의 정확성과 접근성을 동시에 개선하는 기술 개발이 기대됩니다.

  • 2-3. 경구용 비만신약 1상 임상 성과

  • 2025년 6월 25일, 유노비아의 경구용 비만신약이 1상 임상 시험에서 최대 11.9%의 체중 감소 효과를 입증하며 주목받고 있습니다. 이번 성과는 일반 주사제가 아닌 경구 투여 형태로 진행되었고, 위장 부작용이 거의 없다는 점이 큰 장점으로 작용하고 있습니다. 유노비아는 이 성과를 기반으로 후속 임상 및 기술이전 등을 통해 상용화에 속도를 낼 계획을 세우고 있습니다. 특히, 이러한 혁신적 연구 결과는 국내외 비만 치료 시장에서 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

  • 2-4. 감염병 조기경보 AI 시스템

  • AI 기술은 감염병의 조기경보 시스템에도 적용되고 있으며, 이 분야의 발전은 공공 보건에 커다란 기여를 하고 있습니다. 최근 연구에 따르면, AI는 다양한 데이터 소스를 활용하여 감염병의 발생 징후를 감지하고 이를 조기에 경고하는 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 시스템은 의료 기록, 소셜 미디어, 환경 모니터링 정보 등을 분석하여 질병 확산 가능성을 실시간으로 판단할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 감염병의 전파를 신속하게 식별하고 대응함으로써, 사회와 경제에 미치는 부정적인 영향을 최소화할 수 있다는 전망이 제시되고 있습니다.

3. 마이데이터 정책과 활용 확대

  • 3-1. 고용·문화·여가 분야 마이데이터 간담회

  • 2025년 6월 23일과 26일, 개인정보보호위원회는 고용 및 문화·여가 분야의 마이데이터 확장을 위한 현장 간담회를 개최하였습니다. 이번 간담회에서는 관계기관과 전문가들이 모여, 마이데이터 제도가 안정적으로 자리 잡기 위한 다양한 의견을 나누었습니다. 마이데이터는 개인이 자신의 개인정보를 관리하고 원하는 곳으로 전송하여 다양한 서비스를 받을 수 있도록 하는 제도로, 정보주체가 데이터 활용에 대한 주권을 가지는 것이 핵심입니다. 간담회에서는 고용 마이데이터 정보를 전송하는 기관과 기준에 대한 논의가 이루어졌으며, 이는 전체 10대 중점 분야 중 고용, 문화·여가 분야를 포함한 전 분야에서의 개인정보 전송요구권을 확대하기 위한 기반이 될 것입니다.

  • 3-2. 전 분야 개인정보 전송요구권 확대 입법 예고

  • 개인정보보호위원회는 2025년 6월 23일, 그간 의료와 통신 분야에 한정되었던 '본인정보 전송요구권'을 전 분야로 확대하는 내용을 담은 개인정보 보호법 시행령 개정안을 입법예고하였습니다. 이 법안의 시행은 국민이 스스로 생성한 개인정보를 본인의 동의 아래 다양한 영역에서 활용할 수 있도록 하기 위한 조치로, 이는 마이데이터 사업의 법적 기반을 지속적으로 마련하는 방향입니다. 이 과정에서 정보주체가 직접 다운로드할 수 있는 방식과 함께, 다양한 정보 제공자가 개인정보를 안전하게 관리하며 전송할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 입법예고 기간은 2025년 6월 23일부터 8월 4일까지 40일로 설정되어 있으며, 이를 통해 각 분야에서의 의견을 수렴하는 기회를 제공하고 있습니다.

  • 3-3. 금융권 마이데이터 2.0 본격 시행

  • 2025년 6월 19일, 마이데이터 2.0이 본격 시행됨에 따라 금융권은 다양한 맞춤형 서비스를 경쟁적으로 선보이고 있습니다. 마이데이터 2.0은 기존의 단순 조회 서비스에서 벗어나 고객의 정보를 통합하여 맞춤형 금융 전략을 제공하는 방향으로 진화하고 있습니다. 사용자들은 이제 여러 금융기관의 정보를 한 번에 불러올 수 있으며, 원하는 정보만 선택적으로 제외할 수 있는 유연성을 부여받았습니다. 또, 기존의 비대면 채널에서만 제공되던 서비스가 오프라인에서도 가능해져 고령층이나 디지털에 익숙하지 않은 사용자들의 접근성이 개선될 것입니다.

  • 3-4. 마이데이터 제도 비판적 평가 및 재설정 제언

  • 마이데이터 정책은 정부 주도형 구조로 인해 여러 논란이 존재하며, 개인의 데이터 주권 보장이라는 본래의 철학에서 벗어나고 있다는 지적이 큽니다. 전문가들은 정부가 개인 데이터를 중앙에서 관리하고 통제하는 방식이 개인의 정보 주권을 저해한다고 비판하고 있습니다. 이로 인해 '국민 주권형' 마이데이터 정책으로 전환해야 한다는 목소리가 커지고 있습니다. 이를 통해 개인 데이터를 주도적으로 관리할 수 있는 환경을 조성하고, 민간 영역의 자생적인 데이터 활용 모델을 확보하는 것이 핵심 과제가 될 것입니다.

  • 3-5. 보건의료 마이데이터 활성화 방안

  • 보건의료 마이데이터 활성화를 위해서는 상급종합병원보다 일선 1차 의료기관 중심으로 정보 연계 기반을 먼저 구축해야 한다는 분석이 있습니다. 1차 의료기관이 데이터를 직접 관리하고 환자에게 정보를 제공하는 방식으로, 진료 연속성과 국민의 편익을 높일 수 있을 것입니다. 정부는 대규모 재원 투입을 통해 점진적이고 전국적인 마이데이터 확산을 유도하고, 특정 지역을 시범지역으로 설정하여 단계적으로 운영하는 전략이 필요합니다. 이를 통해 보건의료 마이데이터의 정책 수용성을 높이고, 개인주도의 데이터 관리를 실현할 수 있을 것입니다.

4. 디지털 공공데이터와 행정 혁신

  • 4-1. 맞춤형 데이터 풀 제도 도입

  • 2025년 6월 25일, 고용노동부는 제5차 고용행정데이터 정책심의위원회를 개최하고 '맞춤형 데이터 풀' 제도를 도입하기로 결정하였다. 이 제도는 고용행정데이터 활용을 보다 신속하고 효율적으로 만들기 위해 설계되었으며, 기존의 데이터 이용 절차가 평균 3주 이상 걸리는 문제점을 해결하고자 한다. 맞춤형 데이터 풀 제도를 통해 연구자들은 사전에 정리된 데이터 유형과 항목을 기반으로 데이터를 보다 쉽게 탐색하고 이용할 수 있게 될 예정이다.

  • 이번 제도 도입에 따라, 고용보험 가입 사업장 현황, 피보험자 현황, 구인구직 정보 등의 7종 핵심 데이터를 포함한 데이터 풀은 연구기관, 대학, 정책연구단체 등에서 고용정책 수립과 노동시장 분석에 더욱 용이하게 활용될 것이다. 이와 같은 변화는 고용행정데이터의 접근성을 강화하고, 실질적인 연구에 기여할 수 있는 획기적인 계기를 제공할 것으로 기대된다. 고용부는 이번 제도가 올 8월부터 시행됨에 따라, 관련자들이 간소화된 데이터 이용 절차의 혜택을 실질적으로 누릴 수 있을 것으로 전망하고 있다.

  • 4-2. 고용행정데이터 절차 간소화

  • 고용행정데이터의 접근성과 활용에 있어서 절차 간소화는 행정 혁신의 중요한 사례로 자리 잡고 있다. 과거에는 고용행정데이터를 이용하기 위해 사용자들이 평균 3주 이상의 대기시간을 견뎌야 했으나, 이제는 맞춤형 데이터 풀 제도가 도입됨에 따라 이러한 대기시간이 현저히 줄어들 것으로 보인다. 데이터 접근 절차의 단순화는 연구자들 뿐만 아니라 정책 입안자들에게도 큰 이점으로 작용하여, 분석의 속도와 질을 한층 끌어올릴 수 있다.

  • 이러한 데이터 사용의 개선은 단순히 효율성을 높이는 것뿐만 아니라, 고용정책의 신뢰성을 제고하는 데도 기여할 것이다. 고용행정데이터의 신속하고 투명한 제공은 고용 정책의 방향성을 명확히 하고, 정책 수립 과정에서의 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하여 지속 가능한 고용환경을 조성하는 데 일조할 것으로 예상된다.

  • 4-3. 개인정보 주권 보장 필요성

  • 2025년 현재 디지털 시대에 개인정보는 단순한 개인 정보가 아닌, 개인의 정체성과 삶의 질을 결정하는 중요한 요소로 간주되고 있다. 하지만 현재 한국 사회에서는 소비자가 자신의 개인정보를 실질적으로 통제할 수 있는 권리가 충분히 보장되지 않고 있다. 박순장 전 소비자주권시민회의 사무처장이 지적한 바와 같이, 한국의 개인정보 보호는 여전히 형식적인 동의 절차에 의존하고 있는 실정이다.

  • 유럽연합은 GDPR(일반개인정보보호법)을 통해 개인의 정보 주권을 명확하게 규정하고 있으나, 한국은 정보사용에 대한 통제권을 소비자에게 보장하지 못하고 있다. 향후 정부는 인공지능(AI) 등 디지털 기술 발전과 함께 소비자의 정보 주권을 보장하는 정책을 병행해야 한다는 점에서, 이는 국가적 과제로 인식되어야 한다. 기술이 발전하는 만큼 소비자 권리가 함께 진전되어야 진정한 디지털 사회가 구현될 수 있으며, 이는 인권과 민주주의의 근본적인 문제와도 밀접하게 연결되어 있다.

5. 글로벌 헬스케어 AI 시장 동향

  • 5-1. 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모 전망

  • 2024년 글로벌 헬스케어 인공지능(AI) 시장 규모는 약 108억 5천만 달러로 추산되며, 2032년까지 382억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 2025년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 16.5%를 기록할 것으로 보입니다. 이 성장은 데이터의 디지털화, 의료비 절감의 필요성, 그리고 전자 건강 기록(EHR) 채택 증가에 크게 기인하고 있습니다. 또한, 만성 질환의 증가와 함께 의사 부족 문제 해결을 위한 자동화된 분류 및 의사결정 지원의 중요성이 커지고 있습니다.

  • 5-2. KPMG 전략 보고서 주요 지표

  • KPMG의 최신 보고서에 따르면, 헬스케어 분야의 조직 중 59%가 제품 및 서비스 개발에 AI를 체계적으로 통합하고 있으며, IT(68%), 고객 서비스(66%), 연구 및 개발(R&D)(65%) 부문에서 AI가 가장 큰 영향을 미치고 있습니다. 또한 72%의 기업이 AI 기술 도입을 통해 효율성 향상을 달성했다고 응답하였습니다. 그러나 약 84%는 AI 구현에 있어 데이터 문제, 기술 부족, 법적 문제 등의 운영적 도전에 직면하고 있다고 보고하였습니다.

  • 5-3. 전문 진료로 ER 방문 감소 연구

  • 최근 연구에 따르면, 지적 및 발달 장애가 있는 성인들이 전문 치료 프로그램에 등록될 경우 응급실(ER) 방문이 유의미하게 감소하는 것으로 나타났습니다. 대학의 장기 연구는 이러한 전문 치료 프로그램이 어떻게 ER 방문율을 낮추는지를 보여주었으며, 이는 조기 치료와 문제가 발생하기 전에 건강 문제를 식별할 수 있는 능력과 관련이 있습니다. 이런 방식의 접근은 특히 만성 질환 관리에 있어 AI를 통한 효율성을 높일 수 있는 좋은 사례로 평가받고 있습니다.

  • 5-4. mHealth 앱 AI 적용 현황

  • 모바일 헬스(mHealth) 앱에 AI와 빅데이터를 통합하면 만성 질환 예방 및 관리에 있어서 개인 맞춤형 건강 관리가 가능해집니다. 그러나 이러한 앱들이 효과적으로 제공되기 위해서는 품질 및 사용성, 사용자 동기 부여와 행동 변화를 향상시키기 위한 기준이 필요합니다. 현재 mHealth 앱의 사용은 비록 증가하고 있지만, 많은 앱들이 질적인 문제들로 인해 실질적인 효용을 제공하지 못하고 있는 상황입니다. 앞으로의 전망은 관련된 문제들을 점진적으로 해결해 나감으로써 다가올 가능성을 내포하고 있습니다.

결론

  • 2025년 상반기의 디지털헬스케어와 마이데이터 분야는 혁신과 진화의 과정을 거치면서 여러 과제가 명확히 드러났습니다. 국책 과제를 수행하고 제도를 정비하며, 글로벌 시장 분석이 병행되는 현재, 이는 단순한 발전을 넘어 실질적 효과를 입증하는 과정이 절실하게 요구됩니다.

  • AI와 빅데이터의 활용이 증가하면서 데이터 거버넌스와 개인정보 보호 문제 또한 다양한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 산·학·연 간의 협력이 필요하며, 각 분야의 이해관계자들이 함께 나아가야 할 과제가 분명해졌습니다. 특히, 임상 적용 확대와 법·제도 정비 완료, 그리고 글로벌 표준 준수는 향후 경쟁력을 강화하는 데 필수적입니다.

  • 이러한 측면에서, 앞으로의 디지털헬스케어와 마이데이터의 발전은 국민 체감형 서비스 확산에 기여하며, 새로운 건강 관리 패러다임을 열어갈 것으로 기대됩니다. 기술 혁신과 정책 개선이 조화를 이루어야 의료의 질을 더욱 향상시키고, 개인의 데이터 주권을 보장하는 길로 나아갈 것입니다. 그러므로 각 주체는 이러한 변화에 유연하게 대응하고, 미래의 도전에 대비해야 할 것입니다.

용어집

  • 디지털헬스케어: 디지털헬스케어는 정보통신기술(ICT)을 활용하여 건강 관리 서비스를 제공하는 분야입니다. 이는 환자의 건강 데이터를 수집, 분석하고 의료 서비스를 개선하기 위한 다양한 기술과 솔루션을 포함합니다. 최근 헬스케어 AI와 빅데이터가 이러한 시스템을 강화시키고 있습니다.
  • 마이데이터: 마이데이터는 개인이 자신의 데이터를 관리하고 이를 자발적으로 다양한 소스로 전송하여 원하는 서비스로 활용할 수 있도록 하는 제도입니다. 개인 정보의 주권을 강조하며, 이를 통해 사용자는 여러 서비스에서 일관된 데이터를 사용할 수 있습니다.
  • AI (인공지능): AI는 컴퓨터가 인간의 인지 능력을 모방하여 학습하고 문제를 해결하는 기술입니다. 헬스케어 분야에서는 진단, 예측 및 치료 계획 수립에 활용되며, 데이터 분석 및 실시간 경고 시스템 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • 빅데이터: 빅데이터는 기존 데이터 처리 도구로 처리할 수 없는 대규모 데이터 집합을 의미합니다. 헬스케어에서는 환자 데이터, 유전 정보 및 치료 효과 분석 등 다양한 정보를 실시간으로 처리하여 유용한 인사이트를 도출하는 데 사용됩니다.
  • 개인정보보호: 개인정보보호는 개인의 민감한 정보를 안전하게 관리하고 보호하기 위한 법적 또는 기술적 조치를 의미합니다. 최근에는 마이데이터와 함께 개인의 데이터 주권에 대한 이해가 높아지면서 더욱 강조되고 있습니다.
  • 국책과제: 국책과제는 정부가 추진하는 연구 개발 사업으로, 공공의 이익을 목적으로 하여 특정 분야의 발전을 도모하기 위해 설정됩니다. 헬스케어 분야에서는 혁신 기술 개발 및 정책 수립의 초석이 됩니다.
  • mHealth 앱: 모바일 헬스(mHealth) 앱은 모바일 장치를 통해 사용자의 건강을 관리하고 모니터링할 수 있는 애플리케이션입니다. AI 및 빅데이터와 결합하여 개인 맞춤형 건강 관리 서비스를 제공하는 기능이 기대되고 있습니다.
  • 경구용 비만신약: 경구용 비만신약은 식사 후 또는 특정 시간에 경구 투여를 통해 체중 감소 효과를 노리는 의약품입니다. 최근 유노비아의 신약이 임상 시험에서 효과를 입증하여 큰 주목을 받고 있습니다.
  • 감염병 조기경보 AI 시스템: 감염병 조기경보 AI 시스템은 여러 데이터 소스를 활용하여 감염병이 발생할 가능성을 실시간으로 감지하고 경고하는 시스템입니다. 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르는 다양한 데이터를 분석하여 공공 건강 유지에 기여합니다.
  • 맞춤형 데이터 풀: 맞춤형 데이터 풀은 사전에 정리된 특정 데이터 유형을 제공하여 연구자들이 쉽게 이용할 수 있도록 한 데이터 집합입니다. 이는 데이터 접근성을 높이고 연구의 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

출처 문서