인공지능헬스케어국내외동향및활성화방향 김문구박종현오지선 * 한국전자통신연구원책임연구원한국과학기술원연구원 * 질병치료 중심에서 사전진단 및 예방의학, 정밀의료 로보건의료의패러다임이변화하고있다. 4차산업혁명시대가도래하고과학기술혁신을동반한사회, 산업, 기술의변화속에서건강하고행복한삶은인간의궁극적인목표일것이다. 인공지능헬스케어는방대한의료데이터를인공지능기술을활용하여스스로학습 분석하고, 헬스케어산업에적용함으로써질병예측및개인맞춤형치료등혁신적인고부가가치형의료서비스제공을목표로한다. 이에본고에서는인공지능헬스케어의국내외발전방향을정책, 시장, 유망분야측면에서파악하고인공지능헬스케어가사회에미치는영향을분석하였다. 이를바탕으로국내인공지능헬스케어산업발전을위한활성화방향을간략히제언하였다. I. 개요 1. 인공지능헬스케어의부상배경인공지능헬스케어는보건의료패러다임의변화, 데이터의폭발적증가, 첨단기술의유기적인융합을통해인간의삶과생활, 보건의료생태계에근본적인변화를가져올차세대기술로부상하고있다. 전통적인의료는병을치료하는행위가강조되었으나, 최근에는사전예방, 사전진단및고객맞춤형치료서비스로보건의료의패러다임이크게변화되고있다. 특히, 생체분자영상진단기술의발전에따른질병조기진단, 맞춤형치료가가능해졌고, 인구고령화 * 본내용은김문구책임연구원 ( 042-860-1182, mkkim@etri.re.kr) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. *** 본글은 김문구, 인공지능헬스케어의산업생태계와발전방향, 한국전자통신연구원, 2016 의보고서내용을바탕으로구성하였습니다. 2 www.iitp.kr
기획시리즈 - 디지털헬스케어 로의료비부담이가중됨에따라의료비지출을낮추기위해혁신적의료서비스에대한소비자니즈증대가이러한패러다임변화의근본적원인이다. 보건의료데이터의폭발적증가는인공지능헬스케어의등장에크게기여하고있다. IDC(2013) 에의하면, 2012 년 500PB 에불과했던의료데이터의양은 2020 년에는 25,000PB 에이르러대략 50 배정도증가할것으로전망되고있다 [3]. 기하급수적으로증가하는의료데이터를신속히분석하여전문의료지식을도출하고, 이를의료서비스의질적수준향상과차세대의료산업으로연결시키는것이보건의료분야의커다란이슈로부각되고있다. 이러한상황에서인공지능은보건의료빅데이터의분석과활용에가장효율적인기술이되고있다. 빅데이터자체가인공지능을발전시키는학습인프라가되면서, 인공지능과빅데이터는보건의료분야에서선순환구조를형성하고있고 인공지능헬스케어 라는새로운서비스태동의계기가되고있다. 또한, 인공지능기술을기반으로의료기술, 정보통신 (ICT) 등다양한분야에서기술의활발한융합은보건의료산업에서융합기술의활용가능성을증대시키고이는혁신적인의료서비스창출로연결될것으로전망되고있다. 최근의료서비스및다이어트, 건강관리등의다양한의료관련분야에인공지능기술이도입되기시작했으며, 의료영상분석이나진단의학, 예방의학, 치료의약, 신약개발연구등에도인공지능기술의활용이본격화되고있다. 이러한보건의료분야에서인공지능을중심으로이종기술사이의융합은환자개개인에게맞춤형치료를제공하고새로운신약개발을촉진할것으로기대되고있다. 2. 인공지능헬스케어의개념과성장및제약요인인공지능헬스케어는 [ 그림 1] 과같이다양하고방대한양의데이터를인공지능기술을활용하여학습 분석하고헬스케어산업에적용함으로써질병예측, 예방의학, 환자맞춤형치료등혁신적인고부가가치형의료서비스의제공을의미한다. 건강보험 DB, 다양한의료정보, 개인정보등방대한양의데이터확보는인공지능헬스케어서비스의출발점이된다. 많은정보가있을수록정확한양질의의료서비스를제공할수있기때문이다. 특히, IoT 와웨어러블디바이스등의센서를통해실시간으로건강관련데이터와개인의생체정보확보가가능하다. 이렇게확보된대용량의데이터를바탕으로다양한인공지능기술을이용하여빅데이터를통합 분석한다. 인공지능기술을통해분석된정보는질병예측및 정보통신기술진흥센터 3
< 자료 > 김문구, 인공지능헬스케어의산업생태계와발전방향, 한국전자통신연구원, 2016. [ 그림 1] 인공지능헬스케어의개념 예방, 환자맞춤형질병치료, 영양및건강관리, 수술로봇, 보험상품, 신약개발등헬스케어산업에다양하게활용되어새로운가치창출의견인차역할을할것이다. 인공지능헬스케어는환자의생명을다루는의료업계에서정확한진단및의사결정지원도구로써중요한의미가있다. 이와함께수반되는의료서비스수준의향상은헬스케어산업에서인공지능시스템이조기에채택될수있도록촉진한다. 또한, 의료산업에서인공지능기술의활용은비용절감및의료수준향상으로이어져시장의성장가능성을높일것이다. 그러나제약요인도존재한다. 구조화되지않은데이터, 의사인력대체, 인공지능의오류, 인공지능의특성을반영하지못한규제시스템등은헬스케어산업에서인공지능의도입을더디게하는제약요인이다. 특히, 개인정보보호가강화되고있는현상황에서개인의료정보접근성은지극히제한되어있고, 비정형화된데이터분석의어려움, 기술의복잡성증가, 인간과인공지능사이의낮은협업수준등의요인들은헬스케어산업에서인공지능기술의활용에커다란장애물이된다. 인공지능의활용자는의료기관이될것으로예상되며, 인공지능이기존의의료진을대체할것이라는우려는인공지능도입을주저하게할수있을것이다. 또한, 의도하지않은인공지능시스템의오류로인한치명적손실에대한우려, 인공지능기술특성에부합되지못하는규제시스템등도인공지능헬스케어발전에어려움이될수있다. 4 www.iitp.kr
기획시리즈 - 디지털헬스케어 II. 국내외인공지능헬스케어동향과전망 1. 국내외정책동향한국을비롯한주요국가들은 [ 표 1] 과같이빅데이터, ICT, 인공지능기술의적극적인활용을통해서로봇케어, 환자맞춤형의료등이용자에게혁신적인의료서비스를제공하기위해산업발전과연구개발투자에정책역량을집중하고있다. 인공지능분야의글로벌선도국가인미국은인공지능 R&D 정책을범정부차원에서추진중이며, 특히, 정밀의료추진계획 을통해인공지능을활용한개인맞춤형의료혁신에집중하고있다. 2013 년미국백악관은 브레인이니셔티브 (Brain Initiative) 를발표하고범정부차원에서두뇌의뉴런활동지도작성등원천기술개발, 뇌과학또는인공지능기술분야의상용화연구에적극적으로투자하고있다 [5]. 또한, 미국은 2015 년차세대보건의료프로젝트로 정밀의료추진계획 (Precision Medicine Initiative: PMI) 을발표하였다. 본프로 [ 표 1] 주요국의인공지능헬스케어정책비교 구분미국유럽일본한국 주요정책 - Brain Initiative: 두뇌 - Precision Medicine Initiative: 정밀의료 - Human Brain Project: 두뇌 - The 100,000 Genomes Project: 유전체분석 - 게놈의료실현화프로젝트 - 일본재흥전략 - 정밀의료기술개발정책 - 미래보건의료정책로드맵 중점개발분야 - 인간의뇌활동지도를구축하고이를인공지능분야에활용 - 유전정보등을활용정밀의료추진 - 인간의두뇌활동의핵심메커니즘분석 - 유전체분석 - 두뇌, 유전체분석기술과인공지능기술의융합 - 유전체정보분석 - 인공지능의로봇적용 - 의료빅데이터와인공지능결합 - 정밀의료생태계및인프라구축 - 미래보건산업발전을위한기술개발과규제개혁 활용 - 뇌관련연구결과와이를인공지능분야에활용 - 개인맞춤형예방과치료에활용 - 미래의학및컴퓨팅기술개발에활용 - 개인맞춤형진단, 치료에활용 - 개인맞춤형치료 - 케어형로봇 - 개인맞춤형치료 - 차세대보건의료산업육성 특징 - 범정부차원추진 - 산 학 연협력을통한보건의료헬스케어분야의글로벌선도 - 유럽지역내강력한협업추진 - 의료정보기술플랫폼개발 - 인공지능로봇특화 < 자료 > 김문구, 인공지능헬스케어의산업생태계와발전방향, 한국전자통신연구원, 2016. - 대규모의료데이터활용 ( 국민건강보험 ) - ICT 와보건의료기술의적극융합 정보통신기술진흥센터 5
젝트는개인에게최적화된의료시스템을구축하기위한새로운접근법으로써환자의유전정보, 환경, 생활습관등의차이를체계적이고종합적으로고려한개인맞춤형질병치료및예방법을개발하기위해추진되고있다 [7],[8]. 미국은브레인이니셔티브와정밀의료추진계획을위해범정부차원에서투자를늘리고, 글로벌헬스케어산업에서시장선도를위해대학, 기업들과의산 학 연협력을강화하고있다. 유럽은의료정보기술플랫폼구축및유전체분석을강화한정밀의료제공을추진하고있으며, 이러한기술분야에인공지능기술을적극활용할계획이다. 2013 년 인간두뇌프로젝트 (Human Brain Project) 를발표하고 2013 년부터 2023 년까지 10 년동안총 1.8 조원을투자하여인간의두뇌관련기초및상용화와관련된연구개발을추진하고있다 [1]. 특히, 본프로젝트를통해두뇌분야를중심으로인공지능헬스케어산업발전을견인할의료정보기술플랫폼구축을목표로하고있다. 의료정보기술플랫폼은정보통신기술과빅데이터, 인공지능기술을적극활용하여병원, 공공기관, 보건소등의의료기관에서수집된다양한형태의데이터를분석하고뇌질환의진단, 예방, 신약개발, 새로운치료법개발에활용하는프로젝트를의미한다 [9]. EU 국가가운데, 영국은암, 감염질환치료를목적으로 10 만명의유전체분석프로젝트 (The 100,000 Genomes Project) 에 3 억파운드를투자 (2014~2017 년 ) 하는등정밀의료 R&D 및실용화를위한빅데이터의개발과인공지능의유전체분석활용에대한투자를강화하고있다 [6]. 일본은유전체분석과인공지능적용로봇전략으로개인맞춤형의료서비스제공에집중하고있다. 2015 년일본의료연구개발기구 (Japan Agency for Medical Research and Development) 는유전체정보를활용해환자의특성에따른최적의맞춤형치료서비스를제공하기위한 게놈의료의실현화프로젝트 를추진하고있다 [9]. 또한, 일본은 2015 년 일본재흥전략 을발표하고이국가전략의일환으로사물인터넷을활용한의료진단서비스, 로봇및센서를활용한간병서비스등다양한의료분야에서인공지능의활용을추진하고있다 [7]. 우리나라는 2016 년정밀의료기술개발과미래보건의료기술로드맵을발표하고, 정밀의료와인공지능헬스케어발전을위한정책방향을설정하였다. 특히, 국내에광범위하게구축되어있는건강보험, 의료정보자료에대한빅데이터구축과활용을통해질병을예측하고개인에게맞춤형의료서비스를제공하는데집중적으로투자하고있다. 또한, 의 6 www.iitp.kr
기획시리즈 - 디지털헬스케어 료분야에인공지능기술을활용한정밀의료를보건의료분야의국가전략프로젝트로선 정함으로써인공지능헬스케어산업성장의정책적기본방향을정립하였다 [10],[13]. 2. 국내외시장현황및전망인공지능의활용분야중헬스케어는높은성장성에기대되고있으며, 새로운가치와서비스가창출될가능성이높다. 특히, 인공지능을이용한혁신이가장크게부각될수있는시장분야로써의료산업전반에걸쳐활용가능성이매우높다. 인공지능헬스케어의시장전망은시장조사기관에따라다소차이가있지만전반적으로 40% 이상의높은연평균성장률을예측하고있다. 글로벌시장분석전문업체인 Frost & Sullivan(2015) 은인공지능헬스케어글로벌시장이 2015 년 8.1 억달러에서연평균 42% 의빠른성장을보이며, 2021 년에는 66.6 억달러규모의큰시장을형성할것으로전망하고있다 [2]. 또다른시장조사기업인 Marketsand Markets(2016) 에의하면, 인공지능헬스케어세계시장은 2015 년 0.7 억달러에서연평균 60.3% 의높은성장을보이며, 2020 년 7.6 억달러의규모를형성할것으로전망되고있다 [4]. 국내인공지능헬스케어시장도역시높은성장이전망되고있다. 한국정보기술연구원 (KISTI, 2016) 에의하면국내인공지능헬스케어시장은 2015 년 18 억원에서연평균 70.4% 로세계시장성장률을상회하는고성장을보이며 2020 년 256 억원의시장규모가될것으로전망하고있다 [14]. III. 인공지능헬스케어의유망분야분석 본고에서는관련전문자료를분석하고전문가들의의견을반영하여 [ 표 2] 와같이의료기관, Health IT 기업, 보험사, 제약회사, 국가보건기관등의국내관련기관별인공지능헬스케어분야의유망분야를도출하였으며인공지능헬스케어가제공하는기관별편익과기회, 위협요인을파악하였다. 우선국내의료기관에서인공지능헬스케어기술의유망활용분야는환자의질병에대한진단 예측, 질병치료를위한의료영상이미지인식및진단시스템, 인공지능기반 정보통신기술진흥센터 7
[ 표 2] 국내기관별인공지능헬스케어유망서비스도출과편익, 기회, 위협요인분석 구분서비스편익기회위협핵심기술 의료영상이미지인식및진단 - 암질환조기진단 - 의사의진단의사결정지원 - PACS 등의료영상진단기기의높은보급률 - 인공지능의예기치않는오류, 잘못된처방 인공지능기반임상시험 - 개인최적화치료법선택 - 신속한의료데이터검색, 분석결과지원 - 전국민건강정보 DB 다양한양질의임상정보획득가능 - 임상연구의윤리 안전문제 의료기관 의료녹취솔루션 - 의료기록작성소요시간단축 - 의료녹취시장확대 - 개인정보유출 - 음성인식기술 개인맞춤형질병예측치로 - 환자의건강수명연장 - 유전정보와질환간의연관성예측가능 - 인공지능의예기치않는오류 잘못된처방 - 음성인식기술 - 유전체분석 질병진단인공지능보조의사시스템 - 정확한진단 - 오진방지 - 시스템의해외수출 - 인공지능의예기치않는오류 잘못된처방 노화방지치료 - 환자의건강수명연장 - 항노화치료시장성장 - 의료양극화 인공지능수술로봇 - 최소절개및빠른회복시간 - 의사의수술지원 - 의료교육시뮬레이션시장 - 비용부담 Health IT 기업 고령자케어로봇 - 노인의삶의질개선 - 실버시장확대 암진단시스템 - 조기암진단 - 해외수출 - 로봇의자율적의사결정 의도치않게인간생명영향우려 - 인공지능시스템복잡도증가로오류가능성존재 인공지능기반개인라이프로그분석활용건강관리및컨설팅서비스 - 건강관리성과향상 - 높은 ICT 인프라 - 우수한 IT 기업 - 개인정보유출 8 www.iitp.kr
기획시리즈 - 디지털헬스케어 구분서비스편익기회위협핵심기술 개인맞춤형보험상품 - 최적화된보험가입 - 불필요한보험차단 - 다양한보험상품개발 - 개인정보유출 보험사 인공지능기반보험료산정 - 시간단축가능 - 비용절감 - 보험료산정시스템시장성장 - 개인정보유출 - 보험설계사인력감축 인공지능기반보험사기예방시스템 - 보험사기방지 - 부당수급보험금방지 - 보험산업건전성확보 - 개인정보유출 개인맞춤형약품개발 - 치료효과제고 - 부작용감소 - 새로운시장창출 - 개인맞춤형제품의개발실패가능성존재 - 유전체분석 제약사 인공지능기반신약개발 - 신약개발성공가능성높임 - 신약개발기간단축 - 신약개발을통한새로운시장창출 - 인공지능기술의오류로인한신약의위험성 - 유전체분석 국가보건기관 전염병확산경로파악 예측 맞춤형건강관리시스템 - 국민건강안전확보 - 전염병예방 - 국민건강수준의향상 - 시스템의해외수출 - 전국민건강정보 DB 보유 < 자료 > 김문구, 인공지능헬스케어의산업생태계와발전방향, 한국전자통신연구원, 2016. - 관리기구의전문성및인력문제발생가능성 - 개인정보유출 - 슈퍼컴퓨터 임상시험시스템, 의료녹취솔루션, 개인맞춤형질병예측 치료기술, 질병진단을위한인공지능보조의사시스템, 노화방지치료서비스등의분야가될것으로전망된다. 이를통해질병의조기진단및오진방지, 의사의의사결정지원, 의료기록작성소요시간단축, 환자의건강수명연장의편익이발생할것으로기대된다. 우리나라는세계적으로높은의료영상진단기기보급률, 전국민건강정보 DB 를보유하고있어, 의료기관에서의인공지능헬스케어활용은향후관련기술과개발시스템의해외수출로연결될것으로기대되나, 인공지능의예기치않은오류로인한잘못된진단과처방, 임상연구의윤리적문제봉착및개인정보유출, 의료양극화문제발생등의우려도역시존재한다. Health IT 기업과관련한유망분야로는인공지능수술로봇, 고령자케어로봇, 암진단시스템, 인공지능기반라이프로그데이터활용건강관리및컨설팅서비스등을들수있다. 이를통해, 의료진에대한수술지원, 환자의최소절개수술및빠른회복, 삶의질 정보통신기술진흥센터 9
개선및건강관리등의편익이기대된다. 인공지능헬스케어기술은인공지능수술로봇과의료교육시뮬레이션시장을창출하고고령자케어로인한실버시장확대, 암진단시스템의해외수출등의다양한기회를제공할것이나인공지능로봇도입에따른환자의추가적인비용부담, 인공지능을활용한의료분야자율의사결정시스템의오류와신뢰성문제발생, 개인정보유출등의우려도예견된다. 보험사에서는가입자의의료, 건강, 유전자정보를활용하여인공지능기술을적용한분야가유망할것으로기대된다. 특히, 개인맞춤형보험상품개발, 최적의보험료산정및보험사기예방시스템이유망분야로부각될가능성이높다. 이를통해, 보험사는가입자특성에부합되는최적화된보험시스템개발, 보험관련업무시간단축에따른비용절감, 보험사기방지등의편익이기대된다. 또한, 다양한보험상품개발, 보험산업재정건전성확보등이예상되나, 개인정보유출이우려되고보험설계사의인력감축등일자리감소문제가우려요인이될것으로보인다. 제약사의유망분야로환자특이적특성에기반한개인맞춤형약품개발, 인공지능과정밀의료를결합한차세대신약개발등이예상된다. 이를통해, 환자의치료효과향상및부작용감소, 신약개발기간단축이기대되나인공지능기술의오류로인한신약의치명적결함등이우려된다. 국가보건기관측면에서는전염병확산경로파악과예측, 국민라이프스타일에맞춘건강관리시스템, 건강보험누수확인시스템이유망분야로예상된다. 이를통해, 전염병방지와국민건강수준의향상, 재정의건전성향상이기대되나개인정보유출등이우려된다. IV. 결론 : 국내인공지능헬스케어의사회적영향과활성화방향 4 차산업혁명시대가도래하면서사회를비롯하여산업, 기업, 일반인의삶에는많은변화가예상된다. 그중에서도건강한삶과질높은의료서비스에대한시대적요구는인간의가장중요한니즈이며, 이를구현하기위한인공지능헬스케어분야는 4 차산업혁명의핵심으로전망되고있다 [13]. 인공지능헬스케어가활성화되면환자및일반인들에게데이터기반의최적화된의료건강관리서비스가제공됨으로써의료비부담이경감되고건강한삶을영위할수있게될것이다. 또한, 의료기관의입장에서는인공지능기반의정밀 10 www.iitp.kr
기획시리즈 - 디지털헬스케어 치료제공으로합리적인비용과동시에의료서비스의질적수준을현저히향상시킬수있다. 제약산업분야에도큰파급효과가예상되며, 개인의유전체정보와인공지능기술분석을통해개인특성기반의맞춤형, 표적약품개발등새로운고부가가치상품개발이가능해질것이다. 의료서비스와가장밀접한관계에있는건강보험산업에서는가입자의정확한데이터분석을통해적정한보험료를산정하고, 보험금누수방지, 보험사기방지등보험산업의업무효율화향상및건전성을제고할수있을것으로예상된다. 그러나장점만존재하는것은아니다. 개인의료데이터유출로인한사생활침해우려도높다. 또한, 의료산업의경우, 인공지능기술도입에맞는안전규제및법체계의미흡으로환자에대한안전보장에제약이있을수있다. 인공지능의판단이인공지능제작자의윤리적입장을반영할가능성이있으며, 병원에서이윤을극대화하기위해환자에대한차별적알고리즘을생성할가능성도있다. 그밖에도인공지능의자율적판단에의한부적절성및진단 처방결과와관련된문제발생시책임소재에대한충돌도예상된다 [11]. 결국, 인공지능헬스케어가국내에서활성화되려면의료서비스향상으로인한비용절감, 건강수명연장등많은편익요인과사생활침해우려및사람의생명에직접적으로영향을미치는특성을함께고려해야한다. 이를위해데이터구축과활용, 비즈니스모델개발, 생태계참여자의협력, 연구개발투자확대등이요구된다. 인공지능헬스케어가국내에서활성화되기위한방향을간략하게제언하면다음과같다 [12]. 첫째, 양질의방대한데이터확보는인공지능헬스케어성장의근간이된다. 우리나라는전국민건강보험 DB 와의료기관의방대한영상데이터가구축되어있으나, 기관간연계와공유가미흡한실정이다. 이에따라구축된의료데이터에대해개인정보를엄격히보호하면서동시에기관이나기업, 스타트업등에서데이터를공유, 활용할수있도록의료정보활용가이드라인정립이요구된다. 둘째, 수요자니즈를파악하고이를다양한서비스모델로연결하는비즈니스전략이요구된다. 특히, 일반인에게보급되는다양한스마트기기등으로부터수집된생활습관데이터등과인공지능기술을결합하여라이프스타일에부합되는건강증진또는사전예방의서비스모델개발이필요하다. 셋째, 많은이해관계자들이인공지능헬스케어산업생태계에참여하는만큼, 의료기관, 연구기관, 기업 ( 보험사, 제약회사, IT 기업 ) 등다양한참여자간에능동적인협력이중요하다. 정보통신기술진흥센터 11
끝으로, 인공지능헬스케어산업의혁신과기술개발을주도하기위해서정부의기초원천분야에대한집중적인연구개발투자와함께스타트업 (Start-up) 에대한장기적관점의정책적지원이요구된다. 국내의기술경쟁력을제고하기위해선도적인연구개발투자가필요하며공공부문과민간부문의공동연구개발추진이요구된다. 또한, 인공지능헬스케어스타트업촉진을위해창업보육과기술지원을강화하고다양한세제지원, 창업실패에대한부담완화정책이필요할것이다. [ 참고문헌 ] [1] EU Human Brain Project. https://www.humanbrainproject.eu/en/. [2] Frost & Sullivan, Cognitive Computing and Artificial Intelligence Systems in Healthcare, 2015. [3] IDC, Bigger Data for Better Healthcare, 2013.11. [4] MarketsandMarkets, Artificial Intelligence in Medicine detailing Artificial Intelligence(AI) Market by Technology, Application and Geography-Global Forecast to 2020, 2016. [5] The White House, BRAIN Initiative Fiscal Year 2016 Fact Sheet, 2014. [6] Torjesen I., Genomes of 100,000 people will be sequenced to create an open access research resource, BMJ. 347:f6690, 2013. [7] 대외경제정책연구원, 주요국의 ICT 융합의료산업전략및시사점, 2016. [8] 보건복지부, 정밀의료를통해개인맞춤의료실현및미래신성장동력확보추진, 2016. [9] 생명공학정책연구센터, 주요국가별유전체분석프로젝트현황, 2015. [10] 한국과학기술정보연구원, 정밀의료서비스, KISTI 마켓리포트 2017-04, 2017. [11] 한국과학기술기획평가원 (KISTEP), 2015 기술영향평가 : 인공지능기술, 2016. [12] 한국과학기술기획평가원 (KISTEP), 인공지능기술의활용과발전을위한제도및정책이슈, ISSUE PAPER, 2016-07, 2016. [13] 한국보건산업진흥원 (KHIDI), 4 차산업혁명과보건산업패러다임의변화, 보건산업브리프, Vol. 215, 2016. [14] 한국정보기술연구원 (KISTI), 인공지능헬스케어, KISTI Market Report, 2016. 12 www.iitp.kr