데이터와 인공지능(AI)을 활용한 예측형 헬스케어(Predictive Healthcare) 산업이 빠르게 부상하고 있습니다. 의료 서비스는 병원 중심의 치료 체계에서 벗어나 환자·소비자 중심의 예방 및 맞춤형 관리 체계로 전환되고 있으며, 홈케어와 지역사회 기반의 건강관리 서비스가 확산되는 추세입니다.
글로벌 디지털 헬스 시장은 질병 진단·치료(Illness)와 예방·건강 증진(Wellness) 영역 모두에서 연평균 14%대 성장이 예상되며, 국내 시장 역시 진단기기와 건강관리 플랫폼을 중심으로 안정적 성장세를 이어가고 있습니다. 특히 개인의 유전체, 생활습관, 의료기록 등을 분석해 질병 발생 가능성을 사전에 예측하는 기술은 ‘예측(Predictive)·예방(Preventive)·맞춤형(Personalized)·참여형(Participatory)’의 4P 의료모델로 구현되고 있습니다.
예측형 헬스케어는 고령화, 만성질환 증가, 의료 인력 부족 등 구조적 문제를 해결할 수 있는 지속가능한 의료시스템의 대안으로 주목받고 있습니다. AI 진단, 디지털 모니터링, 원격진료 서비스 등 다양한 기술이 상용화되며 의료의 효율성과 접근성이 동시에 높아지고 있습니다. 또한 의료비 절감과 병원 운영 효율성 측면에서 비용효과성 검증과 데이터 신뢰성 확보가 산업 신뢰도를 높이는 핵심 요인으로 꼽힙니다.
이에 본 보고서는 의료서비스 패러다임의 전환에서부터 기술 발전과 산업 확산을 이끄는 수요·공급·정책 요인, 그리고 예측형 헬스케어가 직면한 주요 과제와 대응 방향까지 종합적으로 분석했습니다. 본 보고서가 정부의 정책 설계뿐 아니라 병원, 기술기업, 헬스케어 산업 전반의 전략 수립에 도움이 되기를 기대합니다.
