AI가 가져온 ‘헬스케어’ 변화… 핵심은 ‘맞춤 인력’

시사위크=박설민 기자  인공지능(AI)의 발전으로 ‘디지털 헬스케어’ 분야도 급성장하고 있다. 글로벌시장조사업체 ‘스태티스타(Statista)’에 따르면 디지털 헬스케어 시장 규모는 1,812억5,000만달러(약 256조4,868억원) 수주으로 추정된다. 오는 2031년에는 2,178억2,000만달러(약 308조2,795억원)에 이를 전망이다.

이 같은 시장 흐름에 맞춰 기업 투자도 빠르게 이뤄지고 있다. 삼성전자의 경우 이미 ‘갤럭시 워치’와 ‘갤럭시 S시리즈’ 등 스마트폰, 웨어러블 기기를 기반, 글로벌 디지털 헬스케어 산업 경쟁력 확보에 속도를 내고 있다. 지난 6월에는 디지털 임상시험 전문 기업 ‘알체디스(Alcedis)’와 파트너십을 맺기도 했다.

이때 전문가들은 디지털 헬스케어 시장 글로벌 주도권 확보를 위한 국가 차원의 산업 육성 방안이 중요한 시점이라고 강조한다. 특히 AI 도입 이후 나타나는 ‘기술 인력’ 수요 변화를 분석한 대응 전략의 필요성이 커지고 있다. 이에 국내 과학 연구기관들을 중심으로 관련 전략 발표도 속도를 내고 있다.

◇ STEPI, 디지털 헬스케어 산업 변화 분석… “AI등장 이후 인력구조 격변”

‘과학기술정책연구원(STEPI)’은 11일 ‘STEPI Insight 제363호-AI 전환기, 디지털헬스케어 사례로 본 기술인력 수요 변화의 특징과 대응 전략’을 발표했다.

디지털 헬스케어는 AI·데이터·의료기술이 융합된 신산업이다. 신기술 등장과 대체가 빠른 만큼 인력 수요 변화를 단기간에 관찰하기에 적합하다. 이에 STEPI는 디지털헬스케어 산업을 중심으로 AI도입 후 나타나는 기술인력 수요 변화를 분석했다.

STEPI는 이 분야의 인력수요 변화가 단순한 양적 증감이 아니라, 인력구조·요구역량·채용방식에서 함께 나타나고 있다고 진단했다. 특히 핵심은 ‘연구개발 중심’ 인력구조의 집중이다. 2024년 기준 디지털 헬스케어 산업 종사자 4만4,730명이며, 산업기술인력은 1만5,635명(35.0%)이다. 이중 직군별로는 연구개발이 6,879명(44.0%)으로 가장 많았다.

연구개발직 비중은 바이오산업 20.6%, 의료기기산업 11.8%와 비교해 상당히 높은 수준이다. 연령구조는 40대 35.2%, 30대 32.1%로 청년층보다 중견 인력 비중이 높게 나타났다. 또한 채용공고와 기업사례를 종합하면 디지털 역량과 함께 경력, 직업 태도, 협업 역량 등이 함께 중시되는 경향이 나타났다는 게 STEPI 측 설명이다.

STEPI는 디지털 헬스케어 산업 내 인력 구성 변화를 분석하기 위해 4개 주요 기업 대상 심층 인터뷰도 진행했다. 각 사는 7~10년 이상의 업력을 가진 기업이다. 세부적으로는 디지털치료제, 의료 빅데이터 분석 플랫폼, 건강관리 서비스, 온디바이스 AI 기반 마이데이터 플랫폼 등 서로 다른 기술·서비스 영역을 포괄해 선정했다.

분석 결과, 디지털 헬스케어 산업 내 인력 구성을 극적으로 바꾼 것은 ‘AI 도입’이었다. 한 기업은 조직 규모가 400명에서 100명으로 축소됐다. 다른 기업은 40명 규모였던 건강 코칭 인력을 2명 수준으로 줄였다. 또한 같은 인건비로 과거 주니어 10명을 고용했던 기업이 현재는 시니어 2명 중심 구조로 전환한 사례도 확인됐다.

STEPI는 “일반적인 노동시장 환경 변화에 더해 AI에 따른 업무 자동화가 이뤄지면서 나타나는 현상”이라며 “특히 AI 활용이 강화되면서 일부 기업에서는 전통적 피라미드형 인력구조와 다른 시니어 및 핵심인재 중심의 조직 운영 경향까지 나타나고 있었다”고 분석했다.

아울러 AI의 도입은 디지털 헬스케어 내 인재상도 변화시키고 있다. 핵심적 변화는 ‘단일 전공 전문성’에서 ‘융합형 역량’으로의 이동이다. 쉽게 말해 기존에 ‘한 우물’만 파던 인재 대신, 이공계와 인문계 분야 지식을 아우르는 융합형 인재의 수요가 증가했다는 의미다.

실제로 STEPI는 211건의 디지털 헬스케어 분야 채용공고를 분석한 결과, 소프트웨어 실무 역량(19.4%)과 함께 품질관리·인증·규제 대응 역량이 주요 요건으로 나타남을 확인했다. 이는 AI가 연구개발직에서도 기초 업무를 대체하면서 나타난 변화다. 즉, 기술 인력의 핵심 역할은 이제 AI의 도출 결과의 검증과 의료적·윤리적 맥락에서 판단하는 방향으로 변화한 것이다. 이에 따라 주목되는 직무군은 데이터 큐레이터, AI 거버넌스 담당자 등이다.

◇ 핵심은 ‘융합형 인재’… ‘한 우물’ 파던 천재의 시대는 끝났다

이와 관련, 국내외 주요 AI기술 선진국들도 관련 산업 전략을 내놓고 있다. 미국은 ‘국립보건원(NIH)’은 공동기금으로 개발한 AI모델 ‘브리지(Bridge2AI)’을 디지털 헬스케어 및 바이오 연구를 위해 구축하고 있다. 이때 관련 연구는 의학·생명과학 연구자와 데이터과학자·AI 연구자가 한 팀을 이뤄 진행하고 있다. 또한 AI 교육자료, 표준, 윤리, 데이터관리, 인력교육 프로그램을 동시에 개발 중이다.

유럽(EU)의 AI기반 디지털 헬스케어는 단순 AI개발자 양성을 넘어 의료·기술·경영·규제를 한 덩어리로 묶는 융합 인력 확보에 집중한다. 대표적으로 ‘Master of Managing Digital Transformation in the Health Sector’를 꼽을 수 있다. 이는 의료 디지털전환에 필요한 서비스 설계, 기술, 경영을 함께 교육하는 석사 과정이다. 

STEPI는 이런 세계적 흐름에 맞춰 국내 AI기반 디지털 헬스케어 분야  실무형 융합인재의 양성·확보를 위한 새로운 전략을 제시했다. 전략은 인재 개발, 인프라 확장, 전문가 지원, 체계 고도화 분야의 4가지로 나뉜다.

먼저 STEPI는 대학-기업이 연계한 융합인재 경력개발 체계 확립을 제안했다. 학부·대학원 융합교육과 재직자 재교육을 생애주기형 체계로 연결하는 것이다. 이를 기반으로 재직자 교육을 모듈형 재교육 체계로 발전시키는 것이 목표다.

두 번째 전략은 안전한 의료데이터 기반 실습·프로젝트형 교육 인프라 확장이다. 의료데이터 중심병원 지원사업 등을 통해 구축된 데이터 인프라를 연구지원 중심에서 교육·훈련까지 포괄하는 개방형 학습 인프라로 전환하는 방안을 추진한다.

세 번째 전략은 AI 검증·판단·거버넌스 역량 확보를 위한 전문가 트랙 지원이다. 기초소양형 교육과 별도로 전문가형 트랙을 구축하고, 장기적으로 NCS 기반 직무정의와 경력경로를 정비해야 한다.

마지막은 디지털헬스케어 인력수요 모니터링 체계 고도화다. 기존 통계 조사에 채용공고 텍스트 분석, 기업 심층인터뷰 등을 결합하고, 그 결과가 교육과정 개편과 지원사업 설계로 환류되는 체계를 갖춰야 한다.

STEPI는 “정량·정성분석을 통해 공통적으로 확인된 인재상은 의료 도메인에 대한 이해와 디지털·데이터 역량을 함께 갖춘 융합형 인재”라며 “이러한 융합인재는 단기간의 교육만으로 양성되지 않고 기업 현장 경험 속에서의 교육 훈련을 포함한 지속적인 경력개발을 통해서만 제대로 양성될 수 있다”고 조언했다.