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고령화 위기 AI 기반 예방돌봄으로 풀어야

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작성자 관리자 작성일25-11-05 16:13 조회7회

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헬시에이징 한국모델 고도화

디지털 돌봄 국제표준 필요

 

국내외 인구 고령화로 인해 발생하는 의료-돌봄 수요의 증가는 기존 의료-돌봄체계로는 감당할 수 없는 지경에 이르렀다. 세계보건기구도 2024년 기준 전 세계 기대수명이 73.3세에 이르렀으며 2030년에는 전 세계 인구 60세 이상 인구가 전체의 약 14%를 차지할 것으로 전망했다.

20일 한국보건산업진흥원은 글로벌바이오헬스동향 보고서에서 “기존의 치료 중심 의료체계에서 예방·예측·개인화 중심의 새로운 패러다임으로의 전환이 시급한 상황”이라고 밝혔다.

관련해서 헬시에이징 모델을 각국의 상황에 맞춰 추진할 필요성이 높아졌다. 헬시에이징 모델은 나이가 들어도 하고 싶은 일을 할 수 있는 능력을 지키도록 서비스, 환경 등을 함께 바꾸는 종합적 접근법이다. 치료를 시작으로 지역사회·디지털 기술까지 연결해 예방부터 돌봄까지 연결된 지원을 제공한다.

20251021_01100117000003_M01.jpg사진 클립아트코리아

 

 

 

 

 

 

우리나라는 빠른 속도로 초고령사회에 진입하면서 △지방·농산어촌 고령화 집중 △독거노인 증가 △장기요양 수요 급증이라는 복합적 과제에 직면하고 있다. 짧은 시간 내에 디지털 기술과 지역사회 돌봄을 연계하고 동시에 지속가능한 비용 관리 체계를 구축해야 하는 상황이다.

국제사회는 2021~2030년을 ‘헬시에이징 10년’으로 정하고 각국이 고령자가 건강하게 생활할 수 있는 환경 조성에 나서도록 권고하고 있어, 한국형 모델의 고도화 필요성이 더욱 커지고 있다.

미국의 경우 고령자 중심 의료서비스인 에이지-프렌들리 헬스 시스템(Age-Friendly Health Systems, AFHS)을 5000개 이상 의료기관에서 운영하고 있다. 해당 시스템은 △고령자에게 중요한 것 △약물관리 △인지기능 △거동능력이라는 4가지 핵심 영역에 집중한 통합 서비스 모델을 제공한다.

일본에서는 2025년까지 지역포괄케어시스템(Community-based Integrated Care System)을 통해 의료 및 생활지원을 일체적으로 제공하는 모델을 구축하고 있다. 우리나라의 노인이 살던 지역에서 스스로 생활할 수 있도록 의료 및 주거 서비스를 하나의 체계로 연계·제공하는 지역 단위 통합돌봄지원 사업과 유사하다. 일본은 AI를 활용한 치료 계획안 작성과 원격 관리 등 디지털 기술 도입을 추진 중이다.

유럽은 2030년까지 모든 시민이 전자건강기록(EHR)에 접근할 수 있도록 하고, 국가 간 건강데이터를 공유·연동하는 디지털헬스 전략을 추진하고 있다.

우리나라는 2025년 초고령사회에 대비해 AI 기반 고령친화돌봄 서비스 개발에 나서고 있다. 한국형 AI 기반 예방 돌봄 서비스(DEF-H 프로젝트), 경기도 AI 스피커 통합돌봄 등 지역사회 기반 디지털 돌봄 모델을 확산하고 있다. 한국형 AI 기반 예방돌봄 서비스는 노쇠(신체기능 저하) 위험도를 AI가 종합적으로 평가하고 개인별 맞춤 관리를 통해 노쇠 진행을 예방하거나 늦추는 서비스다. 경기도 AI 스피커 통합돌봄은 65세 이상 홀몸 어르신에게 AI 스피커를 설치해 △주 1회 정기 안부 확인 전화 △건강상태 체크 및 건강리포트를 작성 △치매위험군 자가검사 지원 △응급상황 시 자동으로 112나 노인보호전문기관 신고 △우울감·고독감 등 정서적 문제 감지 시 상담 연계 등의 기능을 제공한다.

관련해서 국내외 협력 필요성이 높아진다. 보고서는 인구고령화는 모든 국가가 공통 직면하는 구조적 과제임에도 불구하고 각국 정책 경험과 기술성과의 체계적 공동 연구가 부족한 상황이라고 지적했다. AI·디지털헬스 기반 고령자 돌봄 서비스의 확산을 위해서는 국가 간 공동 연구를 통한 표준화된 성과지표와 실증 데이터 축적이 필수적이다.

웨어러블 기기의 기술과 AI 의료 진단이 실용화 단계에 도달한 만큼, 각국이 서로 다른 허가 기준과 승인 절차로 인해 기술 활용에 제약이 생기지 않도록 국제적 표준 마련이 시급하다.

또한 국제협력을 통해 선진 모델의 벤치마킹과 성과 비교가 가능하다. 우리나라 역시 DEF-H 프로젝트와 경기도 AI 스피커 돌봄 등의 실증 사례를 통해 축적된 데이터와 경험을 국제사회와 공유하면서 상호 학습을 통한 정책 개선과 기술 고도화를 추진할 필요가 있다.

김규철 기자 gckim1026@naeil.com