디지털헬스케어 #2 유망분야

디지털헬스케어 #2 유망분야 #

#2026-01-23

사업 판단 지표는 기술의 미래성, 정책, 윤리, 임상 난이도. 그리고 매출현황, 투자현황, 수출액현황.

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#1 매출현황 기반 유망분야

“매출현황 기반으로 유망하다"의 기준?

  • 지금 이 산업 안에서 실제로 가장 많은 돈을 벌고 있는 분야는 어디인가?”
    • 미래에 유망한게 아니라 지금 가장 유망하다고 증명된 분야.
  • 2024년 기준 디지털헬스산업 전체 매출은 약 23.8조 원
    • 디지털헬스산업과 직접 관련된 매출은 약 7.7조 원
    • 이중 의료용 기기 분야의 매출이 약 3조 원을 넘어서 디지털헬스 관련 매출의 약 40%.
  • 의료용 기기가 높은이유?
    • 진단용/치료 목적의 의료기기(SiMD나 전자약)들은 병원에서 실제로 사용되고, 보험이나 병원 예산, 공공 조달과 연결되며, 단가가 높고 반복 구매 또는 유지 계약이 붙는 구조를 가지는데
      • 매출이라는 것은 단가와 수량의 곱인데
      • 치료용 의료기기는 단가는 높고, 병원 단위·시스템 단위로 납품되기 때문에 한 번 계약이 체결되면 매출이 크게 잡힌다.
      • 의료용 기기 매출의 대부분이 제조업, 특히 산업용 제품 및 부분품 제조업에서 발생한다고 나와 있는데, 이 말은 곧 B2B 중심의 대형 거래 구조라는 뜻. 실제로 고객 유형을 보면 의료용 기기 분야는 B2B 매출 비중이 88% 이상. 개인이 앱을 하나 다운로드해서 쓰는 구조보다 매출단위가 크다.
    • 또한 성장성도 높음
      • “지금 크다”와 “계속 커지고 있다”는 다른데 전년 대비 매출 증가액을 보면 의료용 기기 분야가 약 9,500억 원 증가로 가장 큰 폭의 성장을 기록함 즉 이미 제일 큰데, 증가 속도도 가장 빠르다.
  • 다른 분야와의 비교
    • 디지털치료제(DTX), 원격의료 플랫폼, 만성질환 관리 앱, 유전체 분석 솔루션 같은 분야는 분명히 미래에는 중요해질 가능성이 크지만 하지만 매출현황만 놓고 보면 아직 시장 실험 단계 또는 서비스 운영 단계에 머물러 있다.
      • 실제로 매출 비중이 작고, 서비스 운영 비중이 높으며, 제품 생산·판매 단계에 있는 기업 비율이 낮게 나타난다 즉, “가능성”은 있지만 “현금 흐름”은 아직 제한적임
    • 치료용 의료기기는 이미 제품 생산 및 판매 단계에 있는 기업 비중이 70% 이상인데 이건 연구나 파일럿이 아니라 이미 병원에 들어가 있고 실제 치료에 쓰이고 있으며 매출이 반복적으로 발생하고 있다는 뜻

결론

  • 치료용 의료기기는 디지털헬스 산업 내에서 가장 큰 매출을 이미 만들어내고 있고/전년 대비 성장폭도 가장 크고/B2B 중심의 고단가·대형 계약 구조를 가지고 있고/이미 상용화와 판매 단계에 완전히 진입한 분야.

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#2 투자현황 기반 유망분야

투자현황 = 기업들이 실제로 연구개발비/시설투자비/교육훈련비 같은 형태로 디지털헬스에 얼마를 투자했는가.

  • ‘디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라’가 가장 큰 투자 규모(5,206억 원).

매출과 투자

  • 매출은 ‘현재 시장의 크기’이고, 투자는 ‘미래에 대한 업계의 베팅’
    • 두 개가 동시에 크면 “지금도 좋고, 앞으로도 좋다”는 뜻이고
    • 투자만 크고 매출이 작으면 “아직 돈은 안 되지만, 될 거라고 믿는다”는 뜻
    • 투자만 있고 매출이 계속 안 따라오면, 그건 ‘유망’이 아니라 ‘기대 피로’.

매출이 낮은데 투자가 있는 사업

  • 건강관리 서비스플랫폼
    • 사람들이 써볼 수는 있는 서비스지만 병원이든 개인이든 안 쓰면 안 되는 서비스는 아님 그래서 매출이 커지기 어렵고, 장기적으로는 마케팅 비용이 계속 들어간다. 일부 성공 사례는 가능하지만 산업 전체로 보면 구조적으로 매출이 크게 쌓이기 어려운 분야.
  • 보건의료 빅데이터 분석시스템(비식별 데이터 기반)
    • 의료 빅데이터는 EMR/EHR 같은 데이터 인프라가 깔려야 의미가 생긴다. 투자에서 ‘디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라’가 높은데, 그래서 그래서 지금은 매출이 작지만 인프라 투자가 커질수록 이 분야는 뒤늦게 매출이 따라올수있다. 인프라 성장에 따라 파생적으로 커질 확률이 높은 분야.
  • 유전체분석 솔루션(정밀의료, B2B)
    • 정밀의료, 개인맞춤 치료, AI, 바이오
    • 매출 규모가 아직 작고 산업 전체에서 차지하는 비중도 낮다. 투자현황을 보면 연구개발 단계 비중이 크다. 즉 돈은 들어가지만 아직 시장에서 크게 돈을 벌고 있지는 않다.
      • 유전체 분석은 기술 문제보다 ‘적용 문제’가 큰데 병원에 쓰려면 임상적 유효성, 보험, 표준화, 해석 책임 문제가 다 얽혀 있다. 그래서 B2B 유전체 분석은 속도가 느리고, 매출이 천천히 쌓이는 산업. 과학적으로는 중요하지만, 산업적으로는 아직 성숙하지 않은 분야.
  • 유전체분석 솔루션(D2C)
    • D2C 유전체 분석은 소비자가 한 번 호기심으로 해볼 수는 있지만 반복 소비 구조가 거의 없다. 치료와 직접 연결되지도 않고 의료 책임 문제 때문에 제공할 수 있는 정보도 제한된다 그래서 투자 대비 매출 전환이 어렵고 장기 산업으로 성장하기 힘든 구조.
  • 생활습관개선/건강증진앱(질병 치료 목적 제외)
    • 경쟁자는 병원이 아니라 헬스 앱, 다이어트 앱, 심지어 유튜브. 진입 장벽이 낮고, 차별화가 어렵고, 가격을 받기도 힘들어서 산업적으로 유망하다기보다는 개별 히트작 가능성의 영역.

결론

  • ‘인프라’와 ‘임상’에 직접적으로 연관된 분야가 단기적으로 유망.

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#3 중장기적 유망분야

매출과 투자를 같이봤을때

  • 현재는 인프라에 투자하고 그 다음 단계로 데이터 활용 시장이 열린다는 전망.

EMR/EHR/PHR(전자의무기록)

  • 디지털헬스는 결국 “병원과 의료기관이 디지털로 굴러가게 만드는 산업”인데 병원과 의료기관의 핵심이 진료기록.
  • 환자가 오면 기록이 남고, 검사 결과가 붙고, 처방이 연결되고, 추적 관찰이 되고, 보험 청구가 되고, 나중에 연구나 퀄리티 관리로 데이터가 다시 쓰인다. 이 흐름의 중심이 EMR/EHR이다
  • 매출현황에서 “디지털 의료 및 건강관리 지원 시스템/인프라” 매출이 2조 80억 원으로 2위권
  • 투자유치에서도 같은 카테고리가 2024년 한 해 4,161억 원으로 크다.
  • EMR/EHR/PHR 같은 인프라 축은 중장기적으로 산업의 바닥을 계속 확장시키는 힘이 있고 바닥이 커지면 그 위에 올라가는 모든 시장이 함께 커진다.

보건의료 빅데이터 분석시스템(비식별 데이터 바탕)

  • EMR 즉 의료 데이터도 쌓이기만 하고 “어떻게 의사결정으로 바꿀지”가 없으면 돈이 되지 않음. 시간이 갈수록 의료기관은 데이터를 더 많이 갖게 되고, 운영 효율·임상 의사결정·질 관리·연구·정책까지 데이터 기반으로 바뀌는 압력이 커지는데 이때 빅데이터 분석시스템은 “필수 도구”가 된다.
  • 매출현황에서 ‘데이터 분석 및 제공업’의 디지털헬스 관련 매출이 1조 6,317억 원으로 크다.
  • 투자유치에서도 전년 대비 ‘데이터분석 및 제공업’이 크게 증가해 2024년 5,864억 원 수준
  • 즉 “데이터 분석”은 이미 매출도 꽤 나오는데 중장기적으로 EMR/EHR이 깔릴수록 커진다.

진단 보조(AI 비전)

  • 투자유치에서 ‘의료용 소프트웨어’가 4,757억 원(41.7%)로 가장 높다.
  • 의료용 소프트웨어 안에서 뭐가 가장 강한가? 장기적으로는 “의료진의 판단을 직접 돕거나(진단 보조), 의료행위를 자동화하거나(워크플로우), 결과를 개선하거나(치료)” 같은 임상 근접 기능이 제일 강함.
  • 진단 보조 AI 비전은 영상의학·병리·내시경·피부·안저 등 데이터가 폭발적으로 쌓이는 영역에서 “의료진 1명이 처리할 수 있는 양”을 늘리고, 놓칠 확률을 줄이고, 표준화를 만들기 때문에 장기적으로 수요가 계속 생길것이다.

디지털치료제(DTX)

  • 단기적으로는 임상, 규제, 보험, 처방 체계 등 어려운 구조.
  • 중장기 관점에서, 의료가 점점 만성질환 중심으로 바뀌고 병원 밖에서 관리해야 하는 환자가 늘어난다. 병원은 한 번 치료하고 끝이 아니라 오랫동안 관리해야 하는 환자들이 많아지는데
  • DTX는 ‘약을 대체한다’기보다, 약과 병원 진료의 빈틈(행동 변화, 순응도, 재발 방지, 장기 관리)을 메우는 도구로 작용한다
  • ‘의료용 소프트웨어’에 투자유치가 가장 크게 몰린다는 건 “임상 효과를 내는 소프트웨어”가 결국 돈이 된다.
  • 단기는 아니고 중장기적으로 인프라(EMR)와 데이터(빅데이터)가 깔리고, 임상·보험 제도가 정리될수록 커질것같은 분야.

유전체분석 솔루션(정밀의료 관련, B2B)

  • 유전체는 검사 자체보다 “해석과 임상 적용”이 진짜 비용. 단순히 염기서열을 읽는 건 점점 싸지고 빨라지지만 그 결과가 환자의 치료에 의미 있게 연결되려면 엄청난 데이터 축적과 임상적 근거가 필요하다. 그래서 이 분야는 시간이 지나면 “쌓이는 산업”. 반대로 말하면, 시간이 지날수록 경쟁력이 누적되는 산업.
  • 투자유치 흐름이 제조업보다 정보처리/서비스업 쪽으로 크게 잡히고
  • 데이터 분석·제공업이 크게 성장중
    • 정밀의료 같은 데이터 집약 산업이 성장할 토양이 커지고 있음
    • EMR/EHR에서 임상 데이터가 쌓이고 빅데이터 분석이 발전하면서 유전체 정보와 임상 정보를 함께 쓰는 정밀의료가 발전할것.
    • 다만 D2C 유전체는 반복 소비 구조가 약해서(한 번 하고 끝나는 경향) 같은 유전체라도 B2B(병원/기관/연구/임상 의사결정과 결합) 쪽이 중장기 유망으로 더 합리적이다.

결론

  • 중장기 승부처는 의료기관이 디지털로 굴러가게 만드는 기반과 그 기반 위에서 임상 성과를 만드는 소프트웨어
    • 매출에서는 ‘의료용 기기’가 1위이고 ‘지원 시스템/인프라’가 2위
    • 투자유치에서는 ‘의료용 소프트웨어’와 ‘지원 시스템/인프라’가 높음
    • -> 중장기 관점에서 “인프라 -> 데이터 -> 임상 소프트웨어”로 시장이 깊어질걸로 볼수있다.

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#4 구조적으로 국내에 묶이는 분야가 아닌 글로벌 진출이 가능한 분야

기준은?

  • 한국의 제도·보험·언어에 구조적으로 묶이지 않고
  • 다른 나라에서도 의료적 의미가 거의 동일하고
  • 한 번 만들어 놓으면 여러 국가에 반복 판매·확장이 가능하고
  • 매출·투자·수출입 흐름 중 최소 2개 이상에서 긍정 신호가 보이는 분야

치료용 의료기기(SiMD, 전자약 등)

  • 치료용 의료기기는 의료의 “물리 법칙”에 가까운 영역. 인체 구조, 치료 원리, 질병의 생물학적 메커니즘은 국가가 바뀐다고 달라지지 않음. 그래서 한 번 제대로 만든 치료기기는 각국의 인증 절차만 통과하면 같은 제품을 거의 그대로 여러 나라에 팔 수 있다
  • 의료기기 분야는 매출이 가장 크고, 투자도 꾸준히 이어지며, 수출입현황에서도 수출 경쟁력이 있는 품목.
  • SiMD나 전자약은 소프트웨어 업데이트로 성능이 계속 좋아지는 치료기기여서 한 번 진입하면, 판매 → 유지 → 업그레이드 → 확장이라는 긴 매출 곡선을 만들 수 있다.

진단용 의료기기 (AI 결합 포함)

  • 병원에서 “환자를 어떻게 진단하느냐”는 문제는 전 세계적으로 공통임(혈액 검사, 영상 검사, 병리 진단, 생체 신호 측정)
  • 글로벌 진출에 유리한 이유는 표준화가 이미 상당 부분 진행된 영역이라서. 검사 방식, 결과 해석, 정확도 기준이 국제적으로 공유되므로 한국에서 성능이 입증된 진단 기기는 해외에서도 적용 가능.
  • 진단 관련 의료기기는 의료기기 전체 매출에서 큰 비중을 차지하고, 수출입현황에서도 의미 있는 수출 품목. AI 진단 보조가 결합되면 중장기적으로는 단순 기기 판매를 넘어서 “진단 솔루션 패키지"로 발전할수있고 기기 + 소프트웨어 + 알고리즘을 함께 수출하는 구조가 된다.

치료/처방 보조(수술보조, 로봇·AI 기반)

  • 세계적으로 의료 인력 부족은 공통 문제
  • 수술보조나 처방 보조 시스템은 문화·언어·보험 구조에 상대적으로 제약이 덜하다.
  • 초기에는 도입 장벽이 높지만, 한 번 들어가면 병원이 쉽게 바꾸지 못하는 구조여서 장기적이고 안정적인 매출도 만들수있다.

진단 보조(AI 비전)

  • AI 비전 진단은 언어 의존도가 거의 없음.
  • ‘의료용 소프트웨어’에 투자가 높다. 매출은 아직 의료기기보다 작을 수 있지만 글로벌 확장성은 크다.

유전체분석 솔루션(정밀의료, B2B 중심)

  • 유전체분석 솔루션. 근데 D2C가 아니라 B2B, 그리고 임상·연구와 결합된 형태여야함.
  • 유전체는 전 세계 공통 데이터라서 기술적으로는 글로벌 확장성이 높다. 다만 단순 검사나 소비자 대상 서비스는 반복성이 낮고, 국가별 규제로 인해 한계가 있다.
  • 병원, 연구기관, 제약사와 연결된 유전체 분석 솔루션은 “서비스”라기보다 의료 연구와 치료를 위한 도구여서 EMR, 임상 데이터, 빅데이터 분석과 결합될수록 가치가 커진다.
  • 데이터 분석, 의료용 소프트웨어 쪽에 투자가 높은걸 보면 이런 정밀의료 기반 산업을 키우기 위한 토양이 커지고 있는걸 볼수있고 그래서 이 분야는 중장기 글로벌 시장에서 누적형으로 커지는 유망 분야.
  • 글로벌 틈새시장을 노리기 좋은 이유
  • 기준: 기술적으로 이미 강점을 가지고 있고/대기업이든 스타트업이든 실제 실행 경험이 축적돼 있고/미국·유럽 빅테크가 압도적으로 장악하지 않았고/중국과는 다른 방식으로 차별화가 가능
    • 한국은 국가 단위 코호트, 병원 중심 연구, 임상 데이터 축적이 매우 잘 돼 있는 나라이고 의료 IT 인프라도 빠르게 디지털화돼 있다. 이게 유전체 분석에서 가장 중요한 이유는 유전체 자체보다 더 중요한 건 유전체 + 임상 데이터의 연결이기 때문
    • 미국은 데이터는 많지만 파편화돼 있고, 유럽은 규제가 강함. 한국은 상대적으로 임상–유전체–연구–IT가 한 생태계 안에서 움직이기 쉬운 구조여서 “정밀의료 분석 엔진”을 만들기 좋다.
    • 데이터 분석·의료용 소프트웨어 쪽으로 투자가 이동하는 흐름은, 결국 이런 정밀의료형 솔루션이 커질 토양이 만들어지고 있다는 신호이고 한국 기업은 제약사·병원·연구기관이 쓰는 분석 솔루션에서 글로벌 틈새를 노릴 수 있다.

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#5 D2C와 연구개발

D2C 서비스는 돈이 되기 어려운 서비스인데 왜 하는가?

연구개발은 당장 돈이 되지 않는데 왜 하는가?

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#출처

한국디지털헬스산업협회 - 2025 디지털 헬스케어 산업 실태조사 연구