[메디칼타임즈=이인복 기자]글로벌 의료기기 산업에서 CT와 MRI 등 영상 진단 장비 시장의 경쟁 방식이 빠르게 변화하고 있다.

단순 장비 성능 경쟁을 넘어 인공지능(AI)과 데이터, 병원 시스템을 결합한 플랫폼 경쟁으로 전장이 넓어지고 있는 것.

의료기관들이 통합 솔루션에 관심을 쏟기 시작하면서 이제는 누가 더 선명한 영상을 제공하느냐를 넘어 어느 기업이 병원 내 워크플로우를 장악하느냐의 싸움으로 확산되고 있는 셈이다.

글로벌 3강 기업 플랫폼 경쟁 돌입…산업 개편 속도

13일 의료산업계에 따르면 글로벌 영상 진단 장비 시장이 과거 CT와 MRI 중심의 성능 경쟁에서 구조적 전환 국면에 들어선 것으로 파악됐다.

영상 진단 장비 시장은 오랫동안 지멘스 헬시니어스(Siemens Healthineers)와 GE헬스케어(GE HealthCare), 필립스(Philips) 등 3강 체제가 이어져 왔다.

이들 기업들은 해상도와 촬영 속도, 정확도 등을 중심으로 경쟁을 지속한 것이 사실. 하지만 최근 경쟁의 장비 성능에서 데이터와 병원 워크플로우로 빠르게 이동하고 있다.

과거에는 누가 더 선명한 영상을 만들고 더 빠른 촬영 속도를 제공하느냐가 승부를 갈랐다면, 지금은 누가 더 많은 환자 데이터를 확보하고 이를 분석해 진단과 치료까지 연결하는 체계를 먼저 구축하느냐가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있는 것이다.

여기에 AI가 더해지면서 영상 진단 장비는 단순한 촬영 기기에서 병원 의사결정의 출발점이자 운영체제로 진화하고 있는 상태다.

이 같은 변화는 기업들의 움직임만 봐도 분명하게 드러난다.

GE헬스케어는 최근 광자 계수 컴퓨터단층촬영(Photon-counting CT) 시스템인 포토노바 스펙트라(Photonova Spectra) 허가를 받으며 지멘스가 선점한 차세대 CT 시장에 본격적으로 뛰어들었다.

메드트로닉(Medtronic)은 미국심장학회(ACC 2026)에서 AI 기반 판막질환 알림 시스템을 공개하며 단순 기기 판매가 아니라 환자 발굴과 치료 연결 단계까지 사업을 넓히기 시작했다.

필립스는 에드워즈 라이프사이언시스(Edwards Lifesciences)와 함께 심장 시술용 AI 영상 가이드를 내놨고 올림푸스(Olympus)와 캐논 메디컬(Canon Medical Systems)은 내시경 초음파 장비를 공동 개발해 협력형 플랫폼 모델을 제시했다.

이러한 움직임은 각각 다른 방향으로 보이지만 산업적으로 보면 하나의 흐름으로 묶인다. 영상 장비 기업들이 더 이상 장비 기업에 머무르지 않고 진단·치료 경로 전체를 잡아내는 플랫폼 회사로 이동하고 있는 것이다.

물론 이러한 흐름의 출발점은 여전히 영상 장비 자체다. 결국 장비가 있어야 시스템을 설계할 수 있기 때문이다.

실제로 CT와 MRI, 초음파는 병원에서 환자를 처음 정의하는 장비다. 어떤 병변이 있는지, 어디를 어떻게 시술해야 하는지, 어떤 환자가 다음 단계의 치료 대상으로 넘어갈지 결정하는 첫 관문이기 때문이다.

하지만 최근에는 이 장비 위에서 생성되는 데이터의 가치가 장비 자체를 앞지르기 시작했다.

GE헬스케어의 광자 계수 CT는 그 대표적 사례다. 이 장비는 X선 광자를 하나씩 계수하고 에너지 정보를 분리해 기존 CT보다 훨씬 많은 데이터를 확보할 수 있다.

GE헬스케어는딥 실리콘(Deep Silicon) 검출기 기술을 통해 기존 프리미엄 CT 대비 최대 50배 많은 데이터를 얻을 수 있다고 설명하고 있다.

결국 FDA허가의 의미가 단순히 신제품 하나가 추가됐다는 데 있지 않다는 의미다. 광자 계수 CT를 먼저 상용화한 지멘스에 맞서 GE가 영상 장비 시장의 다음 세대 경쟁에 공식 진입했다는 데 있다.

왜 이런 경쟁이 지금 본격화되는가를 보려면 현재 영상 진단 장비 시장 자체를 볼 필요가 있다.

AI 기반 의료 영상 시장은 2024년 13억6000만 달러 규모에서 2033년 197억8000만 달러로 성장할 것으로 전망되고 있다. 연평균 성장률이 34.7%에 달한다.

AI 임상 워크플로우 시장도 2024년 20억8000만 달러에서 2030년 110억8000만 달러까지 커질 것으로 예상된다.

병원들이 더 이상 개별 장비만을 구매하는 것이 아니라 전자의무기록(EHR), 영상저장전송시스템(PACS), 병원정보시스템(HIS)과 연결된 통합형 솔루션을 원하기 시작했다는 뜻이다.

장비를 파는 회사가 아니라 병원 안의 정보 흐름과 의사결정 구조를 장악하는 회사가 더 큰 가치를 가져갈 수 있는 시장으로 바뀌고 있는 셈이다.

지멘스-GE헬스케어-필립스 특화 전략 가동…이합집산도 활발

하지만 이에 대응하는 글로벌 3강의 전략은 뚜렷한 차이가 있다.

일단 지멘스는 기술 선도형 모델을 택했다. 광자 계수 CT를 가장 먼저 상용화하며 프리미엄 시장의 기준점을 선점했고 높은 사양과 임상 정밀도를 앞세워 상위 병원 시장을 방어하고 있다.

이 전략의 장점은 명확하다. 기술 리더십을 통해 브랜드 파워와 초기 시장 선점 효과를 모두 가져가겠다는 전략이다.

하지만 단점도 분명하다. 고가 장비 중심 구조인 만큼 설치비와 교체비가 높고, 기술 우위가 유지되지 않으면 프리미엄 전략이 빠르게 흔들릴 수 있다. 국내에서 지멘스 장비가 힘을 쓰지 못하는 배경도 여기에 있다.

GE헬스케어는 설치 기반 확장형으로 방향을 잡고 있는 것으로 보인다.

극도로 기술 선도형으로 나아가지 않아도 기존 고객 기반이 워낙 크다는 점에서 빠르게 추격이 가능하기 때문이다. 선택적으로 필요한 기술을 접목해도 된다는 의미다.

이에 맞춰 GE헬스케어는 라인업 확장에 힘을 쏟고 있다. CT부터 MRI, 초음파라는 세가지 카테고리속에서 용도를 세분화해 일단 병원을 뚫고 들어가는 전략이다.

이 전략의 장점은 역시 락인 효과에 있다. 병원 입장에서도 기왕이면 영상 장비 전체를 한 기업에서 맞추는 것이 호환성과 비용 측면에서 유리하기 때문이다.

필립스는 두 회사와 방향이 다르다. 영상 장비 성능만으로 정면승부를 걸기보다 시술 가이드와 임상 워크플로우 연결을 통해 병원 안에서의 실제 사용 순간을 장악하는 전략을 취하고 있다.

필립스와 에드워즈라이프사이언시스의 협업은 이런 전략 차이를 가장 직관적으로 보여준다.

양사가 FDA 허가를 받은 에코내비게이터 R5.0 위드 디바이스가이드(EchoNavigator R5.0 with DeviceGuide)는 AI로 승모판 치료 기기인 파스칼 에이스(PASCAL Ace)의 위치를 실시간으로 추적하고 시각화한다.

이 제품이 주목받는 이유는 영상 기업과 치료 기기 기업이 각자의 강점을 결합해 시술 환경 전체를 상품화했기 때문이다. 이른바 이합집산의 결과물이다.

올림푸스와 캐논 메디칼 시스템즈의 내시경 초음파 협력도 같은 맥락이다. 미국에 출시된 아플리오 i800 EUS(Aplio i800 EUS)이 대표적인 케이스.

캐논은 초음파 영상 기술에 강하고 올림푸스는 글로벌 내시경 채널과 임상 네트워크에 강점이 있다. 각자가 약한 영역을 억지로 키우는 대신 협업을 통해 빠르게 상용화한 제품이 바로 아플리오다.

이는 앞으로 의료기기 시장에서 협력형 플랫폼 모델이 더 늘어날 수 있음을 보여준다. 기술 복잡도가 높아질수록 단일 기업이 모든 영역을 독자적으로 장악하기 어려워지고 있기 때문이다.

국내 기업들 소프트웨어로 시장 진출…한계는 분명

이 같은 글로벌 경쟁 구도 속에서 국내 산업의 위치도 점차 명확해지고 있다.

우리나라는 지멘스 헬시니어스나 GE헬스케어처럼 영상 장비 자체를 생산하는 기업은 제한적이지만, 인공지능 기반 의료영상 분석 영역에서는 빠르게 존재감을 확대하고 있다.

대표적으로 뷰노(VUNO), 루닛(Lunit), 코어라인소프트(Coreline Soft) 등은 흉부 영상, 암 진단, 혈관 분석 등 특정 영역에서 높은 정확도의 솔루션을 확보하며 글로벌 시장 진입을 시도하고 있다.

이들 기업은 장비를 직접 보유하지 않더라도 PACS, 클라우드 기반으로 병원 시스템에 진입할 수 있다는 점에서 기존 장비 기업과는 다른 방식으로 플랫폼 경쟁에 참여하고 있는 셈이다.

다만 한계도 분명하다. 영상 장비 시장은 설치 기반이 곧 경쟁력으로 이어지는 구조다. 자체 CT나 MRI를 보유하지 못한 국내 기업들은 데이터 생성 단계에서 글로벌 기업에 의존할 수밖에 없기 때문이다.

또한 단일 AI 솔루션 중심 구조로는 병원 전체 워크플로우를 장악하는 플랫폼 경쟁에서 한계가 있을 수 밖에 없다.

그럼에도 기회는 여전히 존재한다. AI는 장비 종속성이 낮은데다 글로벌 기업과의 협력이나 OEM 형태로 확장할 수 있는 여지가 크기 때문이다.

결국 국내 기업들도 단순히 '영상 판독 보조'를 넘어 병원 데이터 흐름과 의사결정 과정에 얼마나 깊이 들어갈 수 있느냐가 향후 경쟁력을 좌우할 핵심 변수로 떠오를 것으로 보인다.

물론 글로벌 기업들도 과제가 없는 것은 아니다. 모두가 통합 플랫폼을 지향하고 있지만 여전히 제대로 세팅된 곳이 별로 없는 배경 중 하나다.

일단 가장 큰 문제는 바로 호환성이다. 각 기업들이 마련한 플랫폼이 전자의무기록과 통합하는데 애로점이 있기 때문이다.

이를 넘어서도 데이터 표준화와 알고리즘 신뢰도, 의료진의 수용이라는 산넘어 산이 존재한다.

고도화된 기기 또한 마찬가지다. 예를 들어 광자 계수 CT는 장비 가격과 설치 비용이 높아 초기 확산 속도가 제한될 가능성이 있다.

마찬가지로 협업형 솔루션은 각 회사의 이해관계가 엇갈릴 경우 확장 속도가 느려질 수 있다는 한계가 있다. 결국 방향은 분명하지만 누가 병원 현실에 가장 매끄럽게 녹아드느냐가 승부를 가를 수 있다는 의미가 된다.

글로벌 영상 진단 기업 임원은 "더이상 영상 진단 시장은 기계를 파는 시장이 아니다"며 "AI와 데이터, 영상과 치료를 엮어 병원 워크플로우를 장악하는 기업만 살아남는 시장이 되고 있다"고 설명했다.

그는 이어 "결국 어느 시점에 시장의 승자는 가장 좋은 장비를 만든 기업이 아니라 병원 내에 조용히 잘 침투한 기업이 될 것"이라며 "지금 벌어지는 경쟁 구도는 의료기기 산업에 운영체제 전쟁이 본격화됐음을 보여주는 신호"라고 밝혔다.