[메디칼타임즈=김승직 기자] 대만 정부가 초고령 사회 진입에 대응해 의료 AI 전환에 대규모 재정을 투입하면서 국내 기업들도 수혜가 예상된다.

정부 주도 인프라 구축과 건강검진 확대 기조에 따른 수요가 맞물리며 국내 기업들의 현지 진출에도 속도가 붙고 있는 것. 이에 따라 과연 어떤 기업이 성과를 거둘 수 있을지 관심이 모아지고 있다.

14일 의료산업계에 따르면 대만 정부가 '건강한 대만 육성 계획'에 따라 현지 의료 현장의 스마트 의료 기술 통합과 인재 양성을 본격화하면서 의료 AI 분야에 활력이 붙고 있는 것으로 확인됐다.

2026년부터 5년간 약 15억 달러(한화 약 2조 원)가 투입되는 이 사업의 핵심 과제 중 하나는 정부 산하에 3개 의료 AI 센터를 설립하는 것이다. 이들 기관은 AI 기술 윤리적 신뢰성 확보와 임상 유효성 검증, 도입 후의 사회·경제적 영향 분석, 인력 양성 등 전 과정을 통합 관리한다.

이와 함께 ▲암 예방 기금 조성 ▲간호 인력 처우 개선 ▲ICT 기반의 의료 데이터 통합 등으로 국가 의료 안전망을 고도화하는 것이 목표다.

이에 따라 대만 내 의료 AI 수요가 급증하는 상황이다. 사업 목적이 초고령 사회에서의 의료 시스템 지속 가능성 확보인 만큼, 의료 AI가 현장 인력난 해소를 위한 대안으로 주목받으면서다.

대만 정부 역시 대규모 예산 투입과 규제 혁신 등 스마트 병동 인프라 구축을 위한 기술들의 실전 배치를 강하게 밀어붙이고 있다.

이런 정책 방향 이전에 우리나라 기업들은 이미 현지 시장에 진입해 있었던 만큼, 저변 확대 기대감이 나온다. 국내 의료 AI 기업들은 우리나라와 유사한 대만 시장의 단일 건강보험(NHI) 체계와 강력한 ICT 제조 생태계를 공략해 실질적인 성과를 내고 있었다.

실제 뷰노는 대만 최대 종합 의료기업인 CHC 헬스케어 그룹과 총판 계약을 맺고 영업망을 구축했다. 흉부 엑스레이와 골연령 판독 솔루션에 이어 2022년 말 안저 판독 솔루션인 뷰노메드 펀더스 AI까지 대만 식약청(TFDA) 인증을 획득하며 총 3종의 상용화 제품을 공급 중이다.

루닛은 주요 연구 중심 대학 및 의료기관과 임상적 유용성을 검증하며 시장 진입 속도를 높이고 있다. 대만 중산의대 연구팀에 루닛 인사이트 CXR을 공급, 대만 국가 폐암 검진 체계 내에서 AI 기반 흉부 엑스레이의 비용 효율성과 정확도를 검증하는 프로젝트를 진행한 바 있다.

이에 더해 대만 정부가 최근 폐암 검진 대상을 비흡연자까지 확대하는 방안을 논의하면서 관련 기업들의 수혜가 예상된다. 검진 범위가 넓어질수록 대량 판독 대응 체계와 표준화된 리포트 관리 등 '운영 인프라'에 대한 요구가 높아질 수밖에 없는 덕분이다.

대만은 아시아에서 비교적 이른 시기에 저선량 CT(LDCT) 기반 폐암검진을 도입한 국가다. 기존엔 흡연력 중심 고위험군이 대상이었지만, 최근 자국 내 비흡연자 폐암 환자 수가 늘면서 검진 대상군 확대 필요성이 제기되고 있다.

특히 국립대만대학병원(NTUH), 창궁기념병원 등 주요 의료기관을 중심으로 비흡연자 대상 파일럿 연구가 진행되며, 향후 국가 검진 기준 변화 가능성이 커지고 있다.

이에 코어라인소프트는 대만 폐암 검진 정책의 확대 흐름에 발 빠르게 대응하고 있다. 단순 판독 보조를 넘어 검진 프로세스 전체를 관리하는 솔루션으로 시장 지배력을 강화하는 모습이다. 다질환 분석, 리포트 구조화, 추적 관리 등 검진 전 과정과 연계된 접근을 확대하겠다는 것.

특히 코어라인소프트는 현재 대만 내 AI 도입이 가능한 약 200개 병원 중 60곳 이상에 솔루션을 공급하며 약 30%의 점유율을 기록 중이다. NTUH, 창궁병원도 고객사로 확보한 상태다.

이와 관련 의료 AI 업계 한 관계자는 "최근 대만 시장은 로컬 기업 증가와 가격 경쟁 심화로 단순 판독 솔루션 중심 경쟁이 제한되는 흐름을 보이고 있다"며 "다만 검진과 관련해선 운영 역량에 대한 요구가 더욱 높아지는 상황이다. 더욱이 글로벌 제약사와의 협업을 통해 환자 탐색 영역으로의 확장 가능성도 확인되고 있다"고 말했다.

이어 "검진 데이터를 기반으로 특정 질환군을 조기에 발견하고 치료로 연결하는 구조는 장기적으로는 진단과 치료를 연결하는 방향으로 발전할 가능성이 있다"며 "이는 AI가 검진 시스템 내에서 필수적인 요소로 편입되고 있으며, 향후 경쟁 역시 알고리즘 성능보다 운영 구조 대응 역량 중심으로 전개될 가능성이 높다는 의미"라고 설명했다.