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표제지 1

목차 1

Ⅰ. 서론 2

Ⅱ. 글로벌 디지털 헬스 및 AI 헬스케어 시장 동향 4

2.1. 2030년 전망 및 의료 인력 부족 해결 수단으로서의 부상 4

2.2. 주요 응용 분야별 심층 분석: AI 기반 영상진단 및 의료 지능화 4

2.2.1. 다중 모달 AI(Multimodal AI)의 진단 정확도 혁신 4

2.2.2. Agentic AI의 자율적 임상 지능 5

2.2.3. 원격의료(Telehealth) 및 실시간 모니터링(RPM) 5

2.2.4. 디지털 치료제(DTx)와 개인 맞춤형 치료 6

2.3. 글로벌 규제 거버넌스의 대전환: 미국 FDA(PCCP) 및 유럽 EU AI Act(고위험 AI 규제) 7

2.3.1. 미국 FDA: 예측된 변경 통제 계획(PCCP)의 혁신 7

2.3.2. 유럽 EU AI Act: 고위험 AI의 엄격한 규제 체계 7

2.3.3. FDA와 EU AI Act의 규제 철학의 차이 8

Ⅲ. UAE 디지털 헬스 및 AI 헬스케어 생태계 9

3.1. 시장 규모 및 국가적 성장 동력: 'Vision 2031'과 정부 주도의 대규모 AI 인프라 투자 9

3.2. 규제 체계의 대전환: 데이터 주권(Data Residency) 및 DoH Responsible AI Standard V1.0 10

3.2.1. 데이터 주권(Data Residency): 연방법 기반 해외 이전 제한 10

3.2.2. 아부다비 DoH: Responsible AI Standard V1.0(헬스케어 AI 운영 최소 요구사항) 11

3.3. 국가 단위 통합 인프라: 아부다비 Malaffiㆍ두바이 NABIDH 및 연방 Riayati를 통한 보건 정보 교환(HIE) 12

3.3.1. 아부다비: Malaffi - 높은 커버리지 기반 임상 현장 활용 확대 12

3.3.2. 두바이: NABIDH - 환자기록 통합과 시설 연결 확대 12

3.3.3. 연방/통합: Riayati(NUMR) - 국가 통합 의료기록 및 에미레이트 간 연계 12

3.4. 주요 AI 적용 사례: 임상용 LLM 'Med42', AI 기반 의료 관광, 방사선 판독 자동화 13

3.4.1. 임상용 LLM: Med42(아부다비, M42-DoH 협력) 13

3.4.2. 의료 관광(Health Tourism): DXH(Dubai Health Experience) 기반 디지털 플랫폼화 13

3.4.3. 방사선 판독 자동화/스크리닝: 비자(visa)ㆍ검진 중심의 고처리량(High-throughput) 적용 13

Ⅳ. 대한민국 디지털 헬스 및 AI 헬스케어 생태계 14

4.1. 시장 성장 전망 및 국가전략: 2027년 의료기기 5대 강국 목표 14

4.2. 규제 패러다임의 혁명: '디지털의료제품법(DMPA)' 시행과 소프트웨어 변경허가제 개선 15

4.3. 생성형 AI 의료기기 가이드라인: 할루시네이션 통제 기준 및 통합 심사 시스템(80~140일 단축) 15

4.4. 데이터 기반 인프라: 보건의료 빅데이터 활용과 '마이 헬스웨이' 플랫폼 16

4.5. 스타트업 생태계 및 글로벌 파트너십: 루닛, 뷰노, 코어라인소프트 등 1세대 기업의 글로벌 협력 현황 16

Ⅴ. 결론 및 시사점 17

표목차 14

〈표 1〉 최근 5년간 보건복지부 주요 R&D 예산 현황 14

〈표 2〉 주요 R&D 전략별 예산 현황('25~'26) 14

그림목차 2

[그림 1] 글로벌 AI 헬스케어 시장 성장 추이 2

[그림 2] 지역별 AI 헬스케어 CAGR 비교 2

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