한국 디지털 헬스케어 시장, 지금 어디까지 왔나? 정책·산업·병원 도입 현황 한눈에 정리

한국의 디지털 헬스케어 시장은 이제 단순한 미래 산업이 아니라, 실제 제도와 병원 현장, 기업 비즈니스, 교육 현장까지 동시에 움직이는 현실 산업이 됐습니다. 몇 년 전까지만 해도 원격진료, 의료데이터 활용, AI 진단 보조 같은 주제가 일부 혁신 사례로만 받아들여졌다면, 지금은 고령화와 만성질환 증가, 의료인력 부담, 개인 맞춤형 건강관리 수요 확대가 맞물리며 시장 전체를 흔드는 핵심 축으로 자리 잡고 있습니다.

하지만 관심이 커진 만큼 혼란도 있습니다. 정책은 어디까지 왔는지, 기업은 실제로 돈을 벌 수 있는지, 병원은 어떤 분야부터 도입하고 있는지, 그리고 앞으로 무엇이 진짜 분기점이 될지 한 번에 정리된 정보는 의외로 많지 않습니다. 이 글에서는 한국 디지털 헬스케어 시장의 현재 위치를 정책·산업·병원·인재 관점에서 나눠 살펴보고, 앞으로 시장을 읽을 때 꼭 봐야 할 기준까지 정리해보겠습니다.

한국 디지털 헬스케어 시장의 현재 위치

디지털 헬스케어의 개념을 먼저 분명히 할 필요가 있습니다. 보통 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 웨어러블, 모바일 앱, 원격 모니터링, 디지털 치료기기, 전자의무기록 같은 기술과 데이터를 활용해 예방·진단·치료·사후관리·건강증진을 고도화하는 영역을 뜻합니다. 즉 단순히 건강 앱이나 병원 예약 시스템만을 말하는 것이 아니라, 의료의 전 과정을 디지털로 연결하고 효율화하는 더 넓은 개념입니다.

한국 시장이 빠르게 주목받는 배경은 비교적 분명합니다. 첫째, 초고령화와 만성질환 증가로 기존 대면 중심 의료체계만으로는 관리 비용과 인력 부담이 커지고 있습니다. 둘째, 한국은 병원 정보화 수준과 ICT 인프라가 높은 편이어서 디지털 전환의 기반이 이미 상당 부분 갖춰져 있습니다. 셋째, 국민 건강검진 문화와 대형병원 중심 진료 구조, 모바일 친화적 소비자 환경은 디지털 헬스케어 서비스 실험과 확산에 유리한 조건으로 작용합니다.

최근 변화도 뚜렷합니다. 과거에는 기술 자체의 가능성에 초점이 맞춰졌다면, 이제는 “어디에 실제로 적용할 수 있느냐”가 더 중요해졌습니다. AI 의료기기가 진단 보조와 중증도 예측 영역으로 들어오고, 병원은 전자의무기록 고도화와 음성기록 자동화 같은 업무 효율 도구를 적극 검토하고 있습니다. 소비자 영역에서는 연속혈당측정기, 웨어러블 기반 건강관리, 정신건강 앱, 만성질환 관리 서비스가 빠르게 대중화되는 중입니다.

이 시장은 한 주체만으로 움직이지 않습니다. 소비자는 편의성과 맞춤형 관리를 원하고, 병원은 의료진 업무 효율과 환자 안전을 고민하며, 기업은 수익화 가능한 서비스 모델을 찾아야 하고, 정부는 안전성과 공공성, 개인정보 보호를 동시에 챙겨야 합니다. 한국 디지털 헬스케어 시장을 이해하려면 결국 이 네 축이 어떻게 맞물리는지를 봐야 합니다. 기술이 좋아도 수가나 제도가 막히면 확산이 어렵고, 제도가 열려도 병원 워크플로와 맞지 않으면 도입이 늦어집니다.

정책과 제도: 제도권 편입은 어디까지 왔나

핵심 법·가이드라인의 흐름

한국 디지털 헬스케어 시장에서 가장 큰 변수 중 하나는 여전히 제도입니다. 특히 의료데이터 활용, 원격의료, 개인정보 보호는 시장의 확장성과 사회적 신뢰를 동시에 좌우하는 핵심 쟁점입니다. 의료는 일반 플랫폼 산업과 달리 사람의 생명과 직결되기 때문에, 혁신 속도만으로 밀어붙이기 어렵습니다. 그만큼 허용 범위와 책임 구조, 안전 기준이 중요합니다.

의료데이터 활용과 관련해서는 가명정보, 연구 목적 활용, 데이터 결합, 전송 요구 체계 같은 논의가 이어지고 있습니다. 핵심은 데이터를 더 많이 쓰자는 것 자체가 아니라, 누가 어떤 목적으로 어떤 절차를 거쳐 활용할 수 있는가를 명확히 하는 데 있습니다. 데이터의 질과 표준화 수준이 낮으면 활용이 어렵고, 반대로 활용 범위가 과도하게 넓어지면 개인정보 침해 우려가 커집니다.

원격의료는 한국에서 가장 민감한 주제 중 하나입니다. 감염병 대응 국면에서 비대면 진료 경험이 확산되면서 국민 인식은 과거보다 유연해졌지만, 의료 접근성 개선과 의료전달체계 왜곡 우려가 동시에 존재합니다. 특히 초진 허용 범위, 대상 질환, 플랫폼 역할, 책임 소재, 약 배송 연계 여부 등은 여전히 정책 설계의 핵심 논점입니다. 이 때문에 원격의료는 기술이 가능하다고 바로 시장이 열리는 영역이 아니라, 사회적 합의와 단계적 확대가 필요한 분야로 남아 있습니다.

관련 법안과 시범사업은 시장에 직접적인 영향을 줍니다. 법이 정비되면 기업은 제품 설계와 사업모델을 보다 명확히 가져갈 수 있고, 병원은 내부 투자 판단을 내리기 쉬워집니다. 반대로 법적 불확실성이 크면 병원은 도입을 미루고, 기업은 실증만 반복하다 상용화 단계에서 멈추는 일이 많아집니다. 결국 제도는 시장의 속도를 늦추는 요소이기도 하지만, 장기적으로는 신뢰를 만드는 기반이기도 합니다.

보건의료정보 활용과 규제 변화

보건의료정보 활용 확대는 한국 디지털 헬스케어 시장의 성장에 필수적입니다. AI 모델 학습, 환자 맞춤형 서비스, 예후 예측, 만성질환 관리, 신약 개발 협업 모두 결국 양질의 데이터가 있어야 가능합니다. 문제는 의료정보가 민감정보라는 점입니다. 따라서 규제 변화는 “무조건 개방”이 아니라 활용성과 안전장치의 균형이라는 방향으로 움직일 수밖에 없습니다.

실제 시장에서는 데이터 표준화와 상호운용성이 매우 중요합니다. 병원마다 전자의무기록 체계와 데이터 구조가 다르면, 같은 질병을 다뤄도 데이터가 호환되지 않아 AI 학습이나 서비스 연동이 어려워집니다. 그래서 단순한 개인정보 규제 완화보다 더 시급한 과제로 꼽히는 것이 표준 코드, 공통 데이터 모델, 전송 체계, 인증된 시스템 연동 방식입니다. 규제가 완화돼도 데이터 구조가 제각각이면 산업은 기대만큼 성장하지 못합니다.

제도 변화는 서비스 출시 속도와 병원 도입 속도를 함께 좌우합니다. 예를 들어 디지털 치료기기, AI 진단 보조, 원격 모니터링 솔루션이 실제 의료현장에 들어가려면 허가뿐 아니라 병원의 구매 기준, 의료진 사용성, 보험 보상 체계가 연결돼야 합니다. 즉 규제 변화는 “할 수 있게 됐다”는 선언으로 끝나는 것이 아니라, 누가 비용을 부담하고 어떤 조건에서 쓰일 것인가까지 이어질 때 비로소 시장을 움직입니다.

한국 시장에서는 앞으로 의료정보 주체의 권리 강화도 중요한 흐름이 될 가능성이 큽니다. 환자 본인이 자신의 건강정보를 더 쉽게 조회·이동·활용할 수 있어야 개인 중심 헬스케어 서비스가 확장됩니다. 이는 단순한 편의성 이슈가 아니라, 병원 중심 구조에서 환자 중심 구조로 이동하는 신호이기도 합니다.

산업 현황: 기업, 협회, 투자 흐름으로 보는 시장

어떤 기업들이 시장을 키우고 있나

현재 한국 디지털 헬스케어 산업은 크게 네 그룹으로 나눠 볼 수 있습니다. 첫째는 건강관리와 의료 연결을 노리는 플랫폼 기업, 둘째는 웨어러블·모니터링·진단장비를 만드는 의료기기 기업, 셋째는 의료영상·생체신호·음성인식·예후 예측을 다루는 AI 분석 기업, 넷째는 제약·바이오 기업과의 협업 모델입니다. 이 네 축은 서로 경쟁하면서도 동시에 연결됩니다.

플랫폼 기업은 개인 건강기록, 예약, 상담, 만성질환 관리, 복약 관리, 검진 연계, 생활습관 코칭 같은 서비스를 묶어 사용자 접점을 확보하려 합니다. 강점은 이용자 기반과 데이터 축적 가능성이지만, 의료행위 경계에 닿는 순간 규제 리스크가 커진다는 점이 한계입니다. 의료기기 기업은 상대적으로 명확한 제품 중심 사업을 할 수 있지만, 허가·임상·보험·유통 구조를 모두 통과해야 하는 부담이 있습니다.

AI 분석 기업은 현재 가장 주목받는 분야 중 하나입니다. 의료영상 판독 보조, 중환자 악화 예측, 입원환자 생체신호 모니터링, 음성 기반 의무기록 작성, 병리 분석 자동화 등 다양한 영역에서 가능성을 보이고 있습니다. 다만 기술 성능만으로는 부족합니다. 병원 시스템과 연동돼야 하고, 의료진이 신뢰할 수 있어야 하며, 실제로 업무 시간을 줄이거나 정확도를 높여야 합니다. 결국 AI 기업의 승부처는 알고리즘 자체보다 현장 적합성입니다.

제약·바이오 기업도 디지털 헬스케어에 적극적으로 들어오고 있습니다. 약을 판매하는 데서 끝나지 않고, 환자 모니터링, 복약 순응도 관리, 디지털 동반 서비스, 의료기기 유통, 데이터 기반 환자 지원 모델로 확장하는 방식입니다. 이런 협업은 기존 제약사의 병원 네트워크와 신생 기술기업의 솔루션이 결합된다는 점에서 의미가 큽니다.

수익화 방식은 아직 다양하게 실험되는 단계입니다. B2B 병원 납품, 구독형 소프트웨어, 장비 판매+서비스 연동, 제약·보험사 협업, 기업 복지 프로그램, 소비자 직접 결제 모델이 혼재합니다. 그러나 실제 사업화의 난점도 분명합니다.

• 병원 도입까지 의사결정 기간이 길다
• 허가와 인증, 보안 요구 수준이 높다
• 임상적 유효성과 경제성 입증이 필요하다
• 보험 수가가 없으면 확산 속도가 느리다
• 사용자 유지율이 낮으면 소비자 서비스가 흔들린다

즉 한국 디지털 헬스케어 산업은 기술 시연을 넘어, 반복 가능한 매출 구조를 만드는 단계로 이동하고 있다고 보는 편이 정확합니다.

협회와 생태계의 역할

디지털 헬스케어는 한 기업이 혼자 성장하기 어려운 산업입니다. 병원, 스타트업, 대기업, 학계, 규제기관, 투자자, 협회가 모두 연결돼야 합니다. 특히 산업 단체와 협회는 표준화 논의, 정책 제언, 업계 공통 과제 정리, 네트워킹, 실증 연계 측면에서 매우 중요한 역할을 합니다.

이 생태계에서 협회가 필요한 이유는 명확합니다. 개별 기업이 해결할 수 없는 문제가 많기 때문입니다. 예를 들어 데이터 표준화, 인증체계 정비, 원격 모니터링의 보상 구조, 의료기기 소프트웨어의 규제 해석, 병원 실증 환경 조성 같은 문제는 업계 전체의 공동 대응이 필요합니다. 학계는 기술 검증과 인재 양성을 지원하고, 병원은 실제 사용 환경을 제공하며, 스타트업은 빠른 혁신을 끌고 갑니다.

표준화가 특히 중요한 이유는 디지털 헬스케어가 연결 산업이기 때문입니다. 기기, 앱, 병원 EMR, 클라우드 시스템, AI 분석 결과가 따로 놀면 실제 현장에서 쓰기 어렵습니다. 반대로 표준 인터페이스와 공통 언어가 만들어지면, 여러 기업의 솔루션이 하나의 진료 흐름 안에서 작동할 수 있습니다. 이는 산업 전체의 확장 속도를 바꾸는 요소입니다.

네트워킹도 중요합니다. 한국 시장은 의료기관과 기업 간의 신뢰 형성이 사업화의 핵심입니다. 아무리 기술이 좋아도 적절한 실증 파트너와 임상 자문, 도입 병원, 후속 투자자가 연결되지 않으면 성장하기 어렵습니다. 따라서 디지털 헬스케어 생태계에서는 기술력만큼이나 연결 구조가 경쟁력이 됩니다.

시장 전망과 성장 변수

한국 디지털 헬스케어 시장의 성장 동력은 분명합니다. 고령화, 만성질환 증가, 예방 중심 건강관리 수요, 의료인력 부족, 의료비 부담 증가는 모두 디지털 전환의 명분이 됩니다. 여기에 한국의 높은 스마트폰 보급률, ICT 활용 문화, 대형병원 중심 인프라는 초기 확산을 뒷받침하는 요소입니다.

반면 제약 요인도 뚜렷합니다. 첫째, 보험 보상 체계가 충분히 정리되지 않은 분야가 많습니다. 둘째, 병원마다 구매 결정 구조와 정보시스템 환경이 달라 확산 속도가 고르지 않습니다. 셋째, 소비자 서비스는 사용자의 꾸준한 참여를 끌어내기 어렵습니다. 넷째, AI와 데이터 기반 서비스는 성능뿐 아니라 설명 가능성과 책임 문제를 계속 마주하게 됩니다.

앞으로의 분기점은 크게 세 가지입니다.

1. 투자 지속성
   단기 유행이 아니라 임상, 허가, 도입, 매출까지 긴 시간을 버틸 수 있는 자본이 필요합니다.

2. 보험과 보상 구조
   병원과 환자가 실제로 비용을 지불할 이유가 만들어져야 시장이 커집니다.

3. 기술 경쟁력
   단순 기능 구현이 아니라 원천 알고리즘, 센서 정확도, 데이터 품질, 병원 연동 역량에서 차별화가 필요합니다.

결국 한국 디지털 헬스케어 시장은 “될 것 같은 산업” 단계를 지나 “누가 실제로 남는가”를 가리는 국면으로 접어들고 있습니다.

병원 도입 현황: 현장에서 디지털 헬스케어는 어떻게 쓰이나

병원 업무와 진료의 변화

병원 현장에서 디지털 헬스케어는 이미 여러 형태로 쓰이고 있습니다. 가장 기본적인 축은 전자의무기록 고도화입니다. 단순히 종이 차트를 전산화하는 수준을 넘어, 검사·영상·처방·간호기록·알림 시스템이 통합되고 데이터 활용성이 높아지는 방향으로 발전하고 있습니다. 여기에 AI가 결합되면서 의료진의 의사결정을 보조하는 사례가 늘고 있습니다.

대표적인 예가 의료영상 판독 보조입니다. 흉부 엑스레이, CT, MRI, 안과 영상, 병리 슬라이드 등에서 이상 소견 탐지나 우선 판독 대상 분류를 지원하는 방식입니다. 또 중환자실이나 입원병동에서는 생체신호를 실시간으로 분석해 악화 위험을 조기에 경고하는 솔루션이 주목받고 있습니다. 간호 현장에서는 자동 혈압 측정, 연속혈당 모니터링, 환자 상태 통합 모니터링이 업무 부담을 줄이는 도구로 평가됩니다.

의무기록 자동화도 빠르게 확산되는 분야입니다. 음성인식 기반 기록 작성, 진료 내용 요약, 반복 입력 자동화는 의료진의 행정 부담을 줄이는 데 직접적으로 기여합니다. 병원 입장에서는 의료진 만족도와 생산성 개선, 기록 누락 감소라는 실질적 효과를 기대할 수 있습니다.

원격 모니터링은 병원 밖으로 진료 연속성을 확장하는 대표 사례입니다. 퇴원 후 환자, 만성질환자, 재활 환자, 고위험군 임산부, 심혈관계 환자 등을 대상으로 웨어러블과 앱을 통해 데이터를 수집하고, 이상 징후를 조기에 파악하는 구조입니다. 이는 병원 재방문 이전의 사각지대를 줄이는 데 의미가 큽니다.

환자 경험 측면에서도 변화가 있습니다.

• 대기와 예약 과정이 더 디지털화된다
• 검사 결과와 건강기록 접근성이 높아진다
• 퇴원 후 관리가 앱과 연동된다
• 반복 방문 없이도 일부 상담과 모니터링이 가능해진다

즉 병원에서의 디지털 헬스케어는 ‘최첨단 기술 도입’이라는 상징보다, 업무 효율과 환자 경험 개선의 접점에서 현실적으로 확산되고 있습니다.

도입이 빠른 분야와 아직 어려운 분야

도입이 빠른 분야는 비교적 분명합니다. 우선 만성질환 관리는 디지털 헬스케어와 가장 잘 맞는 영역입니다. 당뇨, 고혈압, 심부전, 호흡기 질환은 장기간 데이터 축적과 생활습관 관리가 중요하기 때문에, 연속 모니터링과 경고 시스템, 환자 교육 도구의 효과가 큽니다. 건강검진 분야 역시 디지털 전환이 빠릅니다. 검진 결과 설명, 사후관리, 위험군 분류, 개인 맞춤형 건강관리 추천 등으로 확장하기 쉽기 때문입니다.

재활 분야는 동작 분석, 운동 수행 추적, 원격 코칭과 결합하기 좋습니다. 정신건강 분야 역시 상담 보조, 증상 추적, 디지털 치료적 접근 가능성 때문에 관심이 높습니다. 다만 정신건강은 특히 안전성, 윤리성, 위기 대응 체계가 중요해 보다 신중한 도입이 필요합니다.

반대로 아직 어려운 분야도 적지 않습니다. 응급·중증 진료처럼 오판 비용이 큰 영역은 새로운 시스템을 쉽게 바꾸기 어렵습니다. 수술실, 중환자실, 다학제 협진 환경은 시스템 장애나 인터페이스 혼선이 환자 안전에 직결되므로 검증 기준이 더 높습니다. 또 지역 중소병원이나 의원급 의료기관은 디지털 헬스케어의 필요성은 느껴도 예산과 인력 부족으로 도입이 쉽지 않습니다.

남은 과제는 네 가지로 압축할 수 있습니다.

• 비용: 초기 도입비와 유지보수 비용이 부담된다
• 인력: 운영·교육·데이터 관리 인력이 부족하다
• 책임소재: AI 판단 오류나 경고 누락 시 책임이 모호하다
• 시스템 연동: 기존 병원 정보시스템과 연결이 어렵다

따라서 병원 도입의 핵심은 기술이 아니라 실행 구조입니다. 아무리 좋은 솔루션이라도 병원 workflow를 바꾸기 어렵거나, 의료진이 오히려 일이 늘어난다고 느끼면 정착하지 못합니다.

인재와 연구: 교육 현장에서는 무엇을 준비하고 있나

대학과 융합교육의 확대

디지털 헬스케어 산업이 커질수록 가장 부족해지는 것은 결국 사람입니다. 의료를 모르면 데이터를 제대로 해석하기 어렵고, 데이터와 AI를 모르면 의료 문제를 디지털 방식으로 풀기 어렵습니다. 그래서 최근 대학과 교육기관에서는 의료, 데이터, 공학, 생명과학, 규제 이해를 함께 다루는 융합형 인재 양성에 힘을 쏟고 있습니다.

이 분야에서 필요한 인재는 단순 개발자나 단순 의료전문가가 아닙니다. 병원 현장의 문제를 이해하고, 데이터를 다루며, 제품화와 규제, 사용성까지 고려할 수 있는 인력이 필요합니다. 예를 들어 의료 AI 기획자는 임상 니즈를 읽을 수 있어야 하고, 개발자는 의료데이터의 특성과 편향 문제를 이해해야 하며, 사업 담당자는 보험·허가·병원 영업 구조를 알아야 합니다.

대학의 전공과 연구과정도 이런 현실을 반영해 변화하고 있습니다. 의학과 공학의 공동 프로젝트, 병원 인턴십, 캡스톤 디자인, 의료데이터 분석 교육, 디지털 치료기기와 의료기기 인허가 교육이 늘어나는 이유입니다. 산업 현장과 연결된 교육이 중요해진다는 점에서, 디지털 헬스케어는 대표적인 초융합 분야라고 할 수 있습니다.

연구개발 경쟁력의 핵심

한국 디지털 헬스케어의 장기 경쟁력을 결정하는 것은 결국 연구개발입니다. 단순히 해외 솔루션을 빠르게 들여와 적용하는 방식만으로는 지속 가능한 우위를 만들기 어렵습니다. 원천 알고리즘, 센서 기술, 임상 데이터 구축, 보안 기술, 실시간 분석 시스템, 상호운용 표준 역량을 얼마나 내재화하느냐가 중요합니다.

특히 해외 의존을 줄이기 위해서는 두 가지가 핵심입니다. 첫째는 원천 기술입니다. AI 모델, 바이오센서, 디지털 치료기술, 의료용 소프트웨어 핵심 엔진을 자체적으로 확보해야 합니다. 둘째는 데이터 역량입니다. 양이 많은 것만이 아니라, 정확하고 라벨링이 잘 돼 있으며 임상적 맥락을 갖춘 데이터가 필요합니다.

병원·기업·대학 협력이 성과를 좌우하는 이유도 여기에 있습니다. 병원은 실제 임상 문제와 데이터를 제공하고, 대학은 기초 연구와 알고리즘 검증을 담당하며, 기업은 이를 제품과 서비스로 구현합니다. 이 세 축이 제대로 연결되면 실증에서 끝나지 않고 상용화까지 이어질 가능성이 높아집니다. 반대로 협력이 느슨하면 논문은 나와도 제품이 안 나오고, 제품이 나와도 병원에 안 들어가는 일이 반복됩니다.

앞으로의 관전 포인트: 한국 디지털 헬스케어는 어디로 가나

앞으로 한국 디지털 헬스케어의 발전 방향을 보려면 세 가지를 함께 봐야 합니다. 첫째는 제도 정비입니다. 허용과 금지의 단순 구분이 아니라, 안전하게 쓸 수 있는 조건을 얼마나 정교하게 설계하느냐가 중요합니다. 둘째는 기술 신뢰성입니다. AI와 디지털 의료 솔루션은 성능 수치만 아니라 재현성, 설명 가능성, 현장 적합성을 입증해야 합니다. 셋째는 사용자 수용성입니다. 환자와 의료진이 실제로 편하다고 느끼지 못하면 시장은 커지지 않습니다.

특히 한국 시장은 “기술은 빠른데 제도와 보상이 늦다”는 평가를 자주 받습니다. 그러나 반대로 보면, 제도와 보상 체계가 정리되는 순간 확산 속도가 매우 빨라질 수도 있습니다. 한국의 의료기관 집적도, IT 적응력, 건강검진 문화는 디지털 헬스케어 확산에 유리한 구조를 이미 갖고 있기 때문입니다.

앞으로 꼭 봐야 할 체크포인트를 정리하면 다음과 같습니다.

• 원격의료와 비대면 관리 제도가 어떤 범위까지 제도화되는가
• 의료데이터 활용 규칙이 얼마나 명확해지는가
• 디지털 치료기기, AI 의료기기, 원격 모니터링의 보상체계가 생기는가
• 병원 정보시스템 표준화와 상호운용성이 얼마나 진전되는가
• 국내 기업이 원천 기술과 글로벌 경쟁력을 확보하는가
• 소비자 서비스가 일회성 사용을 넘어 장기 이용을 만들어내는가

결국 한국 디지털 헬스케어 시장을 읽는 기준은 단순하지 않습니다. 정책만 봐도 안 되고, 기술만 봐도 안 되며, 병원 도입 사례 몇 개만으로 시장 전체를 판단해서도 안 됩니다. 정책의 방향, 산업의 수익화 가능성, 병원 현장의 실제 활용성, 인재와 연구의 축적이 함께 움직일 때 비로소 시장은 한 단계 올라섭니다.

지금의 한국 디지털 헬스케어는 가능성만 이야기하던 단계를 지나, 실제 제도권 편입과 산업화, 병원 현장 적용이 동시에 시험받는 구간에 와 있습니다. 따라서 앞으로 시장을 볼 때는 “무엇이 새롭나”보다 “무엇이 실제로 작동하고 지속 가능한가”를 기준으로 보는 것이 더 중요합니다. 그 기준으로 보면, 한국 디지털 헬스케어의 다음 승부는 이미 시작됐다고 볼 수 있습니다.