△ 헬스케어 피지컬 AI가 주목받고 있다.

헬스케어 피지컬 AI 시장은 수술로봇의 상용화 기반, 고령화와 의료인력 부족, 의료 접근성 개선 수요가 복합적으로 맞물리며 초기 실증 단계를 넘어 구조적 성장 국면에 본격적으로 진입하고 있다는 주장이 나왔다.

2일 과학기술정보협의회가 최근 발간한 보고서 '헬스케어 피지컬 AI'에 따르면 글로벌 시장은 2030년까지 연평균 약 57%로 성장해 약 10배 규모로 확대될 전망으로 VLA 기반 의료로봇·시뮬레이션·디지털트윈 기술 발전을 토대로 자율 수술·진단·재활·돌봄 및 병원 운영 자동화로 응용 범위가 빠르게 확장되고 있다.

다만 현 시점의 임상 자율성은 대부분 사전 프로그래밍 또는 부분 자율 수준에 머물러 있으며 임상 안전성·유효성 검증, 의료기기 인허가, 실환경-시뮬레이션(sim-to-real) 격차, 표준화된 성능평가와 벤치마크 부재가 본격적인 시장 확산의 주요 제약으로 작용하고 있다.

헬스케어 분야 피지컬 AI(체화 인공지능, Embodied AI)는 자율 로봇 시스템과 AI 기반 기계가 동적인 임상 환경에서 환자와 의료진, 의료기기 및 주변 환경을 지각(perception)하고 상호작용하며 실제 물리적 행동을 수행하는 차세대 융합기술이다.

기존 의료 AI가 영상·검사 데이터의 분석과 의사결정 지원에 주로 활용되었다면 피지컬 AI는 이를 로봇의 이동·조작·제어 기능과 결합해 환자 케어, 수술 정밀도, 진단, 재활 및 고령자 지원을 고도화한다. 

최근에는 멀티모달 대규모언어모델(LLM)과 월드모델, VLA 모델을 로봇의 '두뇌'로 삼아 시각·음성·센서 정보를 통합하고, 지각-작동-계획-기억을 통합하는 방향으로 진화하고 있다.

피지컬 AI의 적용은 투약 전달·환자 모니터링·이동 보조 같은 일상 업무(예: 병원물류로봇 Moxi, 응대 휴머노이드 Pepper)부터 로봇 보조 수술·인지 재활 같은 고난도 임상까지 확산되며, 산업 자동화와 달리 전량 전문 서비스 로봇으로 분류된다.

응용은 크게 △수술·중재 로봇(복강경·내시경·미세수술) △재활·보조 로봇(웨어러블·외골격) △진단·영상 자동화(초음파·X-ray) △병원 서비스·물류(투약·검체 배송·소독) △보조·돌봄 로봇(로봇의수·고령자 돌봄)으로 나뉜다.

글로벌 피지컬 AI 헬스케어 시장은 수술 정밀도·진단 자동화·재활 지원·고령자 돌봄 수요를 배경으로 2025년 약 0.90억 달러에서 연평균 57.3%로 성장해 2030년 약 8.65억 달러에 이를 전망이다.

특히 헬스케어 분야는 수술로봇을 중심으로 이미 의료현장 적용과 상용화 기반이 형성되어 있다는 점에서 다른 응용 분야보다 시장 확산 가능성이 높으며 로봇 유형별로는 산업용·개인용 로봇이 아닌 전문 서비스 로봇 시장으로 구성된다.

지역별로는 아시아-태평양이 2025년 약 0.35억에서 2030년 약 3.81억 달러로 연평균 60.9% 성장하며 최대·최고성장 시장을 형성할 전망이다.

국내 헬스케어 피지컬 AI 시장은 2025년 약 4.2백만 달러(약 61억 원)에서 연평균 약 59.0% 성장해 2030년 약 43.0백만 달러(약 624억 원) 규모로 확대될 것으로 추정된다.

한국은 우수한 의료 인프라·의료기기 제조기반과 수술·재활 로봇 임상 수요를 보유하고 있으며, 정부의 의료 AI·로봇 R&D와 병원 실증 지원을 토대로 빠르게 성장할 전망이다.

헬스케어 피지컬 AI 글로벌 시장은 인튜이티브 서지컬(다빈치), 메드트로닉(Hugo), J&J 메드테크(Ottava·MONARCH) 등 수술 로봇 기업이 임상적용과 상용화를 주도하고 있으며 이와 함께 NVIDIA(Isaac for Healthcare), GE 헬스케어(자율 영상진단) 등 AI 인프라·영상기업이 경쟁력을 강화하고 있다.

국내에서는 큐렉소·미래컴퍼니(수술로봇), 엔젤로보틱스(재활·웨어러블), 메디인테크·리브스메드(내시경·복강경) 등이 기술개발과 사업화를 추진하고 있다.

글로벌 기업이 수술로봇 플랫폼·임상 레퍼런스·병원 네트워크 및 시뮬레이션 생태계로 고부가가치 시장을 선점하고 있는 반면 국내 중소기업은 △수술·재활·보조 로봇의 도메인 특화 △임상 데이터·디지털트윈 기반 검증·합성데이터 △온디바이스 AI·SaMD에서 차별화 여지가 크다. 

특히 제한된 임상 데이터를 보완할 수 있는 시뮬레이션 기반 학습·검증체계를 구축하고 의료기관과의 공동 실증을 통해 안전성·유효성 근거를 조기에 확보하는 것이 중요하며 식품의약품안전처 인허가, 혁신의료기기 지정, 신의료기술평가 및 건강보험 수가 진입에 필요한 임상 레퍼런스를 선제적으로 확보하는 역량이 국내 기업의 시장 안착과 경쟁력 확보를 좌우할 핵심 요인이 될 것이다

보고서는 "개별 의료로봇이나 AI 기능 디바이스 경쟁을 넘어 수술-진단-재활-병원운영을 아우르는 임상 워크플로 통합 솔루션과 데이터·시뮬레이션 자산을 결합한 포지셔닝이 중장기 경쟁력의 핵심이 될 것"이라며 "동시에 임상 안전·표준·인허가·수가와 함께 인간 존엄·형평성 등 윤리적 설계 대응과 전문인력 확보를 병행해야 한다"고 말했다.

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