과학기술정책연구원(STEPI)은 2026년 8월 6일 『STEPI Insight』 363호를 내고, 인공지능(AI) 도입이 디지털헬스케어 기업의 기술인력 수요를 어떻게 바꾸는지 분석했다. 연구진은 성격이 다른 기업 4곳의 의사결정권자·관리자를 심층인터뷰하고 채용공고 211건을 분석했다. 보고서에 인용된 2024년 산업 통계에서 국내 디지털헬스케어 매출은 7조7049억 원으로 전년보다 18.7% 늘었다. 전체 4980개 사업체 가운데 종사자 20인 미만 사업체는 4198개로 84.3%를 차지했다.
2024년 산업 종사자 4만4730명 가운데 산업기술인력은 1만5635명으로 35.0%였다. 이 중 연구개발 인력은 6879명으로 44.0%를 차지했고, 연령별로는 40대 35.2%, 30대 32.1% 순이었다. 사례기업에서는 AI 도입 뒤 주니어 업무가 줄고 시니어 중심으로 조직을 재편하는 흐름이 관찰됐다. 한 기업은 약 400명에서 100명으로 조직을 줄였고, 약 40명이 맡던 건강 코칭은 2명 수준으로 축소했다. 다른 기업에서는 시니어 1명이 AI 도구를 활용해 과거 주니어 5명 이상이 맡던 업무를 수행하는 사례가 확인됐다.
| 분석 구분 | 확인된 범위 | 확인 결과 |
|---|---|---|
| 산업 통계 | 2024년 종사자 4만4730명 | 산업기술인력 35.0%, 연구개발 인력 44.0% |
| 채용공고 | 211건 | 소프트웨어 실무 19.4%, 품질관리·인증·규제 대응 8.5% |
| 기업사례 | 서로 다른 4개 기업 심층인터뷰 | 주니어 업무 축소, 시니어·융합형 인력 중심 재편 |
| 해석 한계 | 단기 시계열과 목적표집 사례 | 산업 전체의 구조 변화로 단정하기 어려움 |
채용공고 분석에서는 소프트웨어 실무 역량이 41건으로 19.4%를 차지해 가장 많았고, 품질관리·인증·규제 대응은 8.5%였다. 기업들은 코딩 능력만이 아니라 의료 도메인 이해, 데이터 해석, AI 결과 검증, 협업과 문제해결 역량을 함께 요구했다. 이는 기업에는 채용 기준과 재교육 체계를 고칠 근거가 되고, 대학에는 병원·기업 연계 프로젝트와 의료데이터 실습을 확대할 필요성을 보여준다. 한국보건산업진흥원도 앞선 인력 연구에서 프로젝트형 현장교육과 산업 인력수급 거버넌스의 필요성을 제시해 이번 방향과 맞닿는다.
다만 이번 결과를 디지털헬스케어 산업 전체의 확정된 감원 추세로 읽어서는 안 된다. 연구진은 기업 4곳의 목적표집 사례와 짧은 시계열만으로 구조적 변화를 단정하기 어렵다고 밝혔다. 의료데이터 접근 제한, AI·의료 복합역량 인력 부족, 고급 인재의 높은 보상 수준도 중소기업의 전환 비용을 키우는 제약이다. 보고서는 대학·기업 연계형 경력개발, 안전한 의료데이터 실습 인프라, AI 검증·판단·거버넌스 전문가 트랙, 채용공고와 인터뷰를 결합한 인력수요 모니터링 등 4개 과제를 제안했다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
