건강모아

전체 인구 19%, 진료비는 45% 꿀꺽…노인 진료비 50조 돌파 '빨간불'

 지난해 65세 이상 노인 인구가 사용한 건강보험 진료비가 사상 처음으로 50조 원을 돌파하며, 전체 진료비의 절반에 육박하는 압도적인 비중을 차지한 것으로 나타났다. 이는 대한민국이 초고령사회로 빠르게 진입하면서 노년층의 의료비 부담이 건강보험 재정 전체를 뒤흔드는 핵심 변수로 떠올랐음을 보여주는 충격적인 지표다. 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원의 통계에 따르면, 지난해 전체 건강보험 진료비 116조 2375억 원 가운데 65세 이상 노인 971만 명의 진료비는 52조 1935억 원에 달했다. 전체 인구의 18.9%에 불과한 노인 인구가 전체 진료비의 44.9%를 사용한 셈이다. 불과 4년 전인 2020년 37조 원대였던 노인 진료비가 38.8%나 폭증하며 건강보험 재정에 거대한 경고등이 켜졌다.

 

이러한 진료비 급증은 개개인의 부담으로 직결되고 있다. 지난해 노인 1인당 연평균 진료비는 550만 8천 원으로, 전체 인구 1인당 평균 진료비인 226만 1천 원의 2.4배에 달했다. 나이가 들수록 의료 서비스 이용이 급격히 늘어나는 인구 구조의 변화가 전체 의료비 상승을 견인하고 있는 것이다. 이는 고스란히 보험료 부담 증가로 이어진다. 지난해 국민이 낸 건강보험료는 총 84조 1248억 원으로, 가구당 월평균 13만 4124원을 부담했다. 1인당 연간 163만 원의 보험료를 내고 187만 원의 급여 혜택을 받은 셈이지만, 특정 연령층에 의료비가 집중되는 현상이 심화될수록 미래 세대의 보험료 부담은 눈덩이처럼 불어날 수밖에 없는 구조다.

 


의료 수요는 폭증하고 있지만, 정작 의료 서비스를 제공해야 할 공급 시스템은 곳곳에서 균열을 보이고 있다. 전체 의료기관 수는 10만 3308곳으로 소폭 증가했으나, 인력 구조의 불균형은 심각한 수준이다. 간호사, 한의사, 약사 등 대부분의 의료 직역 종사자 수가 늘어난 반면, 의료의 핵심인 의사 수는 오히려 직전 해 대비 4.7%나 감소하는 기현상이 나타났다. 이러한 인력 불균형은 분만 인프라 붕괴라는 현실로도 이어졌다. 지난해 전체 분만 건수는 제왕절개 수술이 늘어난 영향으로 2.8% 증가했지만, 정작 아이를 낳을 수 있는 분만 의료기관은 전국적으로 4.9%나 줄어들었다. 아이를 낳을 곳은 점점 사라지고, 환자를 진료할 의사는 줄어드는 의료 시스템의 역설이 현실화되고 있는 것이다.

 

진료비 급증의 배경에는 만성질환의 보편화가 자리 잡고 있다. 지난해 만성질환으로 진료받은 인원은 무려 2294만 명에 달했으며, 고혈압(762만 명), 관절질환(744만 명), 정신 및 행동장애(432만 명)가 가장 많은 환자 수를 기록했다. 여기에 암(150만 명), 희귀난치성질환(110만 명) 등 막대한 비용이 들어가는 중증질환자 역시 282만 명에 이르렀다. 고령화와 함께 만성질환 유병률이 높아지면서 전체 의료비 파이를 키우고, 이는 다시 건강보험 재정을 압박하는 악순환의 고리가 더욱 단단해지고 있다. 폭발하는 의료 수요와 삐걱거리는 공급 시스템, 그리고 특정 세대에 집중되는 비용 부담이라는 삼중고는 대한민국 건강보험 시스템의 지속가능성에 대한 근본적인 질문을 던지고 있다.

 

100% 맞췄다…한국인 치매, AI가 족집게처럼 예측하는 시대 열렸다

 마침내 한국인에게 특화된, 한국인만을 위한 치매 위험 예측 모델이 국내 연구진의 손에서 탄생했다. 그동안 알츠하이머 등 노인성 치매 예측 연구는 대부분 유럽인의 유전 데이터를 기반으로 이루어져, 유전적 특성이 다른 한국인을 비롯한 동아시아인에게는 정확도가 떨어진다는 명백한 한계를 지니고 있었다. 하지만 질병관리청 국립보건연구원이 한국인 고유의 유전 정보를 활용한 인공지능(AI) 기반 예측 모델 개발에 성공하면서, '맞춤형 치매 예방' 시대의 서막을 열었다. 뚜렷한 치료법이 없어 조기 발견과 예방이 무엇보다 중요한 치매 정복의 길에 의미 있는 이정표가 세워진 것이다.이번 연구의 성공 뒤에는 '만성뇌혈관질환 바이오뱅크 컨소시엄(BICWALZS)'에 참여한 674명의 소중한 데이터가 있었다. 연구진은 정상인 81명, 치매의 전 단계로 알려진 경도인지장애 환자 389명, 그리고 치매 환자 204명의 임상 정보와 유전체 정보를 면밀히 분석했다. 특히 한국인의 유전적 특성을 정밀하게 분석하기 위해 개발된 '한국인 유전체 칩(K-Chip)'을 활용한 전장 유전체 연관 분석(GWAS)을 시행했으며, 분석의 신뢰도를 높이기 위해 총 6종에 달하는 서로 다른 인공지능(AI) 알고리즘을 동원해 교차 검증하는 치밀함을 보였다.그 결과는 놀라웠다. 6종의 AI 알고리즘 중 가장 뛰어난 모델은 최대 88%의 정확도로 치매 발병 위험을 예측해냈다. 더 나아가, 연구진이 2년간 추적 관찰한 결과 일부 경도인지장애 환자가 치매로 진행될 것을 최대 100%까지 정확하게 예측하는 등, 인공지능 모델이 실제 임상 현장에서도 충분히 활용될 수 있다는 놀라운 가능성을 증명했다. 또한 이번 연구를 통해 수많은 유전자 중에서도 특히 APOE, PVRL2, TOMM40 유전자가 한국인의 치매 발병 위험을 예측하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 사실을 과학적으로 규명해내는 성과를 거뒀다.질병관리청은 이번 연구 성과가 단순히 학술적 의미에 그치지 않고, 향후 국가 단위의 인공지능 치매 예측 플랫폼을 구축하는 핵심적인 기초 자료로 활용될 것이라고 밝혔다. 임승관 질병청장은 "한국인 유전체 데이터를 활용한 맞춤형 치매 예측의 가능성을 보여준 의미 있는 성과"라고 평가하며, "인공지능 기반 조기 진단 플랫폼을 구축해 국가 치매 예방 및 관리 정책의 과학적 근거를 한층 강화하겠다"는 강력한 의지를 표명했다. 한국인의 뇌를 위협하는 치매에 맞서, 한국인의 유전자로 만든 'AI 방패'가 어떤 활약을 펼칠지 귀추가 주목된다.