증상·질환 검색 61.8%, 검사 결과 해석 34.0%…정보 탐색부터 심리 상담까지 활용
생성형 인공지능(AI)이 일상적인 건강관리 영역으로 빠르게 파고들고 있다. 스마트워치와 건강관리 앱이 운동량이나 수면 상태를 기록하는 도구로 자리 잡았다면, 생성형 AI는 이용자가 자신의 증상과 검사 결과를 이해하고 건강관리 방법을 찾는 새로운 창구로 활용되고 있다.
이러한 변화는 헬스케어 산업의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 건강 데이터를 얼마나 많이 수집하느냐뿐 아니라 수집된 정보를 이용자가 이해하고 활용할 수 있도록 제공하는 능력이 중요해지고 있기 때문이다.
KB금융지주 경영연구소가 발간한 '2026 한국 웰니스 보고서'에 따르면, 전국 20~60대 성인 2000명 가운데 46.2%가 챗GPT·제미나이 등 생성형 AI에 건강·의료 관련 정보를 물어본 경험이 있다고 답했다.
여성의 이용 경험률은 50.0%로 남성(42.4%)보다 7.6%p 높았다. 세대별로는 Z세대가 55.5%로 가장 높았고 M·Y세대 49.3%, 베이비부머 41.9%, X세대 41.7% 순이었다.
젊은 세대의 활용도가 상대적으로 높지만, 베이비부머와 X세대에서도 40% 이상이 이용 경험을 보였다는 점에서 건강·의료 목적의 AI 활용이 특정 세대에만 국한된 현상은 아닌 것으로 나타났다.
증상 검색부터 검사 결과 해석까지…AI가 넓히는 건강정보 접점
생성형 AI를 건강·의료 목적으로 이용한 응답자 924명에게 활용 내용을 물은 결과, 가장 많은 61.8%가 증상이나 질환의 원인을 문의했다고 답했다.
건강기능식품 정보 검색과 추천이 43.6%로 뒤를 이었고, 식단 정보 검색·추천 34.3%, 처방전·검사 결과 해석 34.0%, 맞춤형 운동법 문의 32.9% 순이었다.
주목할 부분은 단순한 질병 정보 검색을 넘어 개인의 건강 상태를 이해하거나 생활습관을 관리하는 용도로 활용 범위가 넓어지고 있다는 점이다.
특히 처방전이나 검사 결과 해석을 요청했다는 응답이 이용자의 3분의 1을 넘었다. 의료기관에서 받은 정보를 추가로 이해하려는 수요가 생성형 AI 이용으로 이어지고 있는 셈이다.
젊은 층은 마음 상담, 고령층은 질환 검색…달라지는 이용 목적
세대별로 AI를 활용하는 방식에도 차이가 나타났다.
증상·질환 검색 및 원인 문의 비율은 베이비부머가 74.8%로 가장 높았고 Z세대는 54.3%였다. 반면 정서·마음·심리 상담에 AI를 활용했다는 응답은 베이비부머 12.6%에서 Z세대 37.1%로 높아졌다.
맞춤형 운동법이나 운동 루틴을 문의한 비율 역시 베이비부머 19.6%, Z세대 43.0%로 차이를 보였다.
중장년층이 AI를 건강정보를 확인하는 수단으로 주로 이용한다면, 젊은 층은 운동과 식단 관리뿐 아니라 정서적인 영역까지 활용하고 있는 것이다.
이 같은 차이는 AI 헬스케어 서비스가 연령과 생활방식에 따라 다른 기능을 요구받을 수 있음을 보여준다. 질환 정보를 쉽게 설명하는 기능과 운동·식단 관리, 심리적 대화를 지원하는 기능의 수요층이 다르게 형성될 가능성이 있다.
스마트워치 보급 이후…건강관리 서비스의 경쟁력은 어디에
생성형 AI 활용과 별개로 기존 디지털 건강관리 서비스도 상당한 이용자 기반을 확보했다.
전체 응답자의 52.4%가 건강관리 목적으로 디지털 기기나 앱을 이용한다고 답했다. 이들 이용자 가운데 66.5%는 주 3회 이상 서비스를 사용했다.
디지털 건강관리 기기 보유자 702명 중 스마트워치 이용률은 75.9%였다. 주요 활용 기능은 걸음 수와 칼로리 등을 확인하는 활동량 관리(63.4%)와 운동 모니터링(36.2%)이었다.
건강관리 앱 이용자들이 서비스를 선택할 때 가장 중시하는 요소는 건강기록 입력의 편의성(49.6%), 제공 정보의 신뢰도(42.6%), 기능 수준(40.1%) 순이었다.
반면 디지털 건강관리 기기나 앱을 사용하지 않는 응답자들은 수치를 확인하는 과정의 번거로움(46.2%)을 가장 큰 이유로 꼽았다.
이는 향후 헬스케어 서비스가 해결해야 할 과제를 보여준다. 이용자가 매번 데이터를 입력하고 확인하는 부담을 줄이면서도, 건강 상태에 대한 설명은 정확하고 이해하기 쉽게 제공해야 한다는 것이다.
생성형 AI는 이러한 과정에서 데이터 해석과 개인별 정보 제공을 돕는 기술로 활용될 여지가 있다.
한편 헬스케어 산업은 이미 건강 상태를 기록하는 기기와 서비스를 넘어 이용자가 자신의 건강을 이해하고 관리하는 과정을 지원하는 방향으로 확장 가능성을 모색하고 있다. 생성형 AI 이용 경험이 절반에 가까워진 상황에서 향후 경쟁력은 단순한 기술 도입보다 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는 건강관리 경험을 제공하느냐에 달릴 전망이다.
