□ 기술적 난제
   ❍ 상호 운용성 및 AI 신뢰성 문제
      - 웨어러블 기기와 병원 EMR간 표준(HL7 FHIR 등) 미적용으로 데이터가 파편화되어 분석에 한계 존재
      - AI판단에 의학적 설명이 부족할 경우 의료진·환자의 신뢰 확보가 어려워 현장 도입이 제한됨
   ❍ 생물학적 복잡으로 인한 현재 모델링의 한계
      -세포-장기 수준 반응을 통합적으로 모사하기 위해서 고성능 컴퓨팅이 요구됨
   ❍ 현재 제품의 높은 사용자 이탈 가능성과 디지털 위약 효과
      - 지속적 사용 부담으로 순응도가 낮아져 치료 효과 유지에 한계 있음
      -관찰된 효과가 실제 알고리즘 효과인지, 사용 행위에 따른 위약 효과인지 구분이 필요함

□ 제도·정책적 난제
   ❍ 비대면 진료 및 의료 행위의 정의 논란
      - 이상 징후 감지 시 AI가 환자에게 직접 경고를 보내거나 약물을 조절하는 기능이라면 의료행위로 간주되어 식약처 의료기기

        허가 등의 과정이 필요
   ❍ 데이터 소유권 및 결합에 대한 기준 문제
      - 멀티오믹스 분석에 필요한 임상·유전체·라이프로그 데이터 결합 시, 데이터 소유권 불명확성과 가명정보 처리에 대한 엄격 기준          이 통합을 제한함

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