2026년 3월 27일 전면 시행된 ‘의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률’은 한국의 돌봄 분야에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이 법률의 시행과 함께 전국 229개 지자체에서 본사업이 본격적으로 가동되었으며, 시행 초기 2주 만에 약 9,000명이 넘는 국민이 통합돌봄 서비스를 신청하였습니다. 이는 하루 평균 809명이 신청한 것으로, 시범사업 기간에 비해 4.6배 증가한 수치입니다. 특히 신청자의 98%가 65세 이상의 노인으로, 이들 중 32.6%는 장애인을 포함하고 있는 점에서 국민의 돌봄 필요성이 급증하고 있음을 나타냅니다. 그럼에도 불구하고 의료기관의 참여 차이, 서비스 연계 시차, 장애인 배제 우려 등의 질적 내실화 과제가 남아 있습니다.
이와 더불어 AI 기반 케어테크와 스마트홈 돌봄 솔루션이 지자체와 민간의 협업을 통해_speedily 도입되고 있으며, 디지털복지 전환의 흐름을 가속화시키고 있습니다. 이러한 기술적 발전은 국립대병원 AI 진료시스템 지원, AI 치료 앱 등 보건의료 분야에서도 활발히 활용되고 있으며, 현장 대응 역량을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 이 보고서는 제도적 기반을 비롯하여 현장 사례, AI 기술의 융합, 취약계층 접근성의 한계, 돌봄 프로세스 혁신과 향후 과제까지 종합적으로 분석하고 있습니다.
결론적으로, 한국의 통합돌봄 정책은 양적 확산을 이루었으나, 질적 내실화를 향한 신중한 접근이 필요합니다. 각 지자체의 사업 집행 과정에서 나타나는 문제들은 제도적 지원과 함께 해결해 나가야 하며, 이를 통해 국민 모두에게 고품질의 돌봄 서비스를 지속적으로 제공해야 할 것입니다.
2026년 3월 27일, '의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률'이 시행되면서 단 2주 만에 약 9,000명이 넘는 국민이 통합돌봄 서비스를 신청한 것으로 확인되었다. 하루 평균 809명이 신청한 이번 통합돌봄 서비스는 시범사업 기간 대비 4.6배 증가한 수치를 기록했으며, 이는 국민의 돌봄 필요성이 급증했음을 방증한다. 신청자 중 65세 이상 노인은 8,799명으로 전체 신청자의 98%에 달하며, 이 중에서 장애인은 32.6%에 해당하는 2,870명이 포함되어 있다.
시범사업 기간인 올해 1~3월 동안 평균 하루 170명이 신청했던 것에 비해 이번 본사업은 하루 평균 809명이 신청한 것으로 나타났다. 이는 통합돌봄 제도가 실제로 운영되는 하위지역의 접근성과 인식이 크게 향상됨을 보여준다. 신청자 증가율은 지역별로 상이하며, 전남에서는 18.2명, 부산은 17명으로 가장 높은 수치를 기록한 반면, 경기도는 4명이었고 울산은 5.1명으로 저조한 신청 현황을 보였다.
신청 이후 서비스 연계가 확정된 인원은 전체의 7%인 643명으로, 서비스 제공과 관련된 행정 절차가 복잡하고 시간 소요가 발생하는 구조적 문제들이 드러났다. 가정방문 조사, 통합지원회의, 서비스 계획 수립 등의 과정에서 연계까지 최대 2개월까지 소요될 수 있으며, 이로 인해 생기는 시차는 국민의 돌봄 체감에 부정적인 영향을 미치고 있다. 또한 서비스 연계 수준에서 지역 간 격차가 뚜렷하게 나타나, 일부 지역에서는 인프라 부족으로 인해 적절한 지원이 이루어지지 않고 있는 상황이다.
통합돌봄의 시행 초기, 각 지자체는 현장 대응 역량을 강화하기 위해 통합지원회의를 여러 차례 개최하고, 기존에 구축된 의료기관과의 협력 체계를 통해 총 448건의 서비스 연계를 이뤄냈다. 예를 들어, 군산시는 지역 내 20개 병원과의 협약을 통해 퇴원 환자에 대한 통합서비스를 연계하며 고객 만족도를 높이고 있다. 그러나 초기 현장에서 겪는 혼란과 함께 인력 부족과 정보 부족 등으로 인해 일부 지역에서는 서비스의 질적 내실화에 어려움을 겪고 있다는 지적도 제기되고 있다.
2026년 3월 27일, 대한민국의 돌봄 정책은 새 국면을 맞이하게 되었습니다. '의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률'(돌봄통합지원법)의 시행은 의료, 요양, 돌봄, 생활지원 등의 서비스를 통합해 제공할 수 있는 법적 근거를 마련하였습니다. 이는 고령자와 장애인이 기존의 병원 및 시설 중심의 지원에서 벗어나, 자신의 살던 장소에서 적절한 돌봄을 받을 수 있는 조건을 만드는 중요한 출발점이 되었습니다. 이 법의 시행은 2019년 16개 시·군·구에서 시작된 선도사업을 바탕으로, 2023년 12개 지역, 2024년 32개 지역으로 확장된 후, 2026년에는 전국 229개 모든 지역으로 확대되었습니다.
돌봄통합지원법 제정의 배경에는 고령인구와 복합적인 돌봄 수요의 증가가 있습니다. 연구에 따르면, 한국은 초고령사회에 빠르게 진입하고 있으며, 이에 따라 돌봄 시스템의 체계적인 전환이 필요했습니다. 법체계는 다수의 법률이 얽혀 있는 복잡한 구성을 지니고 있어, 이를 명확히 하기 위한 대대적인 정비가 요구됩니다. 특히, 통합 돌봄의 효과적 제공을 위해서는 지역별 서비스의 실현 가능성 및 실행 체계를 갖추어야 하며, 이를 위해 중앙정부와 지방정부 간의 긴밀한 협조가 필수적입니다.
돌봄통합지원법이 시행되기 전, 각 지방자치단체는 독자적으로 통합돌봄을 위한 조례를 제정하고, 관련 조직을 신설하여 행정적 기반을 마련했습니다. 예를 들어, 군산시는 2025년 11월에 통합돌봄 조례를 제정하며, 2026년 1월에는 '통합돌봄계'라는 전담 조직을 설치하였습니다. 이는 지역의 특성을 반영한 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 것으로, 체계적인 추진을 목적으로 하고 있습니다.
이러한 통합돌봄 조례와 조직 신설은 지역사회에서 돌봄 서비스를 효율적으로 제공하는 데 기여하고 있습니다. 특히, 현장 대응 역량을 강화하기 위해 시범 운영을 통해 다양한 서비스 연계를 시도하고 있으며, 이에 대한 초기 성과는 긍정적입니다. 이후 각 지자체는 중앙정부의 지원을 받아 인력을 확충하고, 표준화된 매뉴얼을 보급함으로써 운영의 전문성을 높이고 있습니다.
돌봄통합지원법의 제정과 시행에 따른 효과적인 서비스 전달을 위해서는 관련 하위법령의 정비가 필수적입니다. 법 제정에 따른 하위법령은 법률의 구체적인 실행 방식과 규정을 제시하며, 서비스 제공의 안정성과 품질을 보장하기 위해 명확한 기준이 필요합니다. 현재, 법령이 시행된 이후 다수의 법률이 여전히 통합되지 않은 상태이며, 이에 대한 종합적인 검토가 필요합니다.
하위법령의 정비 작업은 서비스 제공 기관의 역할과 기능을 명확히 하고, 서비스의 질과 접근성을 높이는 데 기여할 것입니다. 가장 중요한 것은 이러한 과정을 통해 통합지원의 효과성이 극대화되도록 하는 것입니다. 이를 위해 정부는 전문가 의견을 반영하여 법적 근거를 마련하고, 각 지자체의 상황을 고려하여 지속 가능한 지원 방안을 강구해야 합니다.
군산시는 2023년 11월, 어르신들이 살던 곳에서 건강한 노후를 보낼 수 있도록 돕기 위한 '군산형 통합돌봄 지원사업'을 본격적으로 시행하기 위해 통합 돌봄 조례를 제정하고 전담 조직을 신설했습니다. 이는 2026년 3월 27일 시행된 '돌봄통합지원법'에 따른 것으로, 돌봄 서비스의 체계적인 제공을 목표로 하고 있습니다. 현재까지 총 14회의 통합지원회의를 통해 107명에게 448건의 서비스를 연계하며, 방문 운동, 주거환경 개선, 영양식 및 반찬 지원, 병원 동행 등 어르신의 다양한 필요를 충족하기 위한 11개 지역특화 서비스를 운영하고 있습니다. 특히 군산의료원 등 20개 병원과 퇴원환자 연계 협약을 체결하여 3개소의 재택의료센터를 통해 방문 진료를 제공하고, 이를 통해 현장 대응 역량을 강화하였습니다.
구미시는 2025년 9월부터 시작된 시범사업에서 비롯된 '구미형 통합돌봄 체계'를 발전시켜, 2026년 3월 27일에 시행된 '의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률'에 맞춰 본사업으로 전환하였습니다. 구미형 통합돌봄의 핵심은 연간 최대 400만 원 한도로 맞춤형 서비스를 제공하는 ‘통합돌봄 바우처’입니다. 이는 가사 지원, 병원 동행, 방문 목욕, 영양 급식, 안전 손잡이 설치 등 5대 분야의 서비스를 포함하며, 특히 퇴원 후 돌봄 공백이 발생하기 쉬운 고령층에 즉각적인 지원을 제공합니다. 이를 통해 낙상 예방과 건강 회복을 동시에 유도하며, 기초생활수급자와 차상위계층은 무상으로 지원받는 정책을 마련하여 복지 사각지대를 줄이는 데 기여하고 있습니다.
각 지자체에서는 지역 특성에 맞춘 맞춤형 돌봄 서비스를 제공하기 위해 다양한 프로그램을 운영하고 있습니다. 예를 들어, 구미시는 통합돌봄 바우처 외에도 의료·요양·돌봄 등 6개 분야 72개 사업을 하나로 묶은 통합 서비스망을 구축하고 있으며, 이는 가정에서의 접근성을 높이는 데 기여하고 있습니다. '일차의료 방문진료'와 '장기요양 재택의료센터'를 통해 의료 서비스에 대한 접근성을 높였으며, AI 반려로봇 '효돌이'와 응급안전안심서비스를 연계한 스마트 돌봄 시스템을 통해 24시간 공백 없는 돌봄 환경을 조성하고 있습니다. 이러한 노력은 현장에서 독거 어르신들이 생활 안정성을 제고하는 데 기여하고 있으며, 자립 기반을 회복하는 사례도 증가하고 있습니다.
세종네트웍스는 2026년 4월 15일에 인공지능(AI)과 통신 기술을 결합한 통합 돌봄 플랫폼인 '세종 올케어'를 출시하였습니다. 이 플랫폼은 모바일에서 수집된 생활 반응 데이터와 웨어러블 기기를 통해 확보되는 건강 데이터를 통합해 24시간 상시 관제 체계를 제공합니다. 이는 특정 시간 동안 생활 반응이 감지되지 않을 경우 위기 상황으로 판단하고 관련 당국에 신고하는 온·오프라인 연계 구조를 구현하며, 이미 한 지자체에서는 이 시스템을 통해 고독사를 예방한 사례가 있습니다. 세종네트웍스는 특히 AI 콜봇 기반의 인지 건강 검사 서비스를 함께 운영하며, 전화 통화만으로도 인지 상태를 분석할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다. 이런 기술은 대면 검사의 심리적 부담을 줄이며, 인력 부족 문제를 해결하는데 기여하고 있습니다.
2026년 4월 14일, NHN은 NHN와플랫 및 AI 구강 헬스케어 전문 기업 아이클로와 함께 ‘AI 스마트홈 돌봄’ 시스템 구축을 위한 업무협약을 체결했습니다. 이 협약은 보건복지부의 '살던 곳에서 건강한 노후'를 실현하기 위한 ‘AX-Sprint’ 사업과 맞물려 있으며, 스마트홈 환경에서 AI 기술과 다양한 스마트 기기를 결합하여 24시간 돌봄 대상을 자립적으로 지원하는 플랫폼을 목표로 하고 있습니다. 협약에 따라 NHN은 대규모 건강 데이터를 처리하는 AI 인프라를 지원하고, NHN와플랫은 웨플랫 AI 생활지원사 플랫폼을 통해 실제 서비스 구축을 담당하게 됩니다.
AI 스마트홈 돌봄 시스템은 고령자와 취약계층의 생활 환경을 모니터링하고, 잠재적인 건강 위험 요소를 사전에 감지하여 대응하는 예방 중심의 돌봄 모델을 구축하는 데 큰 역할을 합니다. 예를 들어, 와플랫 AI 생활지원사는 스마트폰을 통해 어르신의 안전과 건강을 통합 관리하며, AI 기술을 이용해 실제 돌봄 현장의 생활지원사와 대화하는 사용자 경험을 제공하여 높은 효율성을 입증하였습니다. 이러한 시스템은 고령자의 독립적인 생활을 지원하고, 돌봄 서비스의 효율성을 높이며, 공공 돌봄의 질을 향상시키는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
2026년 4월 15일, 보건복지부는 국립대병원 등 권역책임의료기관에 인공지능(AI) 진료시스템 도입을 위한 120억 원의 예산을 지원한다고 발표했습니다. 이는 응급상황 대응에서부터 암 및 뇌 질환 진단, 의무기록 작성에 이르기까지 다양한 의료 현장에서 AI 활용을 확장하려는 목적을 가지고 있습니다. 구체적으로 이 사업은 142억 원 규모로, 보건복지부는 120억 원을 우선 지원하고, 나머지 22억 원은 후속 공모를 통해 지원할 계획입니다.
이 지원 사업의 핵심 목표는 응급 상황에서의 신속한 대응과 중증 질환의 조기 진단을 통해 지역 주민의 의료 서비스를 개선하는 것입니다. 예를 들어, 충북대학교와 부산대학교 병원은 입원 환자의 생체 신호와 검사 데이터를 실시간으로 분석하여 심정지 및 패혈증 등의 중증 질환 발생 가능성을 사전에 예측하는 AI 시스템을 도입할 예정입니다. 이를 통해 의료진은 위험 환자를 조기에 발견하여 즉각적인 대응이 가능해지며, 결과적으로 응급 상황에서의 사망 위험이 낮아질 것으로 기대됩니다.
AI를 활용한 이번 프로젝트에서는 중증 질환 진단을 보다 효과적으로 지원하기 위한 다양한 기술들이 도입될 것입니다. 예를 들어, 전북대학교 병원과 부산대학교 병원에서는 AI 진단 보조 시스템을 통해 흉부 엑스레이 및 CT 이미지를 분석하여 폐질환이나 암의 의심 병변을 자동으로 찾아낼 수 있습니다. 이러한 시스템은 의료진의 진단 정확성을 높이는 데 기여하며, 조기 발견을 통해 환자의 치료 가능성을 상당히 증가시킵니다.
또한, 경상국립대학교 병원은 뇌졸중과 치매 같은 중증 뇌 질환을 조기에 진단할 수 있는 AI 영상 분석 시스템을 도입하여, 중요한 치료 시간을 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이처럼 AI 기술의 적용은 응급 진료 및 중증 진단에서의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 전망됩니다.
AI 치료 앱은 2026년 현재 정신 건강 관리 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이들 앱은 전통적인 치료를 신속하게 받을 수 없는 사용자에게 저비용으로 정서적 지원을 제공합니다. AI 치료 앱들은 대화형 챗봇과 맞춤형 건강 도구로 설계되어 있어, 사용자가 스트레스, 수면, 기분 등을 관리할 수 있도록 돕습니다.
이러한 앱들은 치료를 대체하는 것이 아닌 보조 키 역할을 하며, 사용자가 자신의 정서적 문제를 인식하고 해결할 수 있도록 유도합니다. 다만, 민감한 개인 정보가 다뤄지므로 사용자는 데이터 프라이버시와 보안 문제에 유의해야 합니다. 사용자는 AI 기반 앱이 제공하는 지원이 전문가 치료의 대체가 아닌 보조적인 도구임을 명심해야 하며, 특히 중증 질환의 경우 반드시 전문 의료진과 상담하는 것이 중요합니다.
2026년 3월 27일, 지역사회 통합돌봄이 본격 시행되면서 돌봄 서비스의 접근성 문제가 더욱 드러나고 있다. 특히 장애인에 대한 배제 문제는 통합돌봄 제도의 본래 취지인 '보편적 돌봄'을 위협하는 요소로 지적되고 있다. 통합돌봄의 공식적인 신청자 중 98.8%가 65세 이상의 노인으로 구성되어 있으며, 65세 미만의 장애인은 단 1.2%에 불과하다. 이는 장애인을 정작 필요한 돌봄 서비스에서 사실상 '주변부'로 내몰고 있는 현실을 반영한다. 장애인 통합돌봄 서비스는 의료 필요도가 높은 지체·뇌병변 중증장애인 중심으로 제한되어 있으며, 이러한 제한은 제도의 본래 목표와 상존하는 간극을 보여준다.
현재 정책은 법적으로 보장된 장애인 복지의 범위와도 맞지 않는데, 현행 장애인복지법 시행규칙은 지적장애인과 자폐성장애인을 '장애의 정도가 심한 장애인'으로 정의하지만, 통합돌봄 대상에서는 이들이 제외된다. 그 결과 이러한 장애인들은 별도의 지원 체계로 분리되어 접근성을 잃게 된다. 정보 접근성과 전달 체계의 문제도 심각하다. 발달장애인을 위한 지원 체계는 생소하게 여겨져 당사자들이 스스로 지원을 요청하기 어렵고, 이에 따라 실질적인 서비스가 미비한 상황이다.
현재 통합돌봄 서비스의 원활한 운영을 위해서는 지역 내 의료기관의 참여가 필수적이다. 그러나 의료기관의 참여는 지역마다 큰 차이를 보이고 있으며, 이는 지역 간 돌봄 격차를 확대하는 원인으로 작용하고 있다. 대구를 포함한 일부 지역에서는 재택의료센터 등 필수 의료기관의 수가 턱없이 부족해, 돌봄 서비스의 질과 양이 크게 낮아지는 상황이다. 재택의료센터가 제대로 작동되지 않는 것은 이들 지역의 노인 돌봄 수요에 비해 의료 인프라가 미비하기 때문이며, 이는 결과적으로 돌봄 서비스의 성격을 제한하게 된다.
서울과 같은 대도시와 비교할 때, 대구와 경북 지방의 의료기관 참여는 활발하지 않아 오히려 의료 자원이 더 영세한 상황이다. 이로 인해 노인과 장애인은 의료와 요양 서비스가 연계되어 제공되는 통합돌봄의 혜택을 제대로 누리지 못하고 있으며, 이는 다시 한번 '통합돌봄'의 취지를 훼손하는 결과를 초래하고 있다.
보편적 돌봄의 기본 철학은 모든 국민이 필요한 돌봄 서비스를 받을 수 있도록 하는 것이다. 하지만 현행 통합돌봄 제도는 이와 상반되는 현상이 발생하고 있다. 지역사회 통합돌봄 제도가 시행된 지 2주가 지나, 신청자 수는 급격히 증가했으나, 실제 서비스에 접근하는 것은 어려움이 많다. 특히 장애인을 비롯한 취약계층은 정보 접근성과 서비스 이용 가능성 측면에서 큰 장벽에 직면해 있다.
이에 따라 제도적 한계를 진단하고, 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서는 예산 확대와 적극적인 정책 보완이 필요하다. 현재 통합돌봄 사업의 예산은 한정되어 있으며, 이는 신규 서비스의 도입이나 서비스 대상을 늘리는 데에도 장애가 되고 있다. 복지부의 정은경 장관 역시 예산 확대의 필요성을 언급했으며, 이는 향후 정책 방향에 있어 중요한 요소가 될 것이다.
2026년 3월 27일에 시행된 ‘의료·요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률’은 기존의 돌봄 서비스 체계를 재편하는 계기가 되었습니다. 본 법률의 적용을 받는 통합돌봄은 노인과 장애인이 병원이나 시설을 이용하지 않고도 필요한 서비스를 기존 거주지에서 통합적으로 받을 수 있도록 설계되었습니다. 통합돌봄이 시작된지 2주 만에 약 9000명이 신청했으며, 이러한 수치는 시범사업 기간에 비해 4.6배 증가한 것입니다. 하지만, 서비스 연계가 필요로 하는 데 걸리는 시간(1~2개월)은 신청자와 서비스 제공 간의 시차를 초래하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 통합지원회의와 지원계획 수립 등의 과정이 더 효율적으로 설계되어야 할 필요가 있습니다.
AI 기반의 케어테크와 디지털 플랫폼의 도입은 통합돌봄 서비스의 운영 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 세종네트웍스의 ‘세종 올케어’ 플랫폼은 모바일과 웨어러블 기기를 활용하여 생활 반응 데이터와 건강 데이터를 수집하고, 이를 통해 24시간 상시 관제 체계를 구축하였습니다. 이러한 시스템은 위기 상황을 조기에 감지하고 즉각 대응할 수 있는 능력을 가지게 하여 돌봄이 필요한 대상자의 안전을 보장합니다. AI 기반의 자동화된 서비스 제공은 인력 부족 문제를 효과적으로 완화시키며, 연구 결과에 따르면 대면 검사 대신 AI 기반 검사를 통해 15배 많은 대상을 효율적으로 분석할 수 있는 것으로 나타났습니다.
어느 제도가 성공적으로 운영되기 위해서는 양적 확산뿐만 아니라 질적 내실화도 반드시 이루어져야 합니다. 현재 통합돌봄 서비스의 신청자 중 98.8%가 노인인구인 반면, 장애인 신청자는 극히 적은 수치에 그치고 있습니다. 이러한 편차는 서비스 접근성의 문제를 야기하며, 장애인 통합돌봄 대상은 제한적으로 운영되고 있습니다. 과거 의료필요도가 높은 중증장애인 중심으로 설계된 정책은 장애인을 주변으로 밀어내는 결과를 초래하고 있습니다. 따라서 향후 제도의 개선을 위해서는 장애인에 대한 접근성을 높이고, 예산 확보를 위한 전략적 계획이 필요합니다.
디지털복지로의 전환은 단기적 성과에 그치지 않고 지속 가능한 정책으로 자리잡아야 합니다. 이를 위해서는 정책 설계 시 어떤 서비스가 국민에게 가장 효과적일지를 고려해야 합니다. 장기적으로는 △취약계층에게 포용적인 서비스 설계, △지역별 인프라 불균형 해소, △AI·데이터 기반의 연계 프로세스 고도화, △법령 정비 및 지자체 간 협업 체계 구축이 필수적인 과제로 남아 있습니다. 이러한 정책들이 잘 실행될 경우, 전체 돌봄 시스템의 품질이 높아지고, 국민의 생활 만족도도 크게 향상될 것으로 기대됩니다.
2026년 3월 도입된 지역사회 통합돌봄 법제는 국민의 돌봄에 대한 양적 수요를 촉발하였지만, 의료기관 참여 부족, 서비스 연계 속도, 장애인 포용 문제 등 여러 질적 과제가 여전히 산적해 있습니다. 현재 상황을 기반으로 한 AI 기반 케어테크, 스마트홈 돌봄, 그리고 보건의료 AI 시스템의 지원은 디지털복지로의 전환을 가속화하는 중요한 촉매로 작용하고 있습니다. 특히, AI 기술의 도입은 현장 대응 능력을 높이고 서비스의 효율성을 강화하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 향후 이러한 기술적 진보는 돌봄 서비스의 질을 더욱 향상시킬 것입니다.
향후 통합돌봄 정책의 성공적인 추진을 위해서는 △취약계층이 완전히 포용될 수 있는 서비스 설계 △지역별 인프라 불균형 해소 △AI 및 데이터 기반의 연계 프로세스의 고도화 △법령 정비 및 지자체 간 협업 체계 구축 등이 핵심 과제로 남을 것입니다. 이러한 전략이 잘 실행될 경우, 전체 돌봄 시스템의 품질을 높이고 국민의 생활 만족도를 증대시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 통합돌봄 제도의 근본적인 취지는 모든 국민이 필요로 하는 돌봄 서비스를 안정적으로 받을 수 있도록 하는 것이므로, 계속해서 이를 구현해 나가는 노력이 필요합니다.