매주 저는 새로운 챗봇, 진단 보조 도구, 또는 임상 코파일럿 (clinical copilot)을 발표하는 또 다른 헬스케어 AI 스타트업을 목격합니다.

그리고 매주 저는 대부분의 헬스케어 기업들이 잘못된 문제를 해결하고 있다는 확신을 갖게 됩니다.

이 산업은 AI의 부족으로 고통받는 것이 아닙니다.

운영의 비효율성 (operational inefficiency)으로 고통받고 있습니다.

모두가 더 똑똑한 모델을 만들기 위해 경주하는 동안, 헬스케어 시스템은 여전히 행정 업무, 파편화된 데이터, 수동 워크플로 (manual workflows), 그리고 컴플라이언스 (compliance) 복잡성에 빠져 허우적거리고 있습니다.

그렇기 때문에 저는 헬스케어 AI 분야의 가장 큰 승자는 가장 똑똑한 모델을 만드는 기업이 아닐 것이라고 믿습니다.

그들은 행정적 낭비를 제거하는 기업들이 될 것입니다.

아무도 말하지 않는 6,000억 달러 규모의 문제

헬스케어 논의는 종종 획기적인 치료법, 예측 분석 (predictive analytics), 또는 생성형 AI (generative AI)에 집중됩니다.

하지만 가장 큰 기회 중 하나는 눈에 보이는 곳에 있습니다.

행정적 오버헤드 (Administrative overhead).

사전 승인 (Prior authorizations).

보험 청구 처리 (Claims processing).

환자 온보딩 (Patient onboarding).

예약 일정 관리 (Appointment scheduling).

임상 문서화 (Clinical documentation).

데이터 조정 (Data reconciliation).

컴플라이언스 보고 (Compliance reporting).

업계 추정치에 따르면 행정적 비효율성으로 인해 헬스케어 분야는 매년 수천억 달러의 비용을 지불하고 있습니다.

AI가 가치 있는 이유는 텍스트를 생성할 수 있기 때문이 아닙니다.

이러한 반복적인 워크플로를 대규모로 자동화할 수 있기 때문에 가치 있는 것입니다.

이 과제에 대한 자세한 분석은 여기에서 확인할 수 있습니다:

https://geekyants.com/blog/how-intelligent-automation-is-cutting-healthcares-600-billion-administrative-waste

현실은 간단합니다:

운영상의 마찰 (operational friction)을 줄이는 것이 또 다른 AI 기능을 추가하는 것보다 훨씬 더 빠르게 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출합니다.

대부분의 헬스케어 AI 제품은 규모를 키우기 전에 실패한다

스타트업이 실제 문제를 해결하더라도, 파일럿 프로그램에서 엔터프라이즈 배포 (enterprise deployments)로 넘어갈 때 많은 기업이 실패합니다.

왜일까요?

헬스케어는 데모 (demos)에 보상하지 않기 때문입니다.

헬스케어는 신뢰 (trust)에 보상합니다.

개념 증명 (Proof of Concept, PoC)은 투자자들에게 깊은 인상을 남길 수 있습니다.

하지만 규정을 준수하고 (compliant), 상호 운용이 가능하며 (interoperable), 보안이 철저한 플랫폼은 병원들에게 깊은 인상을 남깁니다.

이 지점이 바로 많은 AI 우선 (AI-first) 스타트업들이 벽에 부딪히는 곳입니다.

그들은 헬스케어 제품을 확장 (scaling)하는 데 모델의 정확도 (accuracy) 그 이상의 것이 필요하다는 사실을 깨닫게 됩니다.

그것은 다음과 같은 것들을 필요로 합니다:

• HIPAA 준수 (HIPAA compliance)
• FHIR 상호 운용성 (FHIR interoperability)
• 안전한 환자 데이터 처리 (Secure patient data handling)
• 감사 가능성 (Auditability)
• EHR 통합 (EHR integration)
• 거버넌스 통제 (Governance controls)

이러한 요구사항들은 종종 기술 부채 (technical debt)로 취급되곤 합니다.

저는 그것이 실수라고 생각합니다.

이것들은 제품 요구사항 (product requirements)입니다.

이 문제에 대한 강력한 분석은 다음 기사에서 확인할 수 있습니다:

https://geekyants.com/blog/how-to-scale-ai-healthcare-products-while-staying-hipaa-and-fhir-compliant

규제 준수는 경쟁 우위이다

이것은 아마도 제가 가진 헬스케어 AI에 관한 가장 논쟁적인 의견일 것입니다.

규제 준수 (Compliance)는 비용 센터 (cost center)가 아닙니다.

규제 준수는 유통 (distribution)입니다.

모든 헬스케어 스타트업은 자신들의 AI가 더 뛰어나다고 주장합니다.

하지만 엔터프라이즈 준비성 (enterprise readiness)을 증명할 수 있는 곳은 극히 드뭅니다.

자사의 아키텍처 (architecture)에 규제 준수, 상호 운용성, 그리고 보안을 구축하는 기업들은 많은 경쟁사가 결코 도달하지 못하는 고객들에게 접근할 수 있는 권한을 얻습니다.

병원들은 소프트웨어가 혁신적이기 때문에 구매하는 것이 아닙니다.

그들은 소프트웨어가 리스크를 줄여주기 때문에 구매합니다.

이 점을 조기에 이해하는 창업자들은 이를 무시하는 창업자들보다 더 빠르게 움직입니다.

업계 리더들이 올바르게 하고 있는 것

오늘날의 헬스케어 기술 생태계를 살펴보십시오.

Microsoft, Oracle Health, Epic Systems, Teladoc Health와 같은 조직들은 상호 운용성, 거버넌스, 그리고 운영 효율성 (operational efficiency)에 막대한 투자를 해왔습니다.

헬스케어 기업들이 AI 기반 제품을 구축하도록 돕는 엔지니어링 조직들 사이에서도 동일한 패턴이 관찰됩니다.

가장 강력한 팀들은 AI 데모에 집중하기보다 프로덕션급 인프라 (production-grade infrastructure), 워크플로우 자동화 (workflow automation), 규제 준수 프레임워크 (compliance frameworks), 그리고 확장 가능한 헬스케어 아키텍처 (scalable healthcare architecture)에 더 집중하고 있습니다.

그곳이 바로 장기적인 가치가 창출되는 지점입니다.

나의 의견: 헬스케어 AI는 잘못된 방향으로 향하고 있다

제 생각에 현재 업계는 지능 (intelligence)에 과도하게 집착하고 있으며, 자동화 (automation)에는 투자가 부족합니다.

대부분의 병원은 또 다른 AI 어시스턴트를 필요로 하지 않습니다.

그들에게 필요한 것은 수동 프로세스 (manual processes)를 줄이는 것입니다.

행정적 병목 현상 (administrative bottlenecks)을 줄이는 것입니다.

서로 연결되지 않은 시스템 (disconnected systems)을 줄이는 것입니다.

향후 10년 동안 승리할 헬스케어 스타트업들이 반드시 가장 진보된 AI 모델을 보유하고 있지는 않을 것입니다.

그들은 최고의 운영 시스템 (operational systems)을 보유하게 될 것입니다.

헬스케어 AI의 미래는 더 똑똑한 챗봇 (chatbots)이 아닙니다.

그것은 보이지 않는 자동화 (invisible automation)입니다.

그리고 그 차이를 조기에 이해하는 기업들은 여전히 다음 모델 출시만을 쫓고 있는 기업들에 비해 압도적인 우위를 점하게 될 것입니다.

여러분의 생각은 어떠신가요?

헬스케어 기업들이 AI 기능을 구축하는 데 너무 많은 시간을 쓰고, 운영상의 비효율성 (operational inefficiencies)을 해결하는 데는 충분한 시간을 쓰지 않고 있다고 생각하시나요?