의료 AI라더니 아직도 적자 수두룩 ‘돈 버는 기술’만 살아남나

최근 뉴스나 주식 시장에서 자주 언급되는 '의료 AI'는 인공지능 기술을 활용해 의사의 진단을 돕고, 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하며, 병원 업무를 효율화하는 혁신 기술입니다.

 

 

1. 의료 AI란 무엇인가

의료 AI는 사람이 직접 수만 장의 X-ray나 CT 사진을 눈으로 확인하고 판단하던 과정을 컴퓨터 알고리즘이 대신 혹은 보조해 주는 기술입니다. 크게 3가지 영역으로 나뉩니다.

 

• 진단 보조 AI: X-ray, CT, MRI 영상을 분석해 암이나 뇌졸중 같은 질환을 빠르게 찾아냅니다. (예: 루닛, 제이엘케이 등)

• 환자 모니터링 AI: 입원 환자의 심박수, 혈압, 체온 등 생체 신호를 실시간 추적해 심정지 등 위급 상황을 미리 예측합니다. (예: 씨어스, 뷰노 등)

• 병원 행정·운영 AI: 진료 예약, 환자 상담, 병원 내부 업무를 자동화하여 의료진의 업무 부담을 줄여줍니다.

2. 의료 AI 업계에서 우려되는 3가지 핵심 문제

 

① "돈이 안 된다?"… 고질적인 적자 구조와 수익성 한계

의료 AI 개발에는 막대한 연구개발(R&D) 비용과 임상시험 비용이 들어갑니다. 하지만 기술력을 인정받더라도 정작 병원에 판매해 지속적인 수익을 내는 구조(비즈니스 모델)를 만든 기업은 극소수에 불과합니다. 최근 상반기 실적에서도 대다수 기업이 매출 감소나 수십억~수백억 원대의 영업손실을 기록하며 "기술만 좋고 돈은 못 버는 것 아니냐"는 시장의 냉정한 평가를 받고 있습니다.

② 까다로운 인허가와 '수가(가격)' 적용의 문제

의료 기술은 사람의 생명과 직결되기 때문에 식약처 허가, 신의료기술평가 등 넘어산 산이 매우 많습니다. 가장 큰 걸림돌은 '수가(보험 적용)'입니다. AI 솔루션을 병원에 도입했을 때 정부나 건강보험에서 그 비용을 보전해 주지 않거나 비급여 유예기간이 끝나면, 병원 입장에서는 비용 부담 때문에 AI 도입을 주저하거나 계약을 해지하게 됩니다.

③ 의사의 최종 판단 책임과 현장 안착의 한계

AI가 아무리 정밀하게 질환을 예측해도 법적인 진단 책임은 결국 인간 의사에게 있습니다. 의료진이 AI의 결과를 100% 신뢰하지 못하거나 기존 진료 체계를 바꾸기 귀찮아할 경우, AI는 실제 진료 현장에서 외면받기 쉽습니다. AI 시스템을 새로 도입해도 병원의 실제 매출 증가로 바로 이어지지 않는다는 한계가 존재합니다.

 

의료 AI는 미래 의료의 필수적인 흐름이지만, "꿈과 기대감만으로 지속할 수 있는 시기"는 지났습니다. 단순히 정확도가 높은 알고리즘을 개발하는 것을 넘어, 병원이 실제로 돈을 지불하고 쓸 만큼 명확한 수익성과 건강보험 수가 체계를 입증하는 기업만이 살아남을 것으로 보입니다.