의료 AI 강국 코리아, 왜 기업들은 아직도 적자에서 허덕이는가

한국 AI 사용률 세계 최고 증가폭 기록, 그러나 의료 AI 수익화는 '또 다른 전쟁'

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■ 핵심 요약

한국의 생성형 AI 사용률은 전 세계에서 가장 빠르게 치솟고 있지만, 의료 AI 기업들의 수익화 현실은 냉혹하다. AI 이코노미 인스티튜트 보고서에 따르면 한국의 근로 연령 인구 중 생성형 AI 사용률은 37.1%로, 단일 분기 세계 최대 증가폭을 기록했다. 그러나 딜로이트 조사 결과 전 세계 의료 경영진의 51%가 AI 투자 ROI를 아직 측정하지 못하고 있으며, 유의미한 재무 성과를 거뒀다는 응답은 단 3%에 불과하다. 국내 3대 의료 AI 기업의 1분기 성적표 역시 '수가 정착 여부'와 '병원 침투 깊이'에 따라 극명하게 갈렸으며, 이는 기술력만으로는 생존이 불가능한 의료 AI 시장의 냉혹한 현실을 보여준다.

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■ 심층 분석: 대중의 AI 열풍과 현장의 온도차

AI 이코노미 인스티튜트의 '2026년 1분기 글로벌 AI 확산 트렌드와 인사이트'에 따르면, 한국은 단일 분기 기준 세계 최대 AI 사용률 증가폭을 기록하며 글로벌 16위로 올라섰다. 한국어 기반 언어 모델의 성능 향상과 압도적인 스마트폰 보급률이 AI의 일상 침투를 가속했다는 분석이다.

그러나 이 열기가 의료 현장까지 고스란히 전달되고 있는가? 딜로이트의 '2026 글로벌 헬스케어 전망' 보고서는 단호하게 '아직 아니다'라고 답한다. 전 세계 의료 시스템 경영진 180명을 대상으로 한 설문에서 51%가 AI 투자 ROI 측정조차 하지 못하고 있다고 답했으며, 실질적 재무 수익을 거뒀다는 응답은 단 3%에 그쳤다. 이는 의료 AI가 '기술적 가능성'과 '사업적 현실' 사이의 거대한 골짜기, 이른바 "수익화 데스밸리" 한가운데 있음을 시사한다.

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■ 3대 의료 AI 기업 성적표 분석: 무엇이 희비를 갈랐나

올해 1분기 국내 대표 의료 AI 기업 세 곳의 성과는 동일한 시장에서 전혀 다른 전략이 만들어낸 세 가지 교훈을 담고 있다.

① 씨어스테크놀로지 — "수가 모델이 폭발력을 만든다"
전년 동기 대비 700% 폭증한 325억 원 매출, 139억 원의 영업이익으로 창사 이래 최대 실적을 달성했다. 핵심은 전국 1만 7,000개 이상 병상에 안착한 AI 입원환자 모니터링 플랫폼이다. 수가 기반 반복 매출 구조가 정착되자, 병상 수가 곧 매출로 직결되는 강력한 사업 모델이 완성됐다. UAE 퓨어헬스 그룹과의 220억 원 규모 수출 계약은 내수 성공 모델의 해외 이식 가능성까지 입증했다.

② 루닛 — "글로벌 시장이 살길이다"
매출의 97%가 북미·일본 등 해외에서 발생한다는 사실은 국내 수가 체계에 의존하지 않는 독자적 생존 전략을 의미한다. 1분기 매출 239억 원으로 역대 최고치를 경신했고, 영업손실도 전년 대비 35% 줄이며 연내 EBITDA 손익분기점 달성에 청신호를 켰다. 제약사와의 동반진단 사업 확대로 수익 구조 다각화도 병행 중이다.

③ 뷰노 — "제도가 기업의 운명을 바꾼다"
주력 제품인 AI 심정지 예측 기기가 신의료기술평가유예 기간 종료 후 본 심사에 돌입하면서 1분기 매출이 전 분기 대비 16% 감소했다. 뷰노 관계자는 "딥카스가 신의료기술 평가를 받는 과정에서 발생한 일시적 매출 변동"이라며 "평가 절차 완료 이후 시장 확대를 기대하고 있다"고 밝혔다. 이 사례는 의료 AI 기업에게 있어 제도적 리스크가 곧 재무 리스크임을 적나라하게 보여준다.

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■ 회사의 견해: 기술력은 필요조건, 수가와 워크플로우가 충분조건

이번 3대 기업의 성적 차이는 단순한 기업 실력 차이가 아니다. 의료 AI 시장이 '기술 증명의 시대'에서 '수익 구조 증명의 시대'로 넘어갔음을 보여주는 시그널이다.

가트너의 '2026 헬스케어 기술 및 AI 전망' 보고서에 따르면, 2027년까지 임상 워크플로우 통합과 명확한 수가 청구 모델을 증명하지 못한 의료 AI 솔루션의 60%가 시장에서 도태될 것으로 전망된다. 단순한 진단 보조를 넘어, 전자의무기록(EMR)과 끊김 없이 연동되어 의료진의 행정적 피로도를 실질적으로 낮추는 솔루션만이 병원 경영진의 구매 결정을 이끌어낼 수 있다는 분석이다.

우리가 주목하는 지점은 세 가지다.

첫째, 수가 체계는 기업의 생사를 결정한다. 씨어스의 성공과 뷰노의 일시적 후퇴는 모두 수가 구조의 힘을 방증한다. 수가가 안정적으로 정착된 영역은 폭발적 성장의 토대가 되고, 수가 심사 과도기는 곧바로 실적 위기로 이어진다.

둘째, 글로벌 시장은 국내 규제 리스크의 헤지 수단이 된다. 해외 매출 비중이 높은 기업은 국내 제도적 변동에 덜 취약하다. 국내 의료 AI 기업의 해외 진출은 선택이 아닌 생존 전략이다.

셋째, 기술 수용성 임계점은 이미 넘었다. 한국의 AI 사용률 급등은 의료 현장에서도 AI 거부감이 낮아지는 환경을 만들고 있다. 문제는 기술 수용이 아니라 비즈니스 모델의 지속 가능성이다.

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■ 기업·개발자에게 미치는 영향

의료 AI 솔루션을 개발하거나 도입을 검토하는 기업과 개발자라면 지금 당장 다음 질문에 답할 수 있어야 한다.

① 수가 청구가 가능한 모델인가? — 아무리 뛰어난 기술도 수가 체계 밖에 있으면 병원은 도입할 이유가 없다.
② EMR 시스템과 실질적으로 연동되는가? — 별도 로그인, 별도 화면은 의료진 피로도를 높인다. 워크플로우 통합 없이는 도입 후 이탈이 필연이다.
③ 글로벌 허가 전략이 있는가? — 국내 신의료기술평가 리스크를 분산할 해외 시장 진출 로드맵이 병행되어야 한다.
④ 반복 매출 구조가 설계되어 있는가? — 프로젝트성 일회성 계약이 아닌, 수가 기반 또는 구독형 과금 모델이 장기 생존의 핵심이다.

이 네 가지 질문에 명확한 답을 갖추지 못한 의료 AI 솔루션은 가트너가 경고한 '2027년 도태 60%'의 후보군에 포함될 가능성이 높다.

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■ 향후 전망 및 제언

업계가 공통적으로 지목하는 분수령은 향후 1~2년이다. 이 시기가 의료 AI 기업의 진짜 역량을 판가름하는 구간이 될 것이다.

한국의 높은 AI 사용률과 스마트폰 보급률은 분명 의료 AI 확산의 유리한 토양이다. 하지만 시장이 요구하는 것은 기술 데모가 아니다. 병원 경영진이 서명하게 만드는 비즈니스 케이스, 즉 측정 가능한 ROI와 안정적인 수가 모델이다.

비젠소프트는 의료 AI 시장을 포함한 기업용 AI 솔루션의 도입과 수익화 전략 수립에 있어, 기술적 가능성과 제도적 현실을 동시에 고려하는 접근이 필수적이라고 판단한다. AI의 사업화는 알고리즘의 우수성이 아닌, 현장 워크플로우 안착과 수익 모델 검증에서 완성된다. 의료 AI의 지금 이 순간은 기술 경쟁에서 비즈니스 모델 경쟁으로의 전환점이며, 이 전환을 먼저 완주하는 기업이 차세대 의료 AI 시장의 주도권을 가져갈 것이다.

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