AI 진단 보조 솔루션은 왜 도입되지 않을까? 🔍

"교수님도 좋다고 하셨는데... 왜 계약이 안 될까요?"

정확도 95%.
국제 학술지 게재.
시범 사용 후 의료진 만족도 높음.

그런데 막상 병원에서는 데모만 보고 구매로 이어지지 않는다는 거예요.😓

"논문을 통해 검증된 기술인데... 데모 반응도 좋은데... 왜 매출로 이어지지 않을까요?"

저도 비슷한 경험이 있어서 그 마음을 이해해요. 몇 년 전 AI 기반 진단 보조 솔루션을 담당했을 때, 정말 기술력은 뛰어났거든요. 그런데 막상 병원에서 사용하려니... "이거 PACS랑 어떻게 연동하죠?" "의료행위 코드는 있나요?" 이런 질문들이 쏟아졌어요.😅

그때 깨달았죠. 문제는 기술이 아닐수도 있겠다는 걸요.

그래서 이번엔 제가 현장에서 목격한 AI 진단 보조 솔루션이 왜 도입되지 않는지, 그 이유들을 차근차근 풀어보려고 해요.

정말 기술 문제일까요? 🤔

📊 첫 번째 이유: "기술은 충분한데, '행위'가 안 생기면 의미가 없어요"

"우리 기술로 진단 정확도가 20% 향상됐어요!"

이런 말, 많이 들어봤어요. 그런데 병원은 '진단 정확도'만으로 돈을 벌지 않거든요. 보험수가, 의료행위 등 제품을 사용활 환경이 갖춰져야 도입 이유가 생겨요.

기술은 만들었는데, 돈은 흐르지 않는 구조죠.

다행히 대부분의 회사들이 가장 먼저 인지하고, 제도권으로 들어오기 위해 제일 먼저 해결하는 부분이에요. 요즘 스타트업들은 처음 시장에 들어올 때 이 부분을 충분히 설계하고 들어와서, 예전보다 훨씬 체계적으로 접근하고 있어요.

"그럼 제도적 문제는 해결되고 있네요. 그런데 또 다른 허들은 뭐가 있을까요?"

🔧 두 번째 이유: "PACS 연동이 '기술 문제'가 아니라 '도입 허들'이에요"

제품의 도입 결정은 의료진이 하지만, 도입 실무는 의료진이 아닌 병원 행정팀이 해요. 특히 AI 진단 보조 시스템을 병원 내 PACS와 연동하는 건 IT 지원팀에서 하는데, 분명한 게이트키퍼인 만큼 IT팀의 업무를 이해하고 우리 제품이 병원의 시스템 내에 호환될 수 있게 설계해야 해요.

기술은 시스템과 호환될 때 비로소 가치가 나타난다는 걸 배웠어요.

다행히 이미 스타트업에서 잘 하고 있는 영역이기에, 예전보다 훨씬 매끄럽게 해결되고 있어요.

"제도도 해결, 기술 연동도 해결... 그럼 뭐가 문제일까요?"

👥 세 번째 이유: "실사용자 vs 구매 담당자의 온도차가 있어요"

이게 정말 중요한 포인트예요. 실제로 써보는 의료진은 "좋다"고 할 수 있어요. 써봤을 때 편하니까요.

하지만 여기서 함정이 있어요. AI 진단 보조 솔루션은 치료재료가 아니라 의료장비로 인식되는 경우가 많거든요.

구매팀 입장에서는 의료장비 = 비용이라는 인식이 강해요. 치료재료처럼 '환자한테 쓰면 제품 비용을 청구하는' 구조가 아니라서 더 달갑지 않죠.

제가 경험했던 사례 중에, 의료진은 "이거 정말 좋은데요!" 라고 하지만 구매과에서는 "연간 비용이 얼마나 들죠?" 라고 하더라고요.

"○○과 교수님이 쓴다고 하셨어요"라는 말만으로는 구매과를 설득하기에 부족할 수 있어요.

결국 실사용자뿐만 아니라 구매 담당자도 우리가 설득해야 할 고객이었어요.

"그런데 의료진의 좋은 반응, 어떻게 해석해야 할까요?

🤔 네 번째 이유: "피드백을 액면 그대로 받는 함정"

"교수님이 '좋다'고 하셨어요" → 구매를 의미하지 않아요. "연구해보면 좋겠다고 하셨어요" → 실사용 의사가 없을 수 있어요.

이런 경험 한 적 있으신가요?

OO병원에서 2개월간 시범 사용을 했는데, 의료진 반응이 정말 좋았대요. "정확도도 높고, 판독 시간도 단축됐다"고 하시면서 격려도 많이 해주셨고요.

그래서 대표님이 신이 나서 "이제 계약하면 되겠네요!"라고 했는데... 막상 구매 논의 단계에서는 완전히 다른 이야기가 나왔어요.😓

"우선 예산 확보부터 해야 하고요", "내년 장비 구매 계획에 넣어서 검토해보죠", "다른 제품들과 비교 검토가 필요해요"...

피드백은 친절할 수 있어도, '도입 여부'와는 달라요. 의료진은 기본적으로 새로운 기술에 호의적이고 격려를 많이 해주세요. 하지만 그게 구매 의사와는 별개거든요.

저도 처음에는 "반응이 좋네요!"라고 생각했는데, 실제 계약 단계에서는 전혀 다른 이야기가 나왔어요.

말이 아니라 행동, 진짜 고민을 물어야 한다는 걸 배웠어요.

"교수님, 만약 이 제품을 실제로 도입한다면 어떤 절차를 거쳐야 할까요?", "예산은 어느 부서에서 결정하나요?", "최종 결정은 누가 하시나요?" 이런 질문들이 훨씬 중요했던 거죠.

"그럼 고객의 진짜 니즈를 파악하는 것도 중요하겠네요?"

🎯 다섯 번째 이유: "정말 우리 고객일까요?"

"우리 제품은 OO과에서 주로 사용해요."

이렇게 말하는 회사들, 정말 많아요. 그런데 실제로는 어떨까요? 같은 과라고 해서 모두 같은 니즈를 가질까요?

여기서 가장 중요한 건, 고객을 '진료과'로만 분류하면 안 된다는 거예요.

예를 들어, '당뇨병 환자 관리 시스템'을 만들었다고 해봐요. "내분비내과용 제품입니다"라고 하면 끝일까요?

아니에요. 내분비내과 안에도 당뇨 전문의가 있고, 갑상선 전문의가 있고, 골다공증을 주로 보는 의사가 있어요. 각자 환자 관리 방식도 다르고, 중요하게 생각하는 지표도 달라요.

더 중요한 건, 실제로 그 질환을 가장 많이 보는 과가 따로 있을 수 있다는 거예요. 당뇨 환자가 내분비내과에만 가는 게 아니거든요. 신장내과, 안과, 심장내과... 합병증 때문에 여러 과를 다닐 수 있죠.

그럼 우리 제품을 정말 필요로 하는 사람은 누구일까요? 단순히 "이 질환을 다루는 과"가 아니라 "이 제품으로 가장 큰 가치를 느낄 수 있는 의료진"을 찾아야 해요.

사례 : 웨어러블 심전도계

최근에는 병원 내 심전도 침상 감시용으로 많이 사용되고 있어요. 본래 목적인 부정맥 진단 보조라는 관점에서는 아쉬운 점이 있죠.

그럼 어떻게 접근해야 할까요? 부정맥 가능성이 높은 환자군을 어느 진료과에서 보고 있는지 살펴봐야 해요.

"순환기내과겠죠?" 맞아요. 하지만 순환기내과도 들여다보면 다양해요.

세부 질환에 따라 전문 분야가 구분되고 시술은 크게 중재시술(Intervention) 과 부정맥(Electrophysiology) 분야로 나뉘어요.

중재시술에서는 협심증 같은 심혈관질환을 주로 치료하고, 부정맥에서는 심장 리듬에 집중하거든요.

여기서 재미있는 건, 심혈관질환으로 시술 받는 환자 수가 부정맥으로 시술받는 환자 수보다 훨씬 많다는 거예요. 의료진 수도 몇 배가 더 많죠!!

그런데! 부정맥 유병률이 높은 집단이 바로 심혈관질환이 있는 환자군이예요.😲

이게 무슨 뜻이냐면,

부정맥 진단 보조 솔루션이 널리 쓰이려면, 부정맥 전문의뿐만 아니라 중재시술 의료진도 함께 설득해야 한다는 거죠.

하지만 이 두 분야 의료진은 학회도 다르고, 환자를 보는 관점도 달라요.

고객이 생각보다 더 넓을 수 있어요.

💡 여섯 번째 질문: "그럼 우리는 어떻게 접근해야 할까요?"

지금까지 분석한 내용을 종합해보니, AI 진단 보조 솔루션이 도입되기까지 넘어야 하는 단계가 명확해졌어요 :

도입을 위해 거쳐야 하는 단계

제도적 이슈: 해결되고 있음 (초기 설계부터 잘 대응 중) 기술적 연동: 해결되고 있음 (PACS 연동 등) 구매 결정 구조: 여전히 어려움 (의료장비 vs. 치료재료 인식) 피드백 해석: 함정이 많음 (좋은 반응 ≠ 구매 확정) 고객 세분화: 진짜 고객 찾기 어려움

병원 운영 구조, 진료 흐름, IT 연동 체계, 재무적 판단 기준... 이 모든 맥락 위에서 '뛰어난 기술'은 비로소 '도입 가능한 기술'이 돼요.

이런 맥락을 이해하고 접근하는 것이 신규 진입자의 성공 전략이 되어야 해요.

🎯 실전 접근 전략 : "맥락을 읽는 능력 기르기"

AI 진단 보조 솔루션과 같이 혁신 전략 시장에서는 맥락을 읽는 능력이 더 중요할 수 있어요.

맥락을 읽는 체크리스트

1단계: 도입 단계에서 만나는 고객 파악하기

• 실사용자 : 환자를 위한 안전성, 효과성, 편의성 등에 관심
• IT 지원팀 : 병원내 시스템과 호환
• 구매 담당자 : ROI와 비용 효과에 관심

"고객의 니즈를 모두 만족시킬 수 있나요?"

2단계: 도입 프로세스 이해하기

• 예산 결정 과정: 언제, 누가, 어떤 기준으로?
• 의사결정 흐름: 실제 승인 라인은?

"우리가 접촉해야 할 고객은 누구인가요?"

3단계: 시장 세분화 정교화

• 진료과별 세부 전문 분야: 같은 과라도 다른 니즈
• 병원 규모별 차이: 상급종합 vs 병원급 vs 의원급

"우리 제품이 가장 절실한 고객은 어디있나요?"

이렇게 체계적으로 접근하면 기술력만으로는 보이지 않던 진짜 기회들이 보이기 시작해요.

🎉 결론: '맥락'을 읽는 능력이 사업의 성패를 가려요!

처음 마주했던 "기술은 좋은데 왜 안 팔릴까요?"라는 질문에 대한 답을 찾았어요! 😊

AI 진단 보조 솔루션 도입 실패 분석 결과:

1. 제도적 이슈: 해결되고 있음 → 신의료기술평가, 보험수가 등 체계적 접근 중
2. 기술적 연동: 해결되고 있음 → PACS 연동 등 고려하여 설계
3. 구매 결정 구조: 여전히 어려움 → 의료장비로 인식되어 비용 부담
4. 피드백 해석: 함정 많음 → 좋은 반응과 구매 의사는 별개
5. 고객 세분화: 중요함 → 진짜 고객을 정확히 찾아야 함
6. 맥락 이해도: 성패 좌우 → 병원 운영 구조와 의사결정 흐름 파악 필수

"시장을 열고 매출을 만드려면 맥락을 읽는 능력이 더욱 중요해요!"

맥락 기반 접근법

"기술 설명이 아니라 맥락 속 가치 전달하기"

실사용자에게는 :

• "판독 시간 30% 단축으로 더 많은 환자를 볼 수 있어요"
• "놓칠 수 있는 병변을 한 번 더 체크해드려요"

구매 담당자에게는 :

• "연간 비용 절감 효과 ○○○만원"
• "의료사고 리스크 감소로 보험료 절약"

세분화된 타깃 접근법

"과 단위 접근 보다 제품이 가장 필요한 의료진 찾기"

• 직접 사용 의료진: 부정맥 전문의처럼 직접 진단하고 치료
• 연관 질환 의료진: 중재시술 의료진처럼 부정맥 위험 환자를 많이 보는 경우

"기술은 좋은데 왜 안 팔릴까요?"라는 질문에 대한 답은
기술 밖에 있을 수 있다는 걸, 이제 아시겠죠?

뛰어난 기술과 깊이 있는 맥락 이해가 만날 때, 비로소 진짜 시장이 열리기 시작합니다.