🧠 AI는 믿는 게 아니라, 써야 성장한다

🔍 이제 진짜 경쟁이 시작됐어요

"정확도 95% 이상, 논문도 게재됐고, 데모 반응도 좋은데... 다음 단계는 뭘까요?"

AI 진단보조 솔루션 시장이 딱 이 지점에 와 있어요.
기술도 충분히 뛰어나고, 제도적 문도 열렸어요.

2022년부터 행위수가가 신설되거나 혁신의료기기로 지정되어 병원에서 사용하고 비용 청구도 가능해졌죠.

그럼 남은 질문은 단 하나예요.
“이제 누가 더 자주 쓰이느냐.”

정확도는 상향 평준화됐고,
이제는 ‘진료실 안의 습관’이 경쟁력을 결정해요.

진짜 승부처는 '진료실 안에서 실제로 얼마나 자주 쓰이느냐'예요.

그럼 자주 쓰게 하려면 어떻게 해야 할까요?
어떻게 해야 병원 현장에서 AI가 자연스럽게 스며들 수 있을까요?

이번 주는 그 이야기를 함께 나눠볼게요.

📊 "AI 진단보조 시장, 지금 어디쯤일까?"

인지도는 충분해요.
의료진은 AI 진단보조 솔루션이 뭔지 알고 있고, 병원에서는 사용 중이에요.
"AI가 영상을 분석해준다"는 개념 자체는 낯설지 않죠.

경쟁 강도는 중간에서 높음으로 가고 있어요.
자주 언급되는 리딩그룹이 보이기 시작하고, 각자 경쟁력 있는 정확도를 확보한 상태예요. 이제는 "누가 더 정확한가"로는 차별화가 어려워요.

따라서 “왜 이 제품인가?”가 아닌 “왜 이 제품을 자주 쓰게 되는가?”가 핵심이에요.

바로 이런 시장 상황이 차별화 전략 시장의 특징이에요.
👉 ​의료기기 시장을 파악하는 2가지 키워드​

유사한 기술 속에서, ‘활용률’이 곧 매출이 되는 단계죠.

🏥 "좋다고 했는데, 왜 안 쓸까요?" (가상 사례)

C대학병원 영상의학과 이 교수는 6개월 전 새로운 AI 진단보조 솔루션을 도입했어요.

데모 때는 반응이 아주 좋았어요.
"이거 괜찮은데요? 놓칠 수 있는 병변도 표시해주고, 판독 시간도 줄어들 것 같네요."

의료진도 긍정적이었고, 병원 구매팀도 도입을 결정했죠.
그런데 3개월이 지난 후 사용률을 확인해보니 5%밖에 안 됐어요. 이유는 단순했어요.

"PACS에서 별도로 로그인해야 하는 게 번거로워요.
환자 한 명 볼 때마다 창을 바꿔야 하니까 오히려 시간이 더 걸리는 느낌이에요."

"AI가 표시한 병변을 하나하나 다시 확인해야 해서, 실제로는 업무가 늘어난 것 같아요."

"AI 결과를 따라가야 하나, 내 판단을 믿어야 하나... 매번 고민돼요." *

좋은 기술이었는데, 실제로는 안 쓰이게 된 거예요.

문제는 기술이 아니었어요. 루틴 속에 녹아들지 못했기 때문이었죠.

🧩 "사람은 변화가 싫은 게 아니라, 마찰이 많으면 멈춰요."

AI 도입 현장에서 자주 듣는 말들이 있죠?

"익숙한 방식이 편해서요."
"새로 배우려니 번거로워요."
"AI가 틀리면 누구 책임인가요?"

얼핏 보면 '변화 자체를 거부하는 것' 같죠.
그런데 정말 그럴까요?

사실 사람은 변화 자체를 싫어하는 게 아니에요.
변화하려고 할 때 마주치는 마찰이 적으면 자연스럽게 움직여요.

병원 현장에서 활용률을 높이려면, 기술을 더 발전시키는 게 아니라
루틴 속에 자연스럽게 스며들 구조를 설계해야 해요.

⚙️ 활용률을 높이려면 두 가지 마찰을 줄여야 해요

AI 진단보조 솔루션이 현장에서 마주하는 마찰은 크게 두 가지예요.

1️⃣ 시스템·운영 구조의 마찰 — "기술은 좋은데, 현장이 안 받쳐줘요"

연구실에서 95% 정확도였던 AI가 병원에 가면 뚝 떨어지는 경우도 있어요.
시스템이 버티지 못해서예요.

AI를 쓰면 업무가 줄어들 거라 생각하지만,
실제로는 AI가 표시한 결과를 하나하나 다시 확인하는 일이 추가되기도 해요.*

해결책 : 기존 루틴에 녹아들게 만드세요.

• PACS 완전 통합: 결과가 자동으로 뜨게 하세요.
• 별도 로그인·창 전환 금지: 클릭 한 번 줄이면 사용률은 두 배로 늘어요.
• 교육 대신 피드백 루프: 처음부터 ‘사용법 교육’보다 ‘현장 피드백 수집’을 먼저 설계하는 게 유리해요.
  

“루틴을 바꾸지 말고, 루틴 안으로 들어가세요.”

2️⃣ 판단 구조의 마찰 — "AI가 맞다는 건 알겠는데, 믿고 쓰기엔 불안해요"

의료진은 기술이 두려운 게 아니라
‘내 판단이 무너질까 봐’ 불안해요.

AI가 틀리면 시스템의 문제지만
내가 틀리면 진료의 신뢰가 흔들리니까요.

그래서 고민이 생깁니다.
"내 판단보다 AI를 믿어야 하나?"
"AI 결과를 그대로 따라가도 되는 건가?"

결국 두 극단이 생겨요.
AI를 따르거나, 아예 완전히 무시하거나.*

해결책 : ‘통제감’을 돌려주기.

의료진은 AI의 정답을 원하지 않아요.
내가 주도하고 있다는 감각을 원하죠.
그래서 문장은 이렇게 바꾸는 게 효과적이에요.

“AI의 판단 결과” ❌
“AI가 찾아낸 근거” ⭕

“의사 대신” ❌
“의사 곁에서” ⭕

“결론을 빼고 근거만 제시하세요.”

의료진이 최종 판단자로 남되, AI는 확신을 제공하는 기술이예요.

💡 그럼 어떻게 활용률을 높일 수 있을까요?

이제부터 영업과 마케팅이 할 일은 '동기 부여'가 아니라 '마찰 제거'예요.

"우리 기술이 얼마나 정확한지" 설득하는 것보다,
"진료 루틴 속에서 얼마나 자연스럽게 쓰이는지" 보여주는 게 훨씬 효과적이에요.

📌 활용률을 높이는 세 가지 전략

1️⃣ 익숙한 루틴 속에 녹이기

AI는 ‘새로운 기술’보다 ‘익숙한 과정’ 안에서 더 자주 쓰여요.
“AI 진단보조 솔루션”이라는 말보다
“기존 PACS에서 클릭 한 번 추가”가 더 설득력 있죠. 병원은 혁신보다 방해받지 않는 흐름을 선택합니다.

예시: "별도 화면 전환 없이, PACS에서 바로 확인하세요."

AI를 강조하기보다, 의료진의 손이 멈추지 않게 만드는 문장이 필요해요.

2️⃣ 결론 대신 근거를 제시하기

의료진은 AI의 결론보다 판단의 재료를 원해요.
“AI가 대신 판단합니다”는 저항을 부르고,
“AI가 근거를 보여줍니다”는 신뢰를 만들거든요.
AI의 역할은 결과가 아니라 맥락이에요.

예시: “AI가 잡아낸 패턴을, 내 눈으로 다시 확인합니다.”

결론을 내리지 말고, 판단의 여백을 남기세요.

3️⃣ ROI를 '정확도'가 아니라 '활용률'로 설계하기

“정확도 95%”보다 병원은 “얼마나 자주, 자연스럽게 쓰이느냐”를 봐요.
판독 시간이 줄고, 판독 건수가 늘면 — 그게 매출이예요.

예시: “판독 시간 30% 단축, 환자당 처리속도 1.5배 향상.”

AI의 가치는 정확도가 아니라, 반복 사용의 습관화에서 만들어집니다

🎯 AI를 믿게 하는 게 아니라, 쓰이게 만드는 거예요

AI 진단보조 시장은 이미 제도권 안에 있어요.
이제 필요한 건 기술 개발이 아니라 활용 설계예요.

진료 흐름을 끊지 말고, 루틴 안으로 스며들면
AI는 ‘보조 기술’이 아니라 ‘반복되는 기술’이 됩니다.

정확도가 상향 평준화된 지금,
의료기기 마케팅의 경쟁력은
'동력을 설계하는 힘'이 아니라 '마찰을 줄이는 감각'에 달려 있어요.

제도가 열렸으니, 이제는 활용률을 높이는 설계가 성공의 열쇠예요.

^{*출처: "인공지능 진단보조 효과 입증됐지만… 의료 현장에서 보이는 한계 있어" 정준엽 기자, 헬스조선, 2025.01.20}