의사가 말하는 "AI가 작성하는 진료 기록"의 현실과 과제

도입: 53억 달러의 충격

미국발 생성 AI 의료 스크라이브 시장이, 다시 한 번 엄청난 돈을 끌어들였다. TechCrunch는 6월 24일, Abridge가 시리즈 E에서 3억 달러를 조달하고, 불과 4개월 만에 기업 평가액을 2.75 → 5.3 billion USD로 두 배로 늘렸다고 보도했다.techcrunch.comwsj.com

「의사의 초과 근무 90분을 제로로」「Epic과의 밀접 결합」──화려한 홍보와 함께, SNS에는 환희와 회의가 공존한다. 본고에서는 ①조달의 배경, ②기술과 사업 모델, ③SNS에서 분출하는 현장의 목소리, ④경쟁·규제·일본으로의 파급까지를 종횡무진 파고든다.

1. 기업사: 7년 만에“임상 장면의 표준 장비”로

2018년, 피츠버그 대학 의료 센터 출신의 순환기내과 의사 Shiv Rao가 창업. 대화 음성을 자동으로 텍스트화하고, SOAP 노트와 ICD-10 코드까지 원스톱으로 출력하는 워크플로우가 특징이다. 초기에는 이비인후과·정형외과 등 정형화된 분야에서 도입을 거듭하고, 2022년에 Epic Systems와 정식 API 연계. 23년의 미국 GE Healthcare Expo에서 「입력 시간을 72% 절감」이라고 발표해 주목을 받았다. 현재는 150개 이상의 헬스 시스템·5만 이상의 임상 사용자를 보유하고 있다.wsj.com

2. “불과 120일”만에 평가액 두 배 증가의 논리

• ARR 부스트 ― Q1 시점에서 「계약 ARR 1.17억 달러」. 임상 코딩 기능을 발표해 고객 단가를 평균 38% 향상.

• 비용 구조 ― LLM의 대규모 학습을 클라우드에서 시설 내 엣지로 일부 이전해, 추론 비용을 45% 절감.

• 에코시스템 전략 ― Epic뿐만 아니라 Athenahealth·Cerner와의 PoC를 표명하고, 인구 커버율을 65%로.
  이러한 정량 실적이 a16z와 Khosla의“추격 라운드”를 불러일으키고, 거액의 성장 선투자를 정당화했다.pymnts.com

3. 코드화·번역…기술 스택 상세 해설

Abridge의 핵심은 「Clinician-in-the-Loop」 설계다. 익명화된 대화 데이터를 주 단위로 의사가 리뷰하고, 리파인드 데이터로서 재학습시키는 순환을 확립.

• Annotator Hub: 전문의 400명을 보유한 사내 BPO.

• Edge Runtime: 진찰실 내의 전용 장치에서 음성 전처리→안전한 버퍼링.

• LLM Cascade: 경량 모델이 요점 추출, 가중치 후에 의료 특화 Llama-2-Med가 최종 노트를 생성.
  22년에 비해 모델 크기는 4배지만, GPU 이용 시간은 2할 감소.

4. SNS에서 보이는“진료 현장의 온도차”

정량보다“감정 데이터”가 더 웅변적이다. 의사는 시간 단축의 이점을 칭찬하면서도,오인식률과 가격에 날카로운 시선을 던지고 있다.

5. 전문가·투자자의 평가

의료 AI의 논객 Dr. Eric Topol은 Substack에서 「대화 요약 작업은 생성 AI가 사람을 능가하고 있는 몇 안 되는 영역」이라고 긍정.
한편, Axios는 「정확도는 올라가도 경쟁 우위는 단명. EHR에 네이티브 구현되면 SaaS는 침몰」이라고 경고.axios.com
a16z 파트너 Julie Yorn은 「임상 데이터를 전문가가 라벨링하는“지속적 품질 보증 모델”을 평가했다」고 설명하고 있다.

6. 경쟁 환경: 붉게 물드는 블루오션

• Nuance DAX（Microsoft）: OpenAI GPT-4o 채용, DAX Copilot에서 진료 보수 코드까지 자동 생성.

• Suki AI: 모바일 특화로 소규모 클리닉을 포섭.

• Ambience Health: 온디바이스 추론으로 데이터 국경을 금지하는 병원을 공략.
  Reddit에는 「정확도는 거의 동일. 전환은 가격에 달렸다」는 냉담한 댓글도 늘고,가격 전쟁 → 마진 압축의 미래가 이미 드러나고 있다.

7. 규제·윤리: HIPAA 다음에 오는 벽

HIPAA 준수는“최저 조건”에 불과하다. 주법 (CCPA 등)이나 EU GDPR, 더 나아가 미국 AI 권리 장전의 초안도 대기 중이며,오생성 책임의 소재가 모호해질 위험이 남아 있다. Epic은 25년 말, AI 노트의 「원클릭 승인」 기능 출시를 예고하고 있으며,“AI가 쓰고 의사가 서명하는” 새로운 상례가 오진 유발과 소송 비용을 높일 가능성이 지적된다.techcrunch.com

8. 로드맵과 자금 사용

• Coding Assist: 진찰 메모에서 보험 청구 코드를 생성, 병원의 ROI를 2 – 3배로.

• Real-time Translation: 다국어 진료 지원으로 이민·난청 환자를 커버.

• Data-as-a-Service: 익명화된 대화 데이터를 제약·보험에 라이선스하는 신규 사업을 계획.
  이번 조달은 주로 「임상 코딩 정확도 향상」과 「LLM 추론 기반의 SOC-2 Type II 대응」에 투입된다고 CEO Rao는 WSJ에서 말했다.wsj.com

9. 일본으로의 임플리케이션

일본에서는 의사 자신이 차트 입력을 하는 문화와 진료 보수 제도가 벽이 되어, AI 스크라이브 시장은 싹트는 단계에 있다. 다만 2024년도 개정으로 「의사의 근무 방식 개혁 관련 가산」이 창설되어,시간 단축 솔루션은 경영 인센티브를 가진다. Epic의 국내 점유율은 제한적이지만, FHIR 기반 API를 통해 HOPE·MI·RA·Is 등과의 게이트웨이도 논의가 시작되고 있다. Abridge가 일본어 모델을 공개하면, 음성 인식에서 선행하는 AmiVoice·Medley와의 삼파전이 될 가능성이 높다.

10. 요약: Abridge는“필요악”인가“구세주”인가

53억 달러 평가는, 확실히“성장의 선투자”다. 하지만, 의사가 SNS에서 흘리는 「환자와 정면으로 마주할 수 있는 시간이 늘었다」는 한마디는 무겁다. 경쟁·규제·가격 압력으로 우위가 약화될 가능성은 있어도,임상 현장에 돌아온 1시간이라는 사실은 흔들리지 않는다. Abridge가 다음 분기에 ARR 실현률을 보여줄 수 있는지가, 진가를 측정하는 리트머스 시험지가 될 것이다.