핵심 내용 요약
최근 AI 의료 분야가 또다시 자본의 관심을 받고 있습니다. 상탕의료(商汤医疗)는 기업 가치가 100억 위안을 넘어서며 상장을 준비하고 있으며,的字节(바이트)는 60억 위안을 투자해 “AI 기반의 병원”을 건설하고 있습니다. 텐센트(Tencent), 앤트(蚂蚁), 바이두(Baidu) 등의 거대 기업들도 이 분야에 지속적으로 투자하고 있습니다. 시장 규모는 이미 1500억 위안을 초과했으며, 성장 속도는 의료 산업 전체의 몇 배에 달합니다. 하지만 이번이 처음은 아닙니다. 2021년에는 4개의 유명 기업이 IPO를 시도했지만, 그중 에링퉁(鹰瞳)만이 상장에 성공했으며, 주가는 급락하며 “수익을 내지 못하고 지속적으로 손실을 보는” 문제가 드러났습니다. 이번과 다른 점은 대형 모델 기술 덕분에 AI가 “도구”에서 “도우미”로 진화했으며, 정부 정책도 AI를 활용한 진단을 의료 보험에 포함하는 것을 지원하기 시작했다는 것입니다. 그러나 업계는 여전히 가장 중요한 문제에 직면해 있습니다: 누가 AI 의료의 비용을 지불할 것인가?
AI 의료가 현재 어떤 역할을 할 수 있을까?
AI 의료는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사나 환자가 직면한 구체적인 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 현재 주로 네 가지 방향으로 발전하고 있습니다:
1. 보조 진단 (가장 성숙한 분야): 예를 들어, 이미지 AI는 정확하게 라벨링된 CT 이미지나 안과 검사 결과를 알고리즘에 입력하여 병변의 특징을 기억시키고, 새로운 이미지에서 의심되는 부분을 표시하며, 병변의 크기를 정확하게 측정할 수 있습니다(예: 뇌졸중의 크기는 의사가 육안으로 판단하기 어렵습니다). 3급 병원의 70% 이상이 이러한 도구를 사용하고 있지만, 복잡한 병변의 식별에는 아직 한계가 있습니다.
2. AI 제약 (가장 큰 성장 잠재력): 이전에는 신약 개발에 10년 이상과 10억 달러 이상이 필요했으며, 실패할 가능성도 높았습니다. AI는 컴퓨터에서 표적과 분자 구조를 시뮬레이션하여 초기 실험의 시간을 단축할 수 있습니다. 현재 전 세계적으로 170개 이상의 AI 기반 의약품이 임상 시험 단계에 있지만, 아직 완전히 AI로 설계된 약물은 출시되지 않았습니다. 인체는 너무 복잡하기 때문에, AI의 예측이 아무리 정확해도 실제 효과는 임상 시험을 통해 확인해야 합니다.
3. 질병 치료 (가장 어려운 분야): 예를 들어, 수술 로봇은 의사가 컨트롤 패널을 통해 조작하며, 기계 팔이 의사의 동작을 정확하게 모방하지만, 장비가 비싸고 교육에 시간이 많이 걸리기 때문에 지역 병원에서는 사용하기 어렵습니다. 원격 수술은 더욱 어렵으며, 네트워크 지연이 1초라도 발생하면 위험할 수 있습니다.
4. 건강 관리 (인터넷 서비스와 유사): 앤트의 아포(阿福)나 징동건강(京东健康)과 같은 앱은 매일 수백만 건의 상담을 처리하지만, 사용자의 지불 의향은 낮으며, “경미한 질병을 심각하게 보이게 하거나 심각한 질병을 경미하게 보이게 하는” 문제가 있습니다. 예를 들어, 감기에 대해서는 여러 가능성을 제시하지만, 실제로 암이 있을 경우에는 경고하지 않을 수 있습니다.
다양한 플레이어들의 전략
현재 이 분야에 진출한 기업들은 세 그룹으로 나뉘며, 각자의 강점과 약점이 명확합니다:
1. 대형 기업 (자금과 트래픽이 있지만 의료 분야에 대한 이해가 부족): 字节는 60억 위안을 투자해 AI 병원을 건설하고, 앤트는 3000만 명의 월간 활성 사용자를 보유한 건강 앱을 운영하며, 텐센트는 클라우드 서비스를 제공합니다. 하지만 이들의 문제는 의료 산업이 느리게 발전하는 특성상 대형 기업의 빠른 속도에 적응하는 데 어려움이 있습니다. 예를 들어, 字节의 소허건강(小荷健康)은 서비스를 조정한 적이 있습니다. 업계 관계자들은 “대형 기업이 의료 AI 분야에 미치는 영향은 미미하다”고 말합니다. 대형 기업들은 주로 예약이나 결제 서비스를 제공하거나 전자상거래 트래픽을 활용하지만, 실제 임상 현장에 깊이 참여하지는 않습니다.
2. 의료 기기 제조업체 (채널과 인증서가 있지만 기술이 부족): 예를 들어, 루이영의료(联影医疗)는 의료 기기에 AI 기능을 추가하여 판매하며, 이미 20개의 고급 의료 기기 인증을 획득하여 4000개 이상의 병원에 제품을 공급하고 있습니다. 이들의 강점은 하드웨어와 AI를 결합하여 판매하는 것이지만, 대형 기업에 비해 AI 기술이 부족합니다.
3. AI 전문 기업 (알고리즘에는 능숙하지만 수익 창출이 어려움): 상탕의료(商汤医疗)나 수쿤테크(数坤科技)와 같은 기업은 모델과 데이터를 기반으로 사업을 운영하지만, 많은 제품이 병원 시스템에서 데이터를 가져와 재개발하는 방식이기 때문에 수익을 내기 어렵습니다. 최근에는 병원들이 제3자에게 데이터 접근을 허용하지 않는 추세입니다. 또한, 순수 소프트웨어의 가격이 저렴하여 병원의 구매 비용이 낮아 수익 창출이 어렵습니다.
가장 중요한 문제: 누가 비용을 지불할 것인가?
AI 의료의 시장 규모는 크지만, 실제로 기업에 돈이 돌아가는 경우는 많지 않습니다. 수익은 주로 다음 네 가지 경로에서 발생합니다:
1. 의료 보험 (가장 기대되지만 아직 명확하지 않음): 지난해 국가 의료 보험 관리 기관은 AI 보조 진단에 대한 보험 지원을 처음으로 도입했지만, 구체적인 지급 방법은 아직 명확하지 않습니다. 일단 지원이 확정되면 의료 보험이 가장 안정적인 수익원이 될 것입니다.
2. 병원 구매 (가장 직접적이지만 가격 협상이 심함): 이미지 AI나 보조 진단 소프트웨어를 병원에 판매하지만, 비용 절감을 추구하는 병원들은 가격을 낮추려고 합니다.
3. 제약 회사와의 협력 (가장 명확하지만 AI 제약 분야에만 적용): AI 제약 회사는 신약 개발 시간을 단축하는 데 도움을 주며, 제약 회사는 이에 대한 비용을 지불할 의향이 있습니다(예: 인실지능(英矽智能)은 10억 달러를 투자했습니다).
4. 개인 사용자 (소비자 시장): 일부 개인 사용자들은 AI 기반 의료 서비스에 비용을 지불할 의향이 있지만, 그 비율은 매우 낮습니다.
결론
AI 기술은 의료 분야에서 큰 변화를 가져올 잠재력이 있지만, 실제로 수익을 창출하고 시장을 확대하기 위해서는 다양한 문제를 해결해야 합니다. 대형 기업, 의료 기기 제조업체, AI 전문 기업들이 협력하여 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 정부와 의료 기관의 지원을 받아야 합니다. 또한, 사용자들의 인식과 수용도를 높이기 위한 노력이 필요합니다.