AI 건강진단 솔루션의 수익모델 5가지 비교 분석

AI 건강진단 솔루션, 병원 대상 B2B 라이선스 모델: 안정적인 매출 기반 확보

AI 건강진단 솔루션이 가장 먼저 수익을 창출할 수 있는 모델은 병원 대상의 라이선스 판매 모델이다. 이 방식은 일반적으로 ‘B2B 소프트웨어 라이선스 모델’로 분류되며, 병원이나 클리닉이 일정 기간 동안 소프트웨어를 사용할 수 있도록 권한을 판매하는 구조다. 연간 계약 또는 다년 계약을 통해 안정적인 매출 흐름을 만들 수 있으며, 고객 단가는 높은 편이다. 특히 대형 종합병원일수록 연동해야 할 시스템(EMR, PACS 등)이 복잡하므로, 커스터마이징 수요도 높아 부가 매출 창출이 용이하다.

이 모델의 장점은 고정된 기관 고객을 대상으로 하기 때문에 매출 예측이 쉽고, 기술이 한번 검증되면 재계약률이 높은 점이다. 그러나 단점도 있다. 인허가(식약처, FDA, CE 등) 요건이 까다롭고, 병원 내 IT 인프라와의 연동 작업이 복잡해 초기 구축 시간이 오래 걸릴 수 있다. 또한 의료기관의 예산은 연 단위로 편성되므로 판매 주기가 긴 편이며, 제품에 대한 임상적 신뢰성이 확보되지 않으면 계약 체결이 어렵다. 그럼에도 불구하고 AI 건강진단 솔루션이 처음 상용화를 시도할 때 가장 현실적인 전략으로 평가받는다.

 

SaaS(구독형) 모델: 중소형 병원 및 글로벌 확장에 유리

최근에는 AI 건강진단 솔루션도 ‘SaaS(Software as a Service)’ 모델로 전환되는 사례가 늘고 있다. 이 모델은 병원이나 의료기관이 클라우드 기반의 AI 솔루션을 일정 요금으로 구독해서 사용하는 방식으로, 진입장벽이 낮고 도입 속도가 빠르다는 장점이 있다. 특히 규모가 작거나 IT 인프라가 부족한 병원도 인터넷만 연결되어 있으면 손쉽게 서비스를 이용할 수 있기 때문에 중소형 병원 및 개원의를 중심으로 빠르게 확산되고 있다.

SaaS 모델은 월 단위 과금, 사용량 기반 과금, 기능별 과금 등 다양한 수익구조를 설계할 수 있다는 점에서도 매력적이다. 또한 초기 설치가 필요 없고, 지속적인 업데이트와 기술지원을 통해 고객 유지를 유도할 수 있어 장기적으로 안정적인 매출을 창출한다. 특히 글로벌 시장을 겨냥한 경우, SaaS는 로컬 시스템에 구애받지 않고 전 세계 의료기관에 빠르게 진입할 수 있는 전략적 도구다.

단점은 단가가 낮다는 것이다. 개별 병원당 지불 가능한 비용이 낮기 때문에 많은 고객을 확보해야 의미 있는 수익을 만들 수 있다. 또한 안정적인 서버 운영과 개인정보 보안, 환자 데이터 처리 관련 법률(GDPR, HIPAA 등)을 철저히 준수해야 하며, 기술 운영팀의 리소스도 필요하다. 하지만 SaaS는 AI 건강진단 스타트업이 빠르게 규모를 키우고 글로벌 진출을 노리는 데 적합한 수익모델로 각광받고 있다.

 

보험회사 및 정부기관 대상 계약형 모델: 공공성과 수익성의 결합

AI 건강진단 기술의 수익모델 중 가장 영향력이 큰 모델은 민간 보험사 또는 공공 보건기관과의 전략적 계약 모델이다. 이 모델은 AI 진단 기술을 보험 상품이나 건강검진 프로그램에 통합하거나, 국가 주도의 건강조사 시스템에 편입시키는 방식이다. 예를 들어, 보험사는 고객의 건강검진 데이터를 AI로 분석해 질병 위험도를 평가하거나, 건강 리포트를 자동 생성하여 맞춤형 보험료 산정에 활용한다. 이 경우 AI 기술은 보험사의 리스크 관리를 돕는 중요한 도구가 된다.

이 모델은 단위 계약 금액이 크고 반복적 사용이 보장되기 때문에 장기적인 수익 안정성이 높다. 특히 국가 보건부나 지방자치단체와의 협업은 사회적 가치와 공공성까지 확보할 수 있어 브랜드 신뢰도를 높이는 데도 효과적이다. 이미 유럽 일부 국가는 자궁경부암 조기 진단 프로그램에 AI 분석 시스템을 도입했고, 일본과 싱가포르도 국민 건강관리 플랫폼에 AI 진단 기술을 통합하는 시범사업을 진행 중이다.

이러한 계약형 모델의 단점은 도입까지의 기간이 길고, 정치적·제도적 리스크가 존재한다는 것이다. 정부 사업은 예산 편성과 정책 방향에 따라 좌우되며, 보험사는 내부 데이터 관리 기준이 매우 엄격해 진입 장벽이 높다. 하지만 한번 도입되면 대규모 사용자 기반을 확보할 수 있고, 사회적 임팩트를 기반으로 추가 투자 유치나 글로벌 인증에도 긍정적 영향을 줄 수 있다.

 

소비자 직접 판매(D2C) 및 웨어러블 연계형 모델: 개인 건강 관리 시장 공략

마지막으로 주목할 수익모델은 소비자 직접 판매(D2C, Direct to Consumer) 모델이다. 이 방식은 병원이나 기관이 아닌, 일반 소비자에게 AI 건강진단 서비스를 제공하고 요금을 직접 청구하는 구조다. 스마트폰 앱, 온라인 플랫폼, 웨어러블 디바이스와 연동된 형태로 제공되는 경우가 많으며, 사용자는 자신의 건강 데이터를 기반으로 AI 분석 리포트를 받아본다. 대표적인 예로는 피부질환 판독 앱, 안질환 위험도 분석 플랫폼, 수면·심박 데이터를 해석하는 앱 서비스 등이 있다.

이 모델의 장점은 시장 규모가 크고, 수익 모델이 다양하다는 점이다. 예를 들어 무료 앱을 통해 사용자 기반을 넓힌 후, 프리미엄 분석, 맞춤 건강식단, 유전자 연계 서비스 등을 유료로 제공할 수 있다. 또한 광고 수익, 파트너십 제휴, 건강 관련 상품 연계 판매 등 간접 수익도 기대할 수 있다. 특히 1차 진료 접근성이 낮은 국가나 고령자 대상 시장에서는 이 모델이 실질적인 의료 대안이 될 수 있다.

단점은 규제와 신뢰성 문제다. 소비자 대상 서비스는 의료기기법 적용을 받지 않더라도, 허위 과장 광고, 개인 정보 보호 등 다양한 법적 위험에 노출될 수 있다. 또한 의료적 결정의 기준이 아닌 ‘참고자료’ 수준으로 제시해야 하기 때문에, 사용자 기대치 관리가 중요하다. 그럼에도 불구하고 개인 건강관리에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있으며, AI 건강진단 기술이 일반인의 건강 습관을 변화시키는 실질적 수단이 될 가능성이 높다.