AI 시대라는 말이 새삼스러울 정도로, 전 세계적으로 수많은 서비스가 쏟아지고 있습니다. 한때는 모든 것을 다 하는 범용 AI가 주목받았다면, 이제는 굵직한 산업 영역 안에서 뾰족한 사명을 가진 버티컬 스타트업들이 영향력을 넓혀가고 있죠.
그중에서도 미국의 헬스케어 시장은 AI 혁명의 최전선이라고 할 수 있는데요. 특히 의사와 환자가 만나는 진료 현장의 비효율을 해소하기 위해, 저마다의 해자를 앞세운 기업들이 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
오늘 주목할 네 개의 기업은 바로 이 진료 현장을 혁신하기 위해 시장에 뛰어들었습니다. 모두 서로 다른 강점을 가지고 출발했지만, 시장을 장악하기 위해 경쟁자의 무기까지 흡수하며 치열하게 진화하고 있습니다.
과연 이들은 어떤 전략을 가지고 이 전쟁에 참전했을까요?
지금부터 불꽃 튀는 4파전을 분석하며 미국 의료 시장의 독특한 구조를 알아보고, 이를 바탕으로 AI 헬스케어의 승패를 가르는 결정적 공식이 무엇인지 정리해 보겠습니다.
미국의 의료진들을 심각한 번아웃에 빠뜨린 문제는 바로 문서화였습니다.
2010년대 초반, 오바마 정부는 HITECH Act를 시행했습니다. 인센티브와 페널티를 통해 의료계에 EHR(전자의무기록) 시스템을 빠르게 확산시켰죠.
그런데 효율성과 데이터 공유를 위해 도입된 이 EHR 시스템이, 미국의 복잡한 보험 청구 시스템과 맞물려 의사들에게 상상치 못한 행정 부담을 떠안겼습니다. 의사들은 진료시간 외에도 밀린 차팅을 마무리하기 위해 상당한 시간을 들여야 했고, 이는 곧 미국 의료 시스템의 비효율을 상징하는 문제가 되었습니다.
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KV Dictionary
HITECH Act는 2009년 경기부양법의 일환으로 제정되어, 미국 의료 서비스의 질 향상과 효율성 강화를 목표로 EHR 시스템 도입과 활용을 적극적으로 독려했습니다.
EHR 시스템 도입을 위한 예산 지원 (인센티브)
도입하지 않을 시 수가 삭감 (페널티)
의료진이 EHR 시스템에 입력해야 하는 막대한 정보들:
환자 등록 정보: 이름, 생년월일, 성별, 연락처, 주소, 보험 정보
임상기록: 진료 및 방문 기록, 활력징후, 병력, 알레르기, 복용 약물 등
행정 및 청구 정보: 진료비 청구를 위한 시술 코드 및 진단코드, 수술·시술 동의서 등
이러한 고통을 해소해 주기 위해 AI Scribe 기술이 등장했습니다. 의사와 환자가 자연스럽게 대화하면, 옆에서 듣고 있던 생성형 AI가 의학적 맥락에 맞게 구조화된 차트를 대신 작성해 주는 기술이죠. 의사가 진료 중 별도의 조작을 하지 않아도 알아서 작동하기 때문에 Ambient Scribe라고 부르기도 합니다.
AI Scribe는 단순한 문서 보조에서 시작했지만, 또 다른 영역의 의료 AI와 결합하며 점차 그 영역을 넓혔습니다. 진단 및 처방 추천, 보험 코딩 자동화 등 의사가 해야 하는 핵심 업무에 직접적인 도움을 주기 시작했죠.
의료 현장을 돕는 AI 시장은, 이제 서로 다른 배경과 비즈니스 모델을 가진 거대 플레이어 Abridge, Doximity, OpenEvidence, Epic의 경쟁을 중심으로 재편되고 있습니다.
사실 AI Scribe라는 용어가 생기기도 전부터, 받아쓰기 기술로 시장을 지배해온 절대 강자가 있습니다. 바로 의료 특화 딕테이션 프로그램 Dragon Medical을 운영해 온 Nuance입니다.
그렇다면 이런 전통적인 강자가 버티고 있는 시장에 들어가기 위해, AI 스타트업들은 어떤 해자를 구축했을까요? 지금부터 각 플레이어들의 핵심 강점을 살펴보겠습니다.
Abridge는 기술적 해자와 실용성을 무기로 경쟁에 뛰어들었습니다. 피츠버그 대학병원(UPMC) 의사들이 2018년 설립한 이 스타트업은, 생성형 AI를 통해 진료 대화를 임상 노트(SOAP Note)로 변환해 주는 서비스를 제공합니다.
단순히 대화를 받아적는 것 이상으로, 의학적 문맥을 완벽히 이해하고 구조화하는 고품질 기술 덕분에 Kaiser Permanente, Mayo Clinic 등을 포함한 150개 이상의 대형 의료 기관을 고객으로 확보할 수 있었습니다.
또한, 이들은 병원이 실질적으로 필요로 하는 두 가지 기능을 제공합니다.
특허 기술 Linked Evidence는 말 그대로 생성된 노트의 문장이 대화의 어느 부분에서 왔는지 연결해주는 기능으로, 의료진이 감사에 효율적으로 대비할 수 있게 합니다.
Contextual Reasoning Engine은 환자의 병력과 병원의 청구 규정을 반영해 임상적으료 유용한 요약과 보험 코딩을 생성합니다. 이는 병원의 행정 비용을 줄이고 매출을 극대화하는 데 직접적으로 기여하죠.
이러한 확실한 효용 덕분에, 병원들은 후술할 무료 서비스의 등장에도 불구하고 굳이 비용을 부담하면서까지 Abridge를 선택하고 있습니다.
Doximity는 압도적인 의사 네트워크를 경쟁력으로 삼은 플레이어입니다. 2010년 설립 당시, 모바일 보안 팩스(E-FAX) 서비스를 통해 의사들을 플랫폼으로 끌어모았죠. 팩스 기기 없이 보호 규정을 준수할 수 있게 해줌으로써, 2025년 현재 미국 의사의 80% 이상이 가입한 최대 의료전문 네트워크로 성장했습니다.
이들은 이 거대한 트래픽을 바탕으로 제약사 및 병원의 마케팅과 채용 공고, 즉 광고를 통해 막대한 수익을 올립니다. 의사 대상 광고의 ARPU(사용자당 평균 매출)는 $228에 달할 정도로 매우 높은데, 대규모의 의사 사용자 덕분에 전체 수익의 90%를 만드는 탄탄한 비즈니스 모델을 구축할 수 있었습니다.
사실 Doximity의 AI Scribe 시장 진입은 다소 늦은 편이었는데요. 이를 상쇄하기 위해 세운 전략은 바로 무료 서비스였습니다. 광고를 통해 쌓은 막강한 자본력을 바탕으로 2025년 7월, Doximity Scribe를 무료로 출시하며 본격적으로 AI 경쟁에 뛰어들었죠.
다만 이 전략을 가능하게 한 ‘광고 중심의 매출 구조’로 인해, 시장에서는 AI 기술 기업보다 미디어 플랫폼으로 평가받는 경향이 있습니다.
OpenEvidence는 원래 AI Scribe가 아닌 의료 특화 AI 검색 엔진으로 출발했습니다. 확실하게 검증된 임상 지식 데이터베이스를 기반으로 진단에 도움이 되는 정확한 답변을 제공하여, 2025년 10월 기준 미국 의사의 40%가 가입하는 서비스로 성장했죠.
이들 역시 의사 대상의 고수익 광고를 통해 성공을 거두었습니다. 일반 SNS 대비 10배 이상 높은 $70~150 수준의 CPM(노출당 비용)으로 수익을 창출했고, 이 자본을 바탕으로 AI Scribe 기능을 무료로 제공하는 파격적인 전략을 펼쳤습니다. 그 결과 2025년 연환산 매출 5천만 달러를 달성할 수 있었습니다.
하지만 광고 기반 수익 모델에 대한 우려는 여전합니다. 상업적 이해관계가 의료 결정에 영향을 미칠 수 있다는 리스크 때문인데요. 과거 EHR 기업 Practice Fusion이 불법 리베이트를 받고 시스템상에서 오피오이드(마약성 진통제) 처방을 유도해 처벌 받았던 사례처럼, 광고가 진료 행위와 가까워질 경우 신뢰 붕괴가 발생할 수 있다는 우려가 여전히 남아있습니다.
스타트업들이 혁신적인 AI 기술로 경쟁하고 있지만, 이들이 병원에 진입하기 위해 반드시 넘어야 할 산이 있습니다. 바로 미국 병원 EHR 시장의 40%를 점유한 Epic Systems입니다.
이들은 46년 간의 업력을 통해 의료진의 업무 습관 깊숙이 자리 잡았습니다. 병원별로 시스템을 최적화하는 맞춤형 구축(System Integration, SI) 방식을 활용하기 때문에, 병원 입장에서는 Epic에서 타사 서비스로 넘어가기에는 전환 비용이 너무 큽니다.
즉, Epic은 경쟁사가 쉽게 넘볼 수 없는 견고한 레거시의 벽을 이미 형성해 둔 셈입니다.
그런데 이들이 가지고 있는 건 앞서 말한 것이 전부가 아닙니다. 시장 상황을 파악하고 경쟁력을 갈고닦으면서, 상대방의 핵심 기능을 방어하고 또 흡수하는 과정에서 기능의 경계가 흐려지고 통합·확장되는 양상을 보입니다.
이들의 경쟁은 마치 탁구공이 빠르게 오가는 핑퐁 게임처럼 숨 가쁘게 전개되지만, 그 이면을 들여다보면 철저한 생존 계산이 깔려 있습니다.
Abridge는 Epic과 긴밀하게 협력하고 있습니다. 파트너십 프로그램을 통해 Epic의 EHR 시스템에 공식 통합된 최초의 사례인데요. 지분을 주고 매출 일부를 공유하는 대가로, 대형 병원 고객들이 별도 앱을 켜지 않고도 EHR 내에서 Abridge의 솔루션을 즉시 사용할 수 있고, 데이터 연동까지 할 수 있게 되었습니다. 시스템 상에서의 우선적 접근권을 확보하는 영리한 선택을 한 것이죠.
뿐만 아니라 2025년 10월에는 Wolters Kluwer와의 제휴를 통해, 의학 정보의 바이블로 불리는 UpToDate 콘텐츠까지 Abridge에 직접 통합했습니다. 신뢰할 수 있는 근거 자료를 제공함으로써, OpenEvidence 등의 지식 강자가 내세우는 영역까지 빠르게 확장하고 있습니다.
Doximity는 부족한 AI 기술력을 보완하기 위해 2025년 8월 Pathway Medical을 인수했는데요. 이는 Doximity Scribe에서 단순한 받아쓰기 기능만을 제공하는 것이 아니라, 보다 정확한 임상 지식 요약과 Q&A를 제공하기 위한 도약 전략입니다.
OpenEvidence의 기술적 진화도 주목할 만합니다. 2021년 초기 모델만 해도 이들이 제공하는 AI Scribe는 지식 DB와 연동되지 않았습니다. 의사가 환자 정보를 수동으로 입력해야 진단 및 처방 추천을 받을 수 있었죠.
하지만 현재는 DeepConsults, Visits 등 상위 제품을 통해 이 간극을 메우고 있습니다. NEJM, JAMA 등 주요 학술지와의 독점 계약을 통해 확보한 신뢰성 있는 데이터를 기반으로, AI가 자동으로 대화 내용을 분석해 정확한 수준의 진단 및 처방 계획을 제안해 줍니다.
Epic은 고유의 플랫폼 장악력을 바탕으로, AI 시대에도 주도권을 잃지 않기 위한 투 트랙 전략을 보입니다.
우선 외부 협력을 위한 ‘Pal’ 프로그램을 통해, Abridge, Nuance DAX, Ambience 등 앞서가는 AI 기업들을 자사 EHR 시스템에 통합시키고 있습니다. 2024년 1월에는 Microsoft의 Nuance DAX Copilot을 내장 버전을 출시하는 등, 외부 파트너들이 자사 EHR 안에서 원활하게 작동하도록 허용함으로써 플랫폼 자체의 효용성을 높이고 있습니다.
동시에, 자체 개발을 통한 내재화도 이어가고 있습니다. 3억 명의 환자 데이터를 기반으로 Art(AI Scribe), Emmie(환자 챗봇), Penny(보험 청구/코딩 지원) 등 자체 AI 에이전트를 개발하고 있죠.
이러한 행보는 외부의 혁신 기술을 유연하게 수용하여 경쟁력을 유지하면서도, 장기적으로는 자체 AI 솔루션을 통해 시장을 수직 통합하고 AI Scribe 시장의 통제권을 손에 넣으려는 시도로 해석할 수 있습니다.
지금까지 미국 의료 AI 시장을 주도하는 네 거인의 전략을 자세하게 뜯어보았습니다. 저마다의 강력한 무기로 시장에서 자리를 넓혀가고 있지만, 이 복잡한 전장에서는 ‘AI 성능’ 하나만으로 승리를 장담할 수는 없는데요.
미국의 독특한 의료 시스템과 비즈니스 환경을 고려할 때, 향후 시장의 승패는 다음의 4가지 핵심 공식을 통해 가늠해 볼 수 있을 것입니다.
시장은 두 가지 유형으로 뚜렷하게 나누어지고 있습니다. Doximity와 OpenEvidence는 의사 대상 광고 CPM이 일반 SNS 대비 10배 가량 높다는 시장의 특성 덕분에, AI 기능을 무료로 풀며 사용자 점유율을 늘릴 수 있었습니다.
반면 Abridge는 감사 대비와 매출 증대 등 대형 병원에 확실한 ROI를 증명하며, 연간 수천 달러의 라이선스 비용을 받고 수익을 극대화하는 프리미엄 전략을 고수합니다. 이제 기업들은 확실하게 무료로 트래픽을 모으거나, 확실하게 비싸도 돈 값을 하는 서비스를 제공해야만 하는 것이죠.
핵심은 EHR 시스템 내에서의 작동 여부입니다. OpenEvidence는 아직 EHR 밖, 브라우저에서 주로 작동하고 있지만, Abridge는 Epic EHR 화면 안에 통합되어 버튼 하나로 노트를 생성하고 전송합니다. 바로 이 워크플로우 통합이 대형 병원 진입의 필수 조건이 될 것입니다.
미국 의료 시장에서는 병원 간의 통합(consolidation)이 활발하게 일어나고 있지만, 여전히 개인의원의 비중은 42%에 달합니다. 이처럼 대형 병원과 개원의가 독립적인 환경에서는, EHR 환경과 리스크 허용도가 서로 달라질 수밖에 없습니다.
덕분에 단일 기업이 시장의 모든 분야를 차지하는 승자 독식(Winner Takes All)은 일어나기 어렵습니다. Open Evidence, Abridge, Epic이 이미 각자의 시장 선두주자이며, 가격대와 기능, 통합 수준에 따라 서로 다른 세그먼트의 시장을 노리고 있어 세그먼트별 우위가 형성될 것으로 보입니다.
AI 경쟁의 종착지는 단순한 기록(scribe)이 아닙니다. 병원 역시 하나의 비즈니스로 굴러가는 만큼, 이 플레이어들은 단순 문서 작성에서 나아가 돈(reimbursement)을 관리하는 수익 주기 관리(Revenue Cycle Management, RCM)로 그 영역을 확장해나가고 있습니다.
Abridge가 UpToDate와의 제휴를 통해 근거 기반 의사결정 지원을 강화하고, Suki가 코드를 보험사에 직접 전송하는 ‘즉시 청구’ 기능을 구현하고자하는 것 모두 이러한 수익성 강화의 맥락인데요. 이처럼 AI Scribe 기술은 진단·처방, 코딩, 보험 청구까지 진료 과정 전반에 더해 병원의 매출 관리를 지원하는 최적화 도구로 진화하고 있습니다.
지금까지 살펴본 미국 의료 AI 시장, 그야말로 뜨거운 경쟁이 벌어지고 있습니다. 한쪽에서는 광고 수익을 기반으로 한 무료 모델이 의사들의 일상에 스며들고 있고, 다른 한쪽에서는 고품질 유료 모델이 대형 병원의 문을 두드리고 있죠. 여기에 EHR의 거대 플랫폼 Epic까지 가세해, 외부 협력과 자체 개발이라는 두 마리의 토끼를 잡으며 판을 움직이려 하고 있습니다.
눈에 띄는 점은 EHR 업체들의 움직임입니다. Epic뿐 아니라 Oracle Cerner, althenahealth 등 주요 EHR 업체들이 앞다퉈 AI Scribe를 출시하고 있습니다. Epic은 Nuance와의 협력과 자체 AI 모델 개발을 동시에 추진하며 수직 통합을 시도하고 있는데요. 이러한 흐름은 EHR 내재형 솔루션이 시장의 새로운 표준으로 자리 잡을 가능성을 보여줍니다.
확실한 건, 이 경쟁이 단순히 ‘누가 받아쓰기를 더 잘하냐’에서 끝나진 않을 거라는 사실입니다. 핵심은 승자 독식이 아닌 최적화에 있습니다. 비용 효율이 중요한 개원가와 리스크 관리가 핵심인 대형 병원, 저마다의 니즈에 맞는 최적의 솔루션이 자리 잡으면서 시장은 더 세분화되고 정교해질 것으로 보입니다.
미국의 진료 현장 속 AI 경쟁은 이처럼 복잡하고 흥미진진하게 흘러가고 있습니다. 다양한 솔루션의 공존, 그리고 EHR 생태계와 규제 환경의 변화에 따라 쉴 새 없이 요동칠 이 시장은 앞으로도 계속 지켜봐야 할 이유가 충분해 보입니다.
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