2026년 AI 기본법 시행 이후 헬스케어 기업(의료기기, 디지털치료제, 건강관리앱)은 고위험 AI 분류 기준, 사전영향평가, 데이터 거버넌스 등 최소 12개 조항을 준수해야 하나, 50인 이하 중소 헬스케어 기업에는 전담 법무/컴플라이언스 인력이 없어 외부 로펌 자문에 건당 300-500만원, 연간 2,000만원 이상을 지출하고 있다. 조항 해석 오류 시 과징금 리스크까지 발생한다.
AI기본법 전문 조항을 헬스케어 업종별(의료기기/디지털치료제/건강관리앱)로 매핑한 체크리스트 엔진을 제공한다. (1) 자사 AI 제품 정보를 입력하면 해당 고위험 등급과 필수 준수 항목을 자동 판정, (2) 조항별 자가진단 워크시트와 증빙 템플릿 자동 생성, (3) 법령 개정 시 영향받는 항목 실시간 알림. 로펌 자문 대비 1/10 비용으로 셀프 컴플라이언스를 가능하게 한다.
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |