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AI 기본법 시행으로 헬스케어 AI 모델 학습에 사용하는 환자 데이터의 비식별화 수준이 강화되었다. 중소 헬스케어 AI 기업은 보유한 임상 데이터(진료기록, 영상, 유전체)를 AI 학습에 활용하려면 개인정보보호법+AI기본법+의료법의 삼중 비식별화 기준을 충족해야 하나, 수작업 비식별화에 데이터 1만건당 2-3주, 외주 시 건당 5,000-10,000원이 소요된다. 비식별화 불충분으로 과징금(매출의 3%)을 받는 리스크도 존재한다.
(1) 의료 텍스트(진료기록, 소견서) 내 개인식별정보(이름, 주민번호, 주소, 날짜)를 NER 기반으로 자동 탐지·마스킹, (2) k-익명성, l-다양성 등 비식별화 충분성을 자동 검증하고 보고서 생성, (3) 의료영상(DICOM) 메타데이터 자동 정제 기능. 수작업 대비 처리 속도를 50배 이상 향상시키고 규제 준수 증빙을 자동화한다.
| 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 |