B
중소병원 AI도입 ROI 계산기
3.60
파생 체인
단계 1
의료AI 위험예측·일상관리 진화
→
단계 2
중소병원 AI 솔루션 도입 의사결정
→
단계 3
AI 솔루션 도입 전 투자 대비 수익 사전 검증 도구
문제
의료AI 솔루션(영상판독·위험예측·문서자동화 등)이 20개 이상 시판되면서 100-500병상 중소병원은 연간 3-5건의 AI 도입 제안을 받지만, 각 솔루션의 연간 라이선스(3,000-8,000만원) 대비 실제 수가 인정·업무 시간 절감·오진율 감소 효과를 객관적으로 비교할 도구가 없다. 도입 후 ROI 미달로 1-2년 내 해지하는 비율이 40%에 달한다.
솔루션
병원 규모·진료과·현재 업무량을 입력하면 AI 솔루션별 예상 ROI(수가 인정분, 인건비 절감, 환자 유입 증가)를 3년 프로젝션으로 산출한다. 실제 도입 병원의 익명화된 벤치마크 데이터와 비교하고, 건강보험 수가 인정 현황을 실시간 반영한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| 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 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (76%)
실현성 분석
| 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 |
시장 검증 (56/100)
검증 분석
| 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 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
데이터 파이프라인 [low]