공공의료 AI 도입 성과추적 SaaS

2.70

파생 체인

단계 1 공공의료 AI 도입 확산

→

단계 2 공공병원 AI 투자 대비 효과 입증 요구

→

단계 3 AI 도입 전후 KPI 자동 추적·보고 도구

문제

공공병원(서울의료원 등 40여 곳)이 AI 솔루션을 도입하면 상급기관(지자체, 보건복지부)에 도입 성과를 정량적으로 보고해야 한다. 그러나 AI 도입 전후 진료 소요시간, 오진율, 민원 처리시간 등 KPI를 수작업으로 집계하는 데 월 40-60시간이 소요되며, 부서별 데이터 형식이 달라 통합 리포트 작성이 어렵다.

솔루션

(1) 병원 EMR/OCS 시스템에서 AI 도입 전후 KPI(진료시간, 재원일수, 민원 응답시간 등)를 자동 추출, (2) 대시보드에서 Before/After 비교 시각화, (3) 상급기관 보고 양식에 맞춘 PDF 리포트 자동 생성. 핵심: 표준화된 KPI 프레임워크 + 자동 데이터 연동.

타겟: 공공병원 정보전산팀, 의료질관리팀, 직원 200-1,000인 규모

수익 모델: SaaS 월정액 월 99만원/병원(KPI 10개까지), 추가 KPI 개당 월 5만원. 연간 계약 시 15% 할인.

생태계 역할: 공급자

MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty

4.0/5

U Urgency

3.0/5

M Market

2.0/5

R Realizability

2.0/5

V Validation

3.0/5

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 (59%)

기술 복잡도

24.0/40

데이터 접근성

15.0/25

MVP 일정

20.0/20

API 보너스

0.0/15

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 (55/100)

경쟁 분석

8.0/20

시장 수요

9.4/20

타이밍

14.0/20

수익 참조

10.5/15

곡괭이 적합

10.5/15

1인 구축

3.0/10

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 [medium] 데이터 파이프라인 [medium]

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