의료 빅데이터 모델의 현황 분석 및 향후 발전 추세 요약.
기사 작성자: Fan Xiaoyu, Li Chengping
기사 출처: Arteria Network
불과 몇 년간의 실무 경험을 통해 의료 빅데이터 모델은 초기 폭발적 성장 단계를 성공적으로 거쳐 이제 산업 안정화 단계에 접어들어 점진적으로 합리적이고 안정적인 성장을 향해 나아가고 있습니다. 본 보고서는 10여 개의 혁신 기업, 3개의 투자 기관, 그리고 다수의 임상 전문가와의 설문 조사 및 인터뷰를 바탕으로 병원 안팎에서 의료 빅데이터 모델의 상업적 구현 현황을 분석합니다. 다양한 시나리오에서 비즈니스 모델, 구현 과제, 핵심 조건을 살펴보고, 향후 발전 추세를 요약하여 업계 참여자들에게 참고 자료를 제공함으로써 의료 빅데이터 모델이 의료 분야의 질적 발전을 진정으로 촉진할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
관점 다음과 같습니다.
관점 다음과 같습니다.
1. 정책 지침, 기술 혁신, 자본 배분 측면에서 볼 때, 응용 프로그램 구현을 공동으로 촉진하고 상용화 순환을 달성하는 것이 산업 발전의 핵심 주제가 되었습니다.
2. 병원 내 IT 시스템 업그레이드가 주류 접근 방식이지만 그 가치는 과소평가되고 있습니다. 병원 내에서 대규모 의료 모델은 주로 세 가지 모델, 즉 기존 IT 시스템 업그레이드, 의료 기기 판매, 그리고 의료 서비스 비용 항목화라는 방식으로 상용화됩니다.
3. 병원 외부에서의 상업화는 장애물이 적으며, 크게 ToG, ToB, ToC의 세 가지 모델로 나눌 수 있다. 그중 ToB 모델이 가장 성숙 단계에 있으며, ToG 모델은 풀뿌리 및 규제 시나리오에 초점을 맞추고, ToC 모델은 기능 통합 및 다양한 비즈니스 모델 개발 추세를 보인다.
4. 미래의 의료 모델은 병원 내 전문화와 병원 외부의 다양한 통합이라는 추세를 보일 것입니다. 소비자 중심의 시나리오는 점차 단일 서비스에서 전 생애주기 건강 관리로 전환될 것이며, 다양화된 지불 모델은 대규모 구현을 위한 핵심 기반이 될 것입니다.
의료 빅데이터 모델이 실제 적용 첫해에 접어들었습니다.
2023년 의료 빅데이터 모델에 대한 초기 탐색 및 시험이 시작된 이후, 자본 투자, 기술 혁신, 정책 지침, 인재 공급 및 시장 수요 등 다양한 요인의 복합적인 추진력에 힘입어 빅데이터 모델 관련 기술 및 응용 분야의 발전은 지속적으로 가속화되어 왔습니다. 전반적인 발전 속도는 기존 의료 기술의 발전 속도를 크게 앞지르며 의료 인공지능 분야를 성숙도와 완성도로 이끌어 왔습니다.
3년간의 실질적인 탐색과 업계 정립을 거쳐, 의료 빅 모델은 초기 단계와 집중적인 폭발 단계를 지나 이제 점차 업계 거품이 꺼지고 보다 합리적이고 안정적인 발전 단계에 접어들어 안정적인 성장과 지속적인 성숙이라는 새로운 단계로 나아가고 있습니다.
의료용 대형 모델 개발 단계
정책 측면
이러한 중요한 개발 단계에서 산업 정책은 기술 혁신 장려에서 응용 프로그램 구현 촉진 및 지불 시스템 개선으로 성공적으로 전환되어 중요한 정책적 돌파구를 마련했습니다. 관련 규제 부서와 당국은 일련의 실질적인 응용 시나리오를 발표하는 한편, 인공지능 의료기기와 관련된 약 300건의 등록증을 승인 및 발급했습니다. 나아가 중국 여러 지역의 의료보험 관리 부서는 인공지능 관련 의료 서비스를 의료보험료 코드에 공식적으로 포함시켰습니다.
기술적인 측면
동시에 업계에서 집중적으로 출시되던 다양한 의료용 대형 모델의 출시 속도도 현저히 둔화되었습니다. 2025년 상반기에 나타났던 폭발적인 출시 및 성장 단계는 지나갔고, 업계 참여자들이 개발한 대형 모델 제품들은 지속적인 개선, 최적화, 세부적인 반복 및 업그레이드, 그리고 심층적인 육성 단계에 접어들었습니다. 이는 의료용 대형 모델이 채워야 할 업계의 격차가 점점 줄어들고 있으며, 대형 모델의 초점이 "더 사용하기 쉬운" 것과 "더 스마트한" 것으로 옮겨가고 있음을 시사합니다.
수도 측
전체 자본 시장의 관점에서 볼 때, 대규모 의료 모델의 급속한 성장은 의료 인공지능 분야 전반에 걸쳐 투자 및 융자 건수의 긍정적인 증가를 가져왔습니다. 업계의 투자 논리가 단순히 기술 연구 개발 역량에만 집중하는 것에서 응용 시나리오와 실제 구현 결과에 초점을 맞추는 방향으로 점차 변화함에 따라, 관련 융자 라운드의 분포는 전형적인 아령형 구조를 보이며, 명확하고 구체적인 응용 시나리오와 강력한 구현 능력 및 발전 잠재력을 갖춘 대규모 의료 모델 기업에 자본이 더욱 집중되고 있습니다.
현재 의료용 대형 모형 산업 전체는 합리적인 냉각기를 지나 안정적인 성장기로 전환하는 중요한 변곡점에 서 있습니다. 기술과 제품의 실용화를 촉진하는 것이 산업 발전의 핵심 과제가 되었습니다.
병원에서 대규모 의료 모델의 상업적 구현 현황
병원은 의료 빅데이터 모델이 가장 빈번하게 출시되는 곳입니다. 아테리얼 네트워크의 "2025 의료 인공지능 산업 연구 보고서"에 따르면, 인공지능의 응용 분야와 마찬가지로 병원에서의 빅데이터 모델 응용 시나리오도 임상 부서, 의료 기술 부서, 병원 단말기 등 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
임상 부서에서 대규모 의료 모델의 기능은 주로 진단 보조, 의사 지원(예: 의료 기록 정리 및 문헌 검색), 그리고 과학 연구를 중심으로 이루어집니다. 연구에 따르면 진단 보조 및 의사 지원을 위한 대규모 모델의 보급률은 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한, 대규모 모델 기반의 지능형 에이전트의 등장과 모델 접근 인터페이스의 편리성 향상으로 임상 연구용 대규모 모델의 상용화는 더욱 성숙해지고 있습니다.
의료 기술 부서의 대규모 모델은 진단 보조에 중점을 두고 있습니다. 이러한 응용 시나리오는 민감도 및 특이도와 같은 명확한 성능 검증 기준과 기존 의료기기 승인 절차를 통한 "효과" 검증 가능성 덕분에 유리합니다. 병원 환경에서는 제품 상용화 과정이 비교적 진척되었지만, 대규모 상용화 단계에는 아직 이르지 못했습니다.
임상 및 의료 기술 부서를 위한 대규모 모델과 비교했을 때, 병원 측 모델은 서비스 지향적이며, 상용화 과정에서 효율성과 비용 절감에 더욱 중점을 둡니다. 예를 들어, 노이소프트 그룹은 병원의 요구사항을 중심으로 포괄적이고 다양한 시나리오를 구현하여, 톈이의료(Tianyi Medical)의 대규모 모델을 기반으로 스마트 임상 진료, 스마트 관리, 스마트 서비스 등 다양한 분야를 아우르는 120개 이상의 "지능형 에이전트"를 개발했으며, 전국 100여 개 의료기관에서 대규모로 적용했습니다.
대규모 의료 모델의 실질적인 적용은 대개 기술적 기반 형태로 존재하며, 다양한 특정 의료 응용 분야에 힘을 실어줌으로써 그 지능적 가치와 핵심 역할을 충분히 입증합니다. 동시에, 일부 대규모 의료 모델은 "모델을 응용 프로그램으로 활용하는" 모델을 채택하여 다양한 특정 의료 시나리오에 직접 적용함으로써 기술과 시나리오 간의 직접적인 연결을 실현합니다.
주요 의료 빅데이터 모델 4종의 판매 방식. 의료 빅데이터 모델이 시장에 출시될 때, 제품 형태는 다양한 특징을 보인다. 업계 관행과 현재 시장 상황을 바탕으로 크게 소프트웨어, 하드웨어 및 소프트웨어 결합, 서비스, 산업 기반 솔루션의 네 가지 범주로 나눌 수 있다.
의료 빅 모델의 네 가지 제품 형태
병원 내에서는 다양한 제품 형태에 따라 다양한 비즈니스 모델이 존재합니다. 현재 병원 환경에서 대규모 의료 모델(이러한 모델을 기반으로 하는 AI 애플리케이션 포함)의 상용화는 기존의 전통적인 병원 기반 상용화 모델에서 크게 벗어나지 않고 있으며, 이는 정보 시스템, 의료 기기, 의료 서비스의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 의료 서비스를 예로 들면, 이 모델은 공공 병원의 의료 권한과 우수한 의료진을 활용하여 의료 서비스 관리의 전문성과 표준화를 보장합니다. 또한 전문 의료 관리 기관의 의료 인력과 서비스 강점을 활용하여 의료 자원과 의료 서비스 관리 간의 상호 보완성을 확보하고, 의료 서비스 관리의 표준화와 수준 향상을 도모합니다.
이러한 협력 모델에서 대규모 의료 모델은 의료기관에 제품으로 판매되는 대신, 건강 관리 회사에서 개발하여 자체 건강 관리 팀에 심층적으로 통합함으로써 팀의 서비스 역량을 확장하고 비용 절감 및 효율성 향상을 달성하는 경우가 많습니다. 예를 들어, JD Health는 "JD Excellent Medical 2.0"을 기반으로 원저우 의과대학 제1부속병원 및 국가보건위원회 임상영양중재핵심연구소와 협력하여 "AI 기반 표준화된 전 과정 임상영양 관리 솔루션"을 공동 출시했습니다. 이 솔루션은 "임상영양 + 특수 의료식품" 네트워크를 구축하여 입원 및 외래 환자의 영양 평가 및 중재의 문제점을 해결하고, 영양 치료를 추적 및 평가 가능한 임상 경로에 통합합니다.
병원 외부에서 대규모 의료 모델의 상업적 구현 현황
병원 밖 환경에서 대규모 의료 모델의 주요 비즈니스 모델은 정부, 기업 및 최종 소비자를 대상으로 하는 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
ToG 시나리오에서의 대규모 의료 모델
일차 의료는 4대 이슈 의료 빅데이터 모델의 핵심 적용 시나리오입니다. 일차 의료 환경의 기능은 정책적 요인에 의해 크게 좌우되므로, 핵심 기능에 적용되는 의료 빅데이터 모델 구현에 더욱 강력한 추진력을 제공합니다. 특히 영상 진단, 일반의, 한의학, 만성 질환 관리 의료 빅데이터 모델은 일차 의료 현장에서 가장 이슈 활용되고 있습니다. 2025년 말까지 iFlytek Spark 의료 빅데이터 모델을 탑재한 AI 기반 의료 도우미는 전국 31개 성 및 직할시와 806개 구 및 현에 걸쳐 77,000개 이상의 일차 의료기관에 서비스를 제공할 예정입니다. 이 시스템은 11억 건 이상의 AI 기반 진단 제안을 제공하고, 4억 5천만 건 이상의 표준화된 전자 의료 기록 생성을 지원했으며, 1억 2천만 건 이상의 비합리적인 처방을 식별하고, 시스템 알림을 통해 195만 건 이상의 유용한 진단을 수정했습니다. 이러한 대규모 구현 사례는 일차 의료를 강화하는 데 있어 AI 기술의 핵심 가치를 입증합니다.
ToB 시나리오를 위한 대규모 의료 모델
비용 절감과 효율성 향상은 대규모 B2B 의료 모델의 성공적인 구현을 위한 강력한 동인입니다. 대규모 모델이 효율성을 크게 향상시키고 비용을 절감할 수 있는 적용 시나리오에서는 이미 B2B 부문에서 많은 성숙한 상업적 협력, 심지어 대규모 협력까지 이루어지고 있습니다. 이 섹션에서는 외래 환자 진료를 기반으로 한 대규모 모델 적용 시나리오를 중심으로 제약 회사, 외래 의료 서비스 제공업체, 보험 회사를 주요 지불자로 하는 모델들을 분석합니다.
(1) 혁신적인 제약 회사
의료 빅데이터 모델은 신약 개발 과정 전반에 깊이 관여하여 표적 발굴 및 분자 설계부터 임상시험 최적화에 이르기까지 전 과정을 강화하고, 긴 개발 주기, 높은 비용, 낮은 성공률과 같은 기존 신약 개발의 문제점을 직접적으로 해결합니다. 예를 들어, 빅데이터 모델은 상장 후 단계에서도 중요한 역할을 합니다. 중국은 세계 2위의 혁신 신약 상장 국이지만, 고가의 혁신 신약에 대한 "병원 접근성 및 비용 지불의 어려움"이라는 문제가 여전히 심각합니다. 과도한 가격 책정은 의약품 접근성을 제한하고, 기업의 혁신 성과를 지속적인 연구 개발 자금으로 전환하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다.
대규모 모델로 대표되는 인공지능 기술의 심층적인 적용은 이러한 문제점을 해결하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, Magnesium Health는 제약 회사에 AI 기반 "스마트 의약품" 솔루션을 제공하여 시장 분석, 환자 관리, 유통 채널 계획 등 의약품 수명주기 전반에 걸친 포괄적인 상용화 솔루션을 제공하고, 다양한 의약품 결제 방식을 통합할 수 있도록 지원합니다. Magnesium Health의 사업 계획서에 따르면 2025년 1월부터 10월까지 매출의 62.7%가 스마트 의약품 솔루션에서 발생했으며, 세계 20대 제약 회사의 90%를 포함하여 140개 이상의 제약 회사와 파트너십을 맺었습니다.
(2) 외래진료 서비스 제공자
의료 빅데이터 모델은 의료 서비스 프로세스 전반에 깊숙이 침투하여 외래 환자 관리의 전체 생태계를 유기적으로 통합하고, 심각한 서비스 획일화, 낮은 운영 효율성, 부족한 개인 맞춤형 개입 등 업계에 오랫동안 존재해 온 핵심적인 문제점을 직접적으로 해결합니다.
지젠 테크놀로지는 다양한 B2B 고객의 요구를 충족하기 위해 계층화된 맞춤형 솔루션을 개발했습니다. 한편으로는 API와 토큰을 통해 개방형 플랫폼으로 기본 모델과 의료 도구를 제공하여 연구 개발 역량을 갖춘 기업 고객을 지원합니다. 다른 한편으로는 세계 최초의 의료 에이전트 플랫폼인 WiseClaw를 핵심으로 삼아 MCP, Skill, OpenClaw, Harness 등의 기술 모듈 결합하여 기업이 구성 가능하고 추적 가능하며 관리 가능한 의료 지능형 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 또한, 전문가 아바타 H5와 같은 제로코드 제품을 통해 의사, 영양사 등 전문가의 간편한 애플리케이션 요구 사항도 충족합니다. 현재 지젠 테크놀로지는 전국적으로 300개 이상의 최고 수준 병원과 500개 이상의 주요 의료 기업과 파트너십을 맺고 실제 비즈니스 업무 에서 의료 AI 제품의 실용적인 적용 가능성과 시장 검증을 입증하고 있습니다.
(3) 보험회사
최근 국민소득 수준 향상과 건강에 대한 인식 제고에 따라 의료비 지불 시스템에서 상업 보험이 차지하는 점유비율 점차 증가하고 있습니다. 다양하고 복잡한 상업 보험 시장 대면 , 보험 상품의 전 생애주기를 아우르는 종합 서비스 제공업체들이 등장했습니다. 이러한 서비스 제공업체들은 보험사의 상품 설계 지원은 물론, 판매, 인수, 보험금 지급에 이르기까지 원스톱 서비스를 제공하여 소비자와 주요 보험사 간의 격차를 해소하고, 수요와 공급의 균형을 효과적으로 맞춰주고 있습니다.
혁신 신약 분야에서 제3자 플랫폼의 가치는 특히 두드러집니다. 다양한 결제 방식이 아직 초기 단계에 있는 상황에서, 제3자 플랫폼은 축적된 지식과 경험을 바탕으로 제약회사와 보험사 간의 협력 과정을 가속화하고 성공률을 높일 수 있습니다. 또한, 복잡한 지역별 업무 환경에서 제3자 플랫폼은 번거로운 계산 및 평가 작업을 대면 하여 제약회사와 보험사 모두의 투입 비용을 크게 절감해 줍니다.
ToC 시나리오에서의 대규모 의료 모델
소비자(C-엔드) 시장은 대규모 헬스케어 모델의 상용화를 위한 가장 다양한 시나리오를 제시합니다. 건강 관리를 예로 들면, 만성 질환을 가진 사람들에게는 기본적인 건강 관리 요구일 뿐만 아니라, 의료 보험, 민간 보험, 제약 회사, 기업 및 임상 연구 분야에서도 시급하고 충족되지 않은 요구입니다. 따라서 만성 질환 관리에 대한 지불 주체와 비즈니스 모델은 매우 다양합니다.
본 보고서 작성에 아낌없는 지원을 해주신 다음 전문가분들께 특별히 감사드립니다(인터뷰 순서대로):
Zhizhen Technology CEO Wang Feng
리둥둥, 동소프트 그룹 헬스케어 사업부 부사장 겸 총괄 매니저
장샤 박사, 노이소프트 그룹 연구소 소장 겸 노이소프트 지능형 의료 기술 연구소 소장
량쥔쩌, 노이소프트 그룹 헬스케어 사업부 부사장
허즈양, 순페이 의학 연구소 소장
런하이핑, 중국과학원 고성능계측연구소 연구원
JD 헬스 탐색 연구소(JDH XLab)의 전문가들
Shengshengji의 창립자 Liu Rongyun
Huimei Finance의 창업자 Zhang Xinyan.
난다핏 공동 창업자 장즈윈
이두테크놀로지 기술혁신 부사장 겸 AI 아키텍트인 리린펑
보고서 내용:
제1장: 대규모 의료 모델 구현 첫해
1.1 정책: 시나리오 파악, 특정 산업 분야에 집중, 실행 촉진
1.2 기술: 대규모 모델의 폭발적인 출시가 종료되었으며, 적용 시나리오는 정책 지침과 밀접하게 연계되어 있습니다.
1.3 자본: 명확한 적용 시나리오와 강력한 실행 역량을 갖춘 기업에 집중
제2장: 병원에서의 대규모 의료 모델 상용화 현황
2.1 병원에서의 의료용 대규모 모델 적용에 대한 개괄적인 고찰
2.2 대규모 의료기관 내 비즈니스 모델 분석
제3장: 대규모 의료 모델의 외래 환자 대상 상업적 구현 현황
3.1 병원 외 의료 분야에서의 대규모 모델 적용에 대한 개괄적인 고찰
3.2 대규모 의료 모델에서의 외래 환자 비즈니스 모델 분석
제4장: 미래 동향
4.1 병원 내 전문 부서를 통해 신뢰를 구축하는 엄격하고 대규모의 의료 모델.
4.2 제한된 C-엔드 결제 옵션은 더욱 통합되고 다양화된 비즈니스 모델의 출현으로 이어진다.
4.3 인프라의 지속적인 개선은 대규모 의료 모델의 구현을 촉진합니다.
4.4 GBC 혁신 모델: 3단자 통합이 가치 창출 주기를 주도합니다
