현재 보건 의료 시스템은 수많은 AI 도구를 개별적으로 테스트하면서도 정작 실제 임상 현장에는 통합하지 못하는 이른바 '파일럿 지옥(pilot purgatory)'에 빠져 있다. 이에 대해 LRVHealth의 매니징 파트너인 키스 필리올리(Keith Figlioli)는 부서마다 필요한 도구를 따로 구매하던 기존 소프트웨어 도입 전략이 생성형 AI 시대에는 완전히 실패할 수밖에 없다고 지적한다. 특히 투자 대비 수익(ROI)을 확실히 거두기 위해서는 단순한 기능 쇼핑에서 벗어나 응집력 있는 전사적 아키텍처 설계에 집중해야 한다.

이러한 아키텍처 전환의 핵심은 세 단계의 계층 구조를 구축하는 데 있다. 가장 하단에는 데이터 처리와 보안을 담당하는 클라우드 제공업체 및 Epic Systems와 같은 기록 시스템(Systems of Record)이 위치한다. 중간 계층은 파운데이션 모델 플랫폼으로 구성되며, 이는 모델이 독자적인 데이터와 상호작용하는 방식을 관리하는 컨트롤 플레인 역할을 수행한다. 마지막으로 최상단에는 임상 문서 작성이나 보험 청구 관리 등 구체적인 문제를 해결하는 전문 스타트업들이 자리 잡는다.

결과적으로 현대의 헬스케어 스타트업에 이제 기술적 우수성만으로는 계약을 따내기에 부족한 상황이다. 앞으로의 성공은 새로운 도구가 조직의 기존 클라우드 환경에 보안 위험이나 데이터 사일로를 만들지 않고 매끄럽게 결합되는 '아키텍처 호환성'에 달려 있다. 무엇보다 파운데이션 모델이 병원의 '운영체제'로 자리 잡으면서, 이러한 통합 계층을 우회하려는 업체들은 네이티브 통합 AI 기능을 제공하는 대형 플랫폼에 밀려 도태될 위험이 크다.

현재 보건 의료 시스템은 수많은 AI 도구를 개별적으로 테스트하면서도 정작 실제 임상 현장에는 통합하지 못하는 이른바 '파일럿 지옥(pilot purgatory)'에 빠져 있다. 이에 대해 LRVHealth의 매니징 파트너인 키스 필리올리(Keith Figlioli)는 부서마다 필요한 도구를 따로 구매하던 기존 소프트웨어 도입 전략이 생성형 AI 시대에는 완전히 실패할 수밖에 없다고 지적한다. 특히 투자 대비 수익(ROI)을 확실히 거두기 위해서는 단순한 기능 쇼핑에서 벗어나 응집력 있는 전사적 아키텍처 설계에 집중해야 한다.

이러한 아키텍처 전환의 핵심은 세 단계의 계층 구조를 구축하는 데 있다. 가장 하단에는 데이터 처리와 보안을 담당하는 클라우드 제공업체 및 Epic Systems와 같은 기록 시스템(Systems of Record)이 위치한다. 중간 계층은 파운데이션 모델 플랫폼으로 구성되며, 이는 모델이 독자적인 데이터와 상호작용하는 방식을 관리하는 컨트롤 플레인 역할을 수행한다. 마지막으로 최상단에는 임상 문서 작성이나 보험 청구 관리 등 구체적인 문제를 해결하는 전문 스타트업들이 자리 잡는다.

결과적으로 현대의 헬스케어 스타트업에 이제 기술적 우수성만으로는 계약을 따내기에 부족한 상황이다. 앞으로의 성공은 새로운 도구가 조직의 기존 클라우드 환경에 보안 위험이나 데이터 사일로를 만들지 않고 매끄럽게 결합되는 '아키텍처 호환성'에 달려 있다. 무엇보다 파운데이션 모델이 병원의 '운영체제'로 자리 잡으면서, 이러한 통합 계층을 우회하려는 업체들은 네이티브 통합 AI 기능을 제공하는 대형 플랫폼에 밀려 도태될 위험이 크다.