사례 연구 | 10 February 2026
인공지능 기반 최신 진단 솔루션이 어떻게 침체된 의료 기업을 되살렸는가
작성자 : Akshay Pardeshi
본 사례 연구는 의료 진단 분야의 선두 기업이었던 한 기업이 구식 검사 방법과 잦은 진단 오류로 인해 발생한 심각한 경기 침체를 어떻게 극복했는지 살펴봅니다. 매출 감소와 신뢰도 하락에 직면한 이 기업은 리서치 네스터와 전략적 협력을 진행했습니다. 인공지능 기반 진단 기술을 도입함으로써 운영 방식을 혁신하고 정확도, 운영 효율성, 환자 신뢰도 측면에서 상당한 성과를 거두었습니다.
개요:
1980년대 후반에 설립된 이 회사는 수백만 명의 환자에게 합리적인 가격의 진단 서비스를 제공하며 한때 병리 검사 분야의 선두주자로 인정받았습니다. 그러나 2021년부터 구식 검사 방식, 사람의 개입에 기반한 진단, 수동 보고서 작성 과정으로 인해 진단 정확도와 응답 시간이 급격히 떨어지는 문제에 직면하기 시작했습니다. 경쟁사들이 디지털 병리 및 첨단 진단 기술을 도입함에 따라 이 회사의 약점은 더욱 두드러지게 나타났고, 고객 유지율이 급락하고 여러 협력 병원과의 계약이 해지되는 결과를 초래했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 경영진은 2022년 진단 운영에 AI를 통합하는 것을 목표로 기술 컨설팅 서비스를 제공하는 리서치 네스터(Research Nester)에 자문을 구했습니다. 광범위한 시장 조사 및 제품 분석을 거쳐 AI 기반 진단 엔진을 도입함으로써 회사의 이미지, 운영 모델 및 수익성을 혁신적으로 변화시켰습니다.
이야기
이 회사는 북미 전역에서 진단 병리 및 임상 검사 분야에서 탄탄한 명성을 쌓아왔습니다. 30년이 넘는 기간 동안 전국적으로 400개 이상의 센터를 운영하며 광범위한 고객 네트워크를 구축했고, 병원, 보험사, 공공 보건 기관과 전략적 파트너십을 맺어왔습니다. 그러나 급변하는 디지털 헬스케어 환경에 적응하지 못했습니다. 2017년에서 2021년 사이, 진단 분야의 새로운 경쟁자들이 자동화된 실험실 처리, 디지털 병리, 인공지능(AI) 기반 진단 도구를 도입하여 검사 소요 시간과 진단 정확도를 획기적으로 향상시켰습니다. 이로 인해 이 회사의 병리학자들은 72~96시간에 달하는 검사 완료 시간과 증가하는 오류 범위로 인해 과로에 시달렸습니다.
2021년 초, 검사 결과 지연, 오진, 보고서 오류 등으로 환자들의 불만이 급증하면서 대중의 관심을 끌었습니다. 여러 협력 병원들은 부정확한 진단으로 인한 법적 책임 증가 때문에 계약을 해지했습니다. 결정적인 타격은 2021년 10월, 한 종양 전문의 그룹이 해당 회사의 병리 보고서가 50건 중 3건에서 암 검진 결과 음성으로 잘못 판정되고 있다는 우려를 제기하면서 발생했습니다.
대중의 거센 비난에 직면한 메도랩은 내부 감사를 통해 검토된 1만 건의 보고서 중 400건 이상에서 사소한 불일치부터 중대한 진단 오류에 이르기까지 다양한 오류가 발견되었다고 밝혔습니다. 매출은 2021년 4억 2천만 달러에서 2022년 말 2억 8천 5백만 달러로 급감했습니다. 규제 당국의 경고는 메도랩의 명성에 더욱 큰 타격을 입혔습니다. 기존 시스템으로는 더 이상 지속 가능하지 않게 된 것입니다. 이에 메도랩은 리서치 네스터와 협력하여 인공지능 기반 솔루션에 특별히 초점을 맞춘 신흥 진단 기술에 대한 심층 분석을 진행했습니다.
우리의 솔루션:
리서치 네스터의 저희 팀은 AI 기반 진단 기술을 평가하기 위해 심층적인 제품 분석을 수행했으며, 특히 네 가지 핵심 영역에 중점을 두었습니다.
- AI 기반 병리 및 영상의학 솔루션
- 머신러닝 기반 이미지 인식 기능
- 진단을 위한 지능형 워크플로 자동화
- 전자건강기록(EHR)과의 원활한 상호 운용성
주요 문제점은 다음과 같습니다.
- 피로 또는 오해로 인한 진단상의 인적 오류
- 보고서를 수동으로 전사하는 과정에서 지연과 불일치가 발생하고 있습니다.
- 수동 실험실 처리 방식에 의존하기 때문에 운영 확장성이 제한적입니다.
- 병원 및 보험 회사와의 데이터 상호 운용성 부재
권장 진단 기술 솔루션:
- 고급 이미지 분석 플랫폼 : DeepMind Health 및 PathAI와 같은 고정밀 이미지 해석 도구를 통합하여 고급 계산 모델을 사용하여 병리 슬라이드의 이상을 98% 이상의 정확도로 식별합니다.
- EHR 연동을 통한 자동 보고서 생성 : 진단 보고서를 자동으로 생성하고 병원 전자 건강 기록 플랫폼으로 원활하게 전송하는 시스템을 적용하여 처리 시간을 60% 단축했습니다.
- 지능형 워크플로우 관리 시스템 : Aidoc 및 Zebra Medical Vision과 같은 워크플로우 솔루션을 도입하여 중요 사례를 강조하고, 사례 처리를 최적화하며, 진단 적체를 줄입니다.
- 진단 검증 엔진: 새로운 진단 결과를 과거 환자 데이터와 비교하는 교차 검증 시스템을 구현하여 오진(위양성 및 오음성)을 줄이고 신뢰성과 임상적 확신을 높였습니다.
구현 여정
- 1단계(2021년 1분기): 시범 사업 통합
해당 회사는 AI 시스템 통합 테스트를 위해 5개의 주요 진단 센터를 선정했습니다. MRI, CT 스캔 및 병리 영상 분석을 관리하기 위해 클라우드 기반 플랫폼을 구축했습니다. 또한 진단 정확도를 시간이 지남에 따라 향상시키기 위해 과거 데이터를 AI 모델에 입력했습니다.
- 2단계(2021년 3분기): 직원 재교육 및 업무 흐름 디지털화
기술자와 병리학자들은 AI 시스템과 효과적으로 협업하기 위한 디지털 교육 프로그램을 이수했습니다. 초기 단계에서는 전문가들이 AI가 생성한 결과를 분석하여 안전한 배포를 보장했습니다.
- 3단계(2022년 1분기): 본격적인 확장
AI 시스템은 모든 진단 센터에 통합되었습니다. 메도랩은 환자용 디지털 포털을 출시하여 실시간 검사 모니터링, 보고서 접근, 만성 질환 예방을 위한 AI 기반 건강 권장 사항 제공 등의 기능을 제공했습니다.
결과
2022년 말까지 회사는 대중의 신뢰를 회복하기 시작했습니다. 이러한 변화는 다음과 같은 과정을 통해 이루어졌습니다.
- 매출은 2020년 2억 8,500만 달러에서 2022년 3억 4,500만 달러로 증가했습니다.
- 오류율이 87% 감소하여 병원 간 협력 관계가 새롭게 구축되었습니다.
- 대부분의 검사에서 결과 도출 시간이 평균 72시간에서 24시간 미만으로 단축되었습니다.
- 자동화 도입으로 수작업 비용이 28% 절감되었습니다.
- 고객 만족도를 나타내는 순추천지수(NPS)는 2020년 21에서 2023년 68로 향상되었습니다.
- AI 통합 덕분에 회사는 정부 주도의 조기 암 발견 프로그램에 참여할 수 있었고, 이를 통해 새로운 수익원과 사회적 영향력을 확보할 수 있었습니다.
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