사례 연구 | 10 February 2026

한 의료 기업이 AI 기반 만성 질환 관리를 활용하여 환자 치료 결과를 개선하고 시장 신뢰를 회복한 방법

작성자 : Ipseeta Dash

개요:

만성 질환은 전 세계 의료비 지출의 약 72%를 차지합니다. 이러한 만성 질환 사례 증가 속에서 2016년에 설립된 독일의 한 디지털 헬스케어 기업은 원격 모니터링, 모바일 건강 앱, 그리고 당뇨병, 고혈압, 만성 폐쇄성 호흡기 질환(COPD)과 같은 질환을 대상으로 하는 AI 기반 도구를 통해 만성 질환 관리 방식을 혁신하고자 했습니다. 그러나 시장에서 상당한 입지를 확보했음에도 불구하고, 이 기업은 사업 확장이나 의료기관의 지속적인 관심 유도에 어려움을 겪었습니다.

이야기

2018년부터 2020년까지 회사의 주가는 1,200만 유로에서 350만 유로로 하락했습니다. 이러한 하락의 주요 원인으로는 파편화된 디지털 워크플로우, 제한적인 EHR 통합, 활용 불가능한 환자 데이터, 투명성과 의료진의 신뢰가 부족한 AI 도구 등이 있었습니다. 고객 유지율은 하락했고, 사용자 증가세는 정체되었으며, 시장 신뢰도 또한 떨어졌습니다. 이에 회사는 시급한 변화의 필요성을 인식하고 2021년 초 리서치 네스터(Research Nester)에 데이터 기반 의사결정과 엔드투엔드 IT 통합을 중심으로 한 완전한 제품 재구축을 의뢰했습니다.

도전 과제

최첨단 디지털 도구를 제공함에도 불구하고:

  • 혈당 및 혈압 측정을 위한 원격 모니터링 장치
  • 건강 코칭 및 약물 복용 추적 기능을 갖춘 모바일 애플리케이션
  • 의료 전문가를 위한 예측 분석 대시보드

이 회사는 병원이나 일차 진료 기관과 같은 임상 환경에서 도입률이 저조한 문제에 직면했습니다. 2020년까지 시장 진출 3년 차에도 기관 고객은 단 세 곳뿐이었고, 활성 사용자 수는 12,000명에 불과했습니다. 이탈률은 35%까지 치솟았습니다. 의사들은 상호 운용성 부족, 실질적인 인사이트의 제한, 불투명한 AI 알고리즘을 주요 문제점으로 지적했습니다. 의료진의 역량을 강화하기 위해 개발된 도구들이 제대로 활용되지 못하거나, 오해되거나, 불신을 받았습니다. 통합적이고 의료진 중심적인 생태계가 구축되지 못하면서 이러한 혁신은 본래의 취지를 제대로 실현하지 못했습니다.

우리의 솔루션:

하락세를 되돌리기 위해 리서치 네스터는 자체 개발한 헬스케어 기술 SWOT+ 프레임워크를 적용하여 근본적인 진단 단계를 시작했습니다. 이 고급 방법론은 제품-시장 적합성, AI 준비 상태, 규제 준수 및 디지털 인프라 성숙도를 평가합니다.

주요 격차 파악:

  • 전자건강기록(EHR) 연동 불가: 해당 디지털 솔루션은 Epic 및 Cerner와 같은 주요 플랫폼과 호환되지 않았습니다.
  • 비정형 데이터 활용: 풍부한 환자 데이터가 수집되었지만, 실시간 분석이나 패턴 인식 기능이 부족했습니다.
  • 일반적인 AI 알고리즘: 해당 모델들은 오래되고 다양성이 부족한 데이터셋으로 학습되었기 때문에 정확성과 공정성이 제한적입니다.
  • 세분화 및 개인화 부족: 플랫폼은 임상적 위험 또는 인구 통계학적 특성에 따라 사용자 여정을 차별화하지 못했습니다.
  • 의료진 참여 부족: 해당 도구들은 의료 서비스 제공자에게 의미 있는 인터페이스를 제공하지 않아 전문가들의 참여를 저해했습니다.

리서치 네스터는 이러한 시스템적 문제점을 명확히 이해하고, 회사의 만성 질환 관리 플랫폼을 확장 가능하고 지능적이며 의료 제공자 중심의 생태계로 재구축하기 위한 2단계 전환 전략을 수립했습니다.

1단계: 통합 디지털 의료 인프라 구축

1. 원활한 EHR 통합 : 리서치 네스터는 웨어러블 기기와 모바일 앱에서 수집한 환자 데이터를 기존 병원 EHR 시스템에 실시간으로 동기화할 수 있도록 안전한 API를 적절히 개발했습니다. 이를 통해 임상적 관련성이 크게 향상되었고, 원격 환자 데이터를 기반으로 한 의사결정 과정이 개선되었습니다.

2. 중앙 집중식 의료 데이터 웨어하우스 : 다양한 엔드포인트, 기기, 전자 건강 기록(EHR), 약국 및 환자 자가 보고 데이터를 통합하기 위해 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스를 구축했습니다. 강력한 보안 및 GDPR 준수 프로토콜을 통해 다음과 같은 기능을 제공했습니다.

  • 역사적 추세 분석
  • 머신러닝에 적합한 데이터셋
  • 의료 제공자와 진료팀을 위한 간소화된 접근성

3. 개선된 사용자 인터페이스 : 사용자 인터페이스는 환자와 의료진 모두에게 유용하도록 재설계되었습니다. 환자는 목표 추적 및 건강 관리 권장 사항을 제공하는 맞춤형 대시보드를 이용할 수 있습니다. 의료진은 고위험 사례를 강조 표시하는 예측 패널과 실시간 치료 피드백 시스템에 연결됩니다.

2단계: AI 기반 만성 질환 관리 인텔리전스 활성화

1. 향상된 예측 지능 : 잘 구조화되고 상호 운용 가능한 데이터를 활용하여, 리서치 네스터는 유럽의 공공-민간 파트너십을 통해 10만 명 이상의 환자 익명 기록으로 학습된 AI 모델을 실행했습니다. 이러한 모델은 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다.

  • 잠재적 입원 사례를 예측합니다.
  • 약물 복용 불이행 감지
  • 당뇨병 환자의 혈당 변동 예측에서 82%의 정확도를 달성합니다.

2. 초개인화 디지털 케어 솔루션 : 각 사용자에게는 건강 데이터, 생활 습관, 질환별 위험 요인을 기반으로 실시간으로 조정되는 정교한 맞춤형 케어 여정이 제공되었습니다. AI 기반 알림은 치료 순응도 향상, 시기적절한 개입, 생활 습관 개선을 촉진했습니다.

3. 임상의 중심 AI 코파일럿 : 의료진의 신뢰를 회복하기 위해 리서치 네스터는 의사의 판단을 대체하는 것이 아니라 보완하도록 설계된 의사결정 지원 시스템인 AI 코파일럿 도구를 도입했습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 건강 악화 징후를 72시간 전에 파악
  • 치료 순응도 추세 시각화
  • 증거 기반 치료 최적화 제안

이 도구는 투명성에 중점을 두어 임상의가 AI 추천의 근거를 확인할 수 있도록 함으로써 신뢰도와 참여도를 크게 향상시켰습니다. 특히 이 플랫폼은 단순한 모니터링 도구를 넘어 환자와 의료진 모두에게 신뢰받는 의사결정 지원 및 만성 질환 관리 최적화 도구로 자리매김했습니다.

결과

전략적인 IT 통합과 AI 도입을 통해 해당 의료 기업은 극적인 변화를 경험했습니다.

미터법

(2020년 이전)

(2023년 이후)

세입

230만 유로

1,880만 유로

활성 환자 기반

11,000명의 사용자

246,000명의 사용자

기관 고객

4

40개 이상의 병원 및 진료소

이탈률

36%

7.9%

임상 도입률

13%

74%

평가

340만 유로

3,700만 유로

시장 인지도:

  • 수상 내역 : 2023년 EU 디지털 치료제 분야 헬스테크 우수성상
  • 인증 : CE 마크를 획득한 IIa급 의료용 소프트웨어 기기입니다.
  • 만성 질환 치료비 상환 시범 사업을 위해 독일 국민건강보험공단(AOK) 과 협력

이러한 변화를 가능하게 한 요인은 무엇일까요?

이 의료 기업이 정체기에서 업계 선두주자로 발돋움한 것은 전략적 기획, 심층적인 기술 통합, 그리고 이해관계자 중심의 혁신이 결합된 결과입니다. 이러한 성공적인 변화에 기여한 네 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

1. 데이터 중심 문화 정착: 가장 큰 변화 중 하나는 회사의 데이터 접근 방식에 있었습니다. 과거에는 오래된 건강 보고서에 기반한 단편적이고 수동적인 프로세스였지만, 이제는 실시간 분석을 통해 통찰력을 제공하는 능동적인 프레임워크로 탈바꿈했습니다. 리서치 네스터의 귀중한 지원 덕분에 회사는 EHR, 웨어러블 기기, 환경 센서, 인구 통계학적 데이터 등에서 지속적으로 수집되는 데이터를 통합하는 전략을 수립했습니다. 이러한 데이터들은 중앙 집중식 건강 데이터 레이크에 통합되어 플랫폼의 분석 핵심 역할을 수행했습니다. 이러한 변화를 통해 회사는 다음과 같은 성과를 달성할 수 있었습니다.

  • 공중 보건 위험의 초기 징후를 감지합니다.
  • 패턴 인식을 기반으로 한 개입 전략을 수립하세요
  • 임상팀과 보건 당국에 실시간 데이터 기반 의사 결정을 제공합니다.

이 회사는 운영의 모든 측면에 예측 지능을 접목함으로써 데이터 수집에서 진정한 건강 정보 관리로 발전했습니다.

2. 환자와 의료진 우선순위 조율: 기존 제품 개발은 플랫폼 사용자의 실제 경험과 동떨어진 채 각 부서별로 진행되었습니다. 이로 인해 개발된 기능과 사용자의 진정한 요구 사항 사이에 불균형이 발생했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공동 개발 방식으로 전환하고 포용적인 디자인을 도입했습니다. 회사는 다음과 같은 피드백 루프에 투자했습니다.

  • 의사 및 임상의
  • 만성 질환을 앓고 있는 환자들
  • 의료 시스템 IT 관리자
  • 역학자 및 진료 조정자

이러한 협력을 통해 각 이해관계자에게 맞춤형 인터페이스와 도구를 제공할 수 있었습니다.

  • 의료진은 고위험 환자와 임상적 의사결정을 우선시하는 스마트 대시보드를 이용할 수 있었습니다.
  • 공중 보건 당국은 질병 감시를 위해 지리 공간 지도를 확보했습니다.
  • 환자들은 이해하기 쉬운 언어로 알림, 목표 추적 및 건강 요약을 제공하는 직관적인 모바일 앱을 사용했습니다.

이러한 참여형 설계는 모든 관계자 간의 원활한 데이터 상호 운용성을 구축하여 사용률, 참여도 및 임상적 관련성을 향상시켰습니다.

3. AI의 실용성과 투명성 확보: 이전에는 회사의 AI 기능이 맥락적 추론 없이 결과만 제공하는 기존 알고리즘에 국한되어 있었습니다. 이러한 투명성 부족은 의료진의 신뢰와 규제 승인을 저해했습니다. 이를 해결하기 위해 리서치 네스터는 시스템 핵심에 설명 가능한 AI(XAI)를 통합했습니다. 새로운 모델은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 각 예측을 형성하는 요인에 대한 명확한 통찰력
  • 지역 및 인구 집단을 대상으로 한 위험 요인 설명
  • 임상 승인을 위한 민감도 설정에 따른 신뢰도 점수

이 프레임워크는 임상의와 공중보건 담당자들이 AI가 생성한 결과물을 단순히 따르는 것이 아니라 비판적으로 평가하고 해석하며 개선할 수 있도록 지원했습니다. 이로써 플랫폼은 단순한 의사결정 도구에서 공동 의사결정자로 변모하여 의료 전문가들의 신뢰를 얻게 되었습니다.

4. 미래 지향적인 디지털 지원: 이처럼 급격한 변화에는 분석 및 디자인 그 이상이 필요했습니다. 현대적이고 안전하며 규정을 준수하는 디지털 인프라가 필수적이었습니다. 기존 IT 프레임워크는 해체되고 모듈형 클라우드 네이티브 아키텍처로 대체되어 회사의 기하급수적인 성장을 뒷받침했습니다. 주요 업데이트 사항은 다음과 같습니다.

  • 애자일 개발을 촉진하기 위한 마이크로서비스로의 마이그레이션
  • FHIR 및 HL7 표준을 통한 주요 EHR 시스템과의 API 수준 통합
  • GDPR, NHS 및 ISO 27001에 부합하는 기업 수준의 데이터 거버넌스 구현
  • 지속적인 배포를 위한 자동화 파이프라인으로 신속한 반복 및 시스템 개선이 가능합니다.

그 결과는 즉각적이고 가시적이었다:

  • 불과 1년 만에 보건 지구 2곳에서 40곳 이상으로 확장
  • 시스템 가동률이 99.5%로 향상되었습니다.
  • IT 운영 비용 38% 절감

결론: 디지털 만성질환 관리의 새로운 기준

이 사례는 단순한 기술적 업그레이드에 대한 이야기가 아닙니다. 미래 의료계를 위한 청사진을 제시합니다. 이는 다양한 의료 시스템이 진화하는 질병에 적응하고 의료 제공자와 환자 모두에게 더 큰 힘을 실어줄 수 있는 미래 지향적인 모델을 구축하는 것에 관한 것입니다. 의료 서비스가 더욱 개인화되고, 지속적이며, 데이터가 풍부해짐에 따라, 조직은 모든 ​​사용자의 실제 경험을 반영하는 통합 시스템을 도입해야 합니다. 리서치 네스터와의 파트너십 덕분에 한때 어려움을 겪었던 이 스타트업은 단순히 회복된 것이 아니라, 업그레이드 가능하고 상호 운용 가능한 만성 질환 관리 분야의 선두 주자로 거듭났습니다. 이 스타트업의 부활은 올바른 데이터 거버넌스, 인간 중심적 설계, 그리고 투명한 인텔리전스를 통해 신뢰를 재구축하고 시장 지위를 되찾으며 더욱 스마트하고 따뜻한 의료 서비스를 제공할 수 있음을 입증합니다.

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Vishnu Nair

책임자- 글로벌 비즈니스 개발

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