인공지능은 이제 헬스케어 시스템에서 ‘실험적 기술’이 아니라, 진료 효율과 운영 생산성을 동시에 압박하는 구조적 전환 요인이 되었습니다. 특히 아시아·태평양(APAC) 지역에서는 고령화, 의료 인력 부족, 공공 재정 압박이 동시에 심화되며 AI 도입에 대한 기대가 그 어느 때보다 높아지고 있습니다.
그러나 메이크봇이 APAC 지역의 헬스케어 AI 도입 사례와 글로벌 리서치를 분석하며 확인한 현실은 분명합니다. AI 도입의 성패를 가르는 질문은 더 이상 “이 기술이 가능한가”가 아니라, “이 비용 구조가 지속 가능한가”로 이동하고 있습니다.
자본 여력이 제한된 중소·중견 병원은 물론, 대형 병원과 국가 의료 시스템조차도 AI 도입 과정에서 CapEx와 OpEx의 불균형, 파일럿 이후 확장 단계에서의 비용 폭증, 거버넌스 부재로 인한 재무 리스크에 직면하고 있습니다. 그 결과, 기술적으로는 성공한 프로젝트가 재정적 이유로 중단되는 사례가 APAC 전반에서 반복되고 있습니다.
본 아티클은 이러한 문제의식에서 출발하여, APAC 헬스케어 시스템이 AI 도입 비용을 실제로 어떻게 설계·관리·분산하고 있는지, 그리고 어떤 재원 모델과 거버넌스 선택이 장기적인 ROI로 이어지고 있는지를 살펴봅니다. 논의의 초점은 유행이나 기대가 아니라, 현장에서 작동하는 경제적 메커니즘과 경영 판단의 균형점에 있습니다.
📌 핵심 용어 정리 (Key Terms for AI Cost Strategy)
CapEx (Capital Expenditure, 자본적 지출)
AI 도입을 위해 한 번에 투자하는 초기 비용입니다. 서버·GPU 구매, 시스템 구축, 초기 통합 비용 등이 해당하며, 회계상 자산으로 처리되어 장기간에 걸쳐 감가상각됩니다.
OpEx (Operating Expenditure, 운영비용)
AI를 지속적으로 운영하면서 반복적으로 발생하는 비용입니다. 클라우드 사용료, 모델 유지·재학습, 보안 운영, 인력 교육 및 벤더 구독 비용 등이 포함됩니다.
PPP (Public-Private Partnership, 민관 협력)
정부·공공 의료 시스템과 민간 기업이 비용·리스크·역할을 분담하여 AI를 도입·운영하는 방식입니다. 초기 투자 부담을 낮추고, 규모의 경제를 확보하는 수단으로 APAC 지역에서 활용이 확대되고 있습니다.
ROI (Return on Investment, 투자 대비 효과)
AI 도입으로 인해 발생하는 비용 절감, 생산성 향상, 진료 품질 개선 등의 효과를 투자 비용과 비교해 평가하는 지표입니다. 헬스케어 AI에서는 단기 성과보다 중장기 관점의 ROI 설계가 중요합니다.
TCO (Total Cost of Ownership, 총소유비용)
AI 시스템을 도입한 이후 폐기까지 발생하는 모든 비용의 합입니다. 초기 구축비용뿐 아니라 운영·보안·인력·컴플라이언스 비용을 모두 포함합니다.
왜 비용이 APAC 헬스케어에서 AI의 핵심 질문이 되는가
APAC 전반에서 헬스케어 AI에 대한 관심은 높지만, 예산 상황은 여전히 제한적입니다. 각종 조사에 따르면 병원 경영진은 AI의 잠재력을 인식하고 있으나, 재정적 비용을 가장 큰 도입 장벽으로 꼽고 있습니다. 이 문제는 최상위 연구중심 병원이나 3차 의료기관을 제외한 의료기관에서 더욱 두드러집니다.
APAC 보건의료 시스템은 구조적으로 매우 다양합니다. 이러한 이질성으로 인해 AI 개발에 적용할 단일한 경제 모델은 존재하지 않습니다. 병원들은 제한된 자본, 불균등한 디지털 성숙도, 규제 불확실성, 인건비 상승이라는 현실 속에서 동시에 가시적인 성과를 요구받고 있습니다.
이 글은 APAC 헬스케어 이해관계자들이 AI 도입 비용을 실제로 어떻게 관리하고 있는지를 살펴봅니다. 논의의 초점은 기대나 유행이 아니라, 현장에서 작동하는 경제적 메커니즘과 선택의 균형점, 그리고 거버넌스 결정에 있습니다.
아시아-태평양 지역 AI 투자, 디지털 기술 지출 속도 앞지를 전망 - 2027년까지 1.6조 달러 경제 효과 예상. 더 보기
APAC 헬스케어에서의 AI 비용 구조 이해하기
A. 일회성 비용과 반복 비용
HIMSS25 APAC 및 지역 연구에서 반복적으로 확인된 인사이트는 병원들이 초기 파일럿 비용에는 과도하게 집중하는 반면, 반복 비용은 과소평가하는 경향이 있다는 점입니다.
일회성 비용(주로 CapEx)에는 다음 항목이 포함됩니다.
- 디지털 인프라 업그레이드(EHR, 데이터 플랫폼)
- 초기 AI 소프트웨어 라이센스 또는 개발 비용
- 하드웨어 및 온프레미스 서버 투자(필요 시)
- 초기 데이터 정제 및 시스템 통합
반복 비용(주로 OpEx)에는 다음 항목이 포함됩니다.
- 클라우드 연산 및 스토리지 비용(사용량 기반 과금)
- 모델 모니터링, 검증, 재학습
- 사이버 보안 및 개인정보 보호 준수
- 인력 교육, 재교육, 변화 관리
- 보험 및 책임 보장 비용(해당 시)
NUHS의 Gao Yujia 박사는 비상급종합병원이나 지역 병원의 경우 구조적으로 예산 유연성이 낮아, 수년에 걸친 OpEx 부담이 특히 크다고 지적했습니다.
B. 파일럿 경제성과 확장 단계의 현실
많은 APAC 병원은 파일럿 단계에서는 가시적인 성과를 창출하지만, 확장 단계에서 멈추는 경우가 많습니다.
파일럿 단계는 보조금, 벤더 지원, 또는 한시적 재원에 의해 운영되는 경우가 많습니다. 그러나 확장 단계로 진입하면 부서 간 통합, 레거시 시스템 연동, 보안 예산 확대, 지속적인 인력 지원과 같은 숨겨진 비용이 본격적으로 드러납니다.
이로 인해 HIMSS25 APAC 패널들은 12~18개월 단위의 파일럿 평가가 아니라, 3년·5년·10년 단위의 ROI 로드맵 수립이 필수적이라고 강조했습니다. 장기 재무 모델링이 부재할 경우, 파일럿 자금이 종료되는 시점에서 AI 프로젝트가 중단될 위험이 매우 큽니다.
AI 재정 부담을 줄이기 위한 주요 재원 모델
A. 공공 재원과 국가 공동 자산
일부 APAC 국가는 AI 관련 비용을 중앙에서 흡수하여 중복 투자를 줄이는 방식을 채택하고 있습니다.
대만은 ‘책임 있는 AI’, ‘외부 검증’, ‘임상 영향 평가’를 담당하는 국가 차원의 헬스케어 AI 센터 3곳을 설립해 병원 간 평가·검증·거버넌스 비용을 공유하고 있습니다. 싱가포르 NUHS는 국가 지원을 받는 시스템 단위 프로그램을 운영해 병원별 투자 부담을 낮추고 있습니다.
이러한 모델은 병원 단위 CapEx를 시스템 단위의 공공 투자로 전환함으로써 비용 효율성과 표준화를 동시에 달성합니다.
B. 민관 협력(PPP)
저소득 및 중저소득 국가에서는 PPP가 사실상 유일한 현실적 대안인 경우가 많습니다.
- 민간 벤더는 단계적·성과 연계 방식으로 AI 도구 제공
- 정부 또는 병원 시스템은 데이터·임상 환경·규모 제공
- 비용과 리스크를 병원이 단독으로 부담하지 않음
인도네시아, 태국, 베트남의 참석자들은 제한된 공공 예산 환경에서 AI 개발을 가능하게 하는 현실적 경로로 PPP를 지목했습니다.
C. 벤더 금융과 클라우드 경제
병원들은 점점 다음과 같은 방식을 선호하고 있습니다.
- 사용량 기반 클라우드 서비스
- 즉시 적용 가능한 AI 제품
- 구독형 요금 모델(대규모 선투자 대신)
이러한 접근은 CapEx를 OpEx로 전환해 진입 장벽을 낮추는 효과가 있습니다.다만 장기적인 클라우드 비용을 관리하지 않을 경우 총비용이 누적될 수 있음도 함께 지적됩니다.
비용 요인으로서의 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스
A. 조달 제약
여러 APAC 국가에서는 조달 제도 자체가 비용을 키우는 요인으로 작용한다.
- 서버·소프트웨어 도입 과정의 행정 지연(베트남, 인도네시아)
- 예측이 어려운 공공 부문 구매 주기
- 병원별로 분산된 표준
이러한 비효율은 AI 도구 자체가 저렴하더라도 총소유비용(TCO)을 상승시킨다.
B. 보상·보험 공백
아직 해결되지 않은 핵심 질문은 “AI 기반 진료 비용을 누가 부담하는가”다.
- AI 도구는 별도의 임상 서비스로 보상받는 경우가 드물고
- AI 관련 오류에 대한 보험·책임 기준도 불명확하다.
- 일부 임상의는 AI 도입이 보험료를 낮추기보다 오히려 높일 수 있다고 우려한다.
패널들은 자동차 산업을 예로 들며, AI 안전 기능이 보험료를 낮추는 구조와 달리 헬스케어에서는 그 반대 현상이 나타난다고 지적했다. 이는 아직 정책적으로 해소되지 않은 근본적 공백이다.
구축(Build) vs. 구매(Buy): AI 개발에서의 재무적 트레이드오프
A. 자체 개발(In-House Development)
KPMG에 따르면 전 세계 헬스케어 조직의 약 85%가 AI를 자체적으로 개발하고 있습니다. 주요 이유는 다음과 같습니다.
- 조직 특성에 맞춘 맞춤화 요구가 높습니다
- 데이터 주권과 보안에 대한 우려가 큽니다
- 장기적인 비용 통제가 가능하다고 판단합니다
다만 APAC 지역의 저·중소득 국가(LMICs)에서는 기본적인 디지털 인프라와 숙련된 인력이 뒷받침되지 않는 한, 자체 개발이 재정적으로 현실적이지 않은 경우가 많다는 점이 반복적으로 지적되고 있습니다.
B. 외부 솔루션 구매 및 현지화
많은 APAC 병원은 다음과 같은 혼합 전략(hybrid approach)을 선택하고 있습니다.
- 이미 검증된 외부 AI 솔루션 도입
- 현지 데이터로 재학습 및 재검증
- 공동 검증 센터 활용을 통한 비용 절감
이러한 접근법은 맥락적 정확성(contextual accuracy)과 환자 안전성에 대한 우려와 직접적으로 연결됩니다. 이 두 요소는 장기적인 비용 구조와 법적 책임에 중대한 영향을 미칩니다.
KPMG: 의료 분야에서 본격화되는 AI 도입. 여기 읽어보세요!
비용 요인으로서의 거버넌스, 리스크, 컴플라이언스
A. 기술 및 데이터 거버넌스
거버넌스는 종종 규제 장벽으로 인식되지만, 실제 현장에서는 강력한 비용 관리 수단으로 작동합니다. 이러한 점은 다양한 연구와 현장 사례를 통해 반복적으로 확인되고 있습니다.
- 명확한 가이드라인은 재작업과 책임 리스크를 감소시킵니다
- 표준화된 검증 절차는 위험한 배포를 사전에 차단합니다
- 국가 차원의 데이터 거버넌스는 중복 투자를 감소시킵니다
참가자들은 공통적으로 다음을 강조했습니다. 거버넌스가 취약한 수록 비용은 감소하지 않으며, 오히려 증가합니다.
B. 사이버 보안과 데이터 보호 비용
사이버 보안은 이제 협상의 대상이 아니라 필수적인 AI 비용 항목입니다.
- IDC는 2026년까지 APAC 헬스케어 조직의 약 40%가 AI 기반 위협 인텔리전스를 도입할 것으로 전망하고 있습니다.
- 랜섬웨어 공격으로 인해 병원이 수작업 운영으로 전환되며 막대한 재정 손실을 입는 사례가 증가하고 있습니다.
이에 따라 보안 비용은 더 이상 별도의 IT 예산이 아니라, AI 운영비(OpEx)의 핵심 구성 요소로 통합 관리되고 있습니다.
인력 재교육과 운영 모델 재설계
인력 관련 비용은 AI 도입 과정에서 가장 과소평가되는 비용 항목 중 하나입니다.
- 임상의가 AI를 신뢰하고 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하는 비용
- 실제 생산성 향상을 반영하도록 워크플로를 재설계하는 비용
- 직무 안정성 우려와 변화 저항을 관리하기 위한 비용
BCG 데이터에 따르면 APAC 지역은 생성형 AI 활용도는 선도적이지만, 거버넌스와 워크플로 재설계 측면에서는 뒤처져 있어 ROI가 희석되고 있습니다.
워크플로 재설계 없이 AI를 도입한 병원은 비용을 지불하고도 실질적인 절감 효과를 얻지 못하는 상황에 놓이기 쉽습니다.
APAC 헬스케어 리더를 위한 실천적 권고안
- AI ROI는 파일럿 단위가 아닌 3~10년 관점에서 설계
- 예산 수립 초기부터 CapEx와 OpEx를 명확히 분리
- 임상보다 먼저 워크플로·행정 AI를 우선 도입
- 가능하다면 공동 서비스·국가 단위 플랫폼 활용
- 단계적·성과 연계형 벤더 계약을 선호
- 사후 비용을 줄이기 위해 거버넌스에 선제 투자
- 사이버보안을 AI 핵심 비용 항목으로 인식
- 도입과 동시에 워크플로 재설계 추진
- 확산 전 인력의 AI 이해도와 활용 역량 확보
- AI 활용 사례를 국가 보건 전략과 정렬
한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 더 보기!
결론
APAC 지역 전반에서 AI 도입의 핵심 과제는 기술적 야심이 아니라 재정적 지속가능성 입니다. 성공적인 헬스케어 시스템은 가장 많은 비용을 지출하는 조직이 아니라, 비용을 전략적으로 배분하고 장기 가치에 맞춰 재원 구조를 설계하며 재무 계획에 거버넌스를 내재화한 조직입니다.
AI는 효율성, 접근성, 의료의 질을 분명히 개선할 수 있습니다. 그러나 이러한 효과는 병원이 파일럿 단계를 넘어 기반 인프라에 투자하고, AI를 단일 도구가 아닌 시스템 차원의 전환으로 관리할 때에만 실현됩니다.
생성형 AI와 고도화된 자동화가 확산될수록 비용 관리가 AI가 격차를 심화시킬지, 공동 자산이 될지를 결정하게 됩니다.
이제 재정적 질문은 “AI에 투자할 가치가 있는가”가 아닙니다. APAC 헬스케어 시스템이 AI를 어떻게 설계해야 확장 가능하고 책임 있으며 지속 가능한 형태로 구현할 수 있는가가 핵심입니다.
메이크봇: AI 전략을 확장 가능하고 비용 효율적인 실행으로
APAC 헬스케어 리더들이 파일럿 단계를 넘어서는 지금, 진짜 과제는 AI를 얼마나 빨리 도입했는가가 아니라 얼마나 낮은 자본 지출(CapEx)과 운영 지출(OpEx)로 이를 지속적으로 확장할 수 있는가입니다. 메이크봇(Makebot)은 바로 이 질문에 답하는 실질적인 실행 파트너입니다.
메이크봇은 통합 LLM 플랫폼 기반의 아키텍처를 통해, 개별 솔루션을 중복 도입하며 발생하는 초기 투자 비용을 최소화하고, 클라우드·온프레미스·하이브리드 환경 전반에서 운영 비용이 예측 가능하도록 설계된 비용 구조를 제공합니다. 이는 AI 도입을 위한 불필요한 CapEx를 줄이는 동시에, 장기적으로 누적되는 OpEx를 통제할 수 있는 기반이 됩니다.
또한 BotGrade, MagicTalk, MagicSearch, MagicVoice로 구성된 단일 플랫폼과 SIGIR 2025에서 발표된 HybridRAG 기술을 통해, 메이크봇은 성능 향상을 위해 비용을 늘리는 방식이 아니라, 동일한 비용으로 더 높은 정확도와 효율을 확보하는 구조적 비용 경쟁력을 구현합니다. 이 접근은 PoC 단계의 단기 성과에 그치지 않고, 프로덕션 환경에서의 안정성과 총소유비용(TCO) 절감으로 이어집니다.
전략에서 실행까지 메이크봇은 헬스케어 조직이 AI를 가장 낮은 비용 구조로 설계하고, 가장 빠르게 운영 단계로 전환하며, 가장 오래 지속 가능한 방식으로 확장할 수 있도록 돕는 통합 LLM 플랫폼 파트너입니다.
AI 도입을 고민하는 단계는 이미 지났습니다. 이제는 어떤 비용 구조로, 어떤 속도로, 어디까지 확장할 것인지를 설계해야 할 시점입니다.
메이크봇은 헬스케어 조직의 재무·운영·기술 환경을 함께 검토하며, 가장 낮은 CapEx와 OpEx로 지속 가능한 AI 확장 전략을 공동으로 설계합니다.
귀 조직의 AI 전환 전략을 실제 실행 단계로 연결하는 논의를 지금 메이크봇과 함께 시작하세요.
👉 www.makebot.ai
📩 b2b@makebot.ai
