사상 리더
장기요양 분야에 AI 도입이 오래 걸리는 이유
AI는 많은 산업에서 큰 진전을 보이고 있지만, 장기요양 시설에서의 도입은 여전히 더디고 어려운 상황입니다. 낙상 감지, 욕창 예방, 수면 질 평가 등을 통해 환자 돌봄을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 AI지만, 광범위한 배포로 가는 길은 결코 빠르지 않았습니다. 이는 투자자, 요양원 관리자, 시스템 통합업체 모두에게 중요한 문제로, 그들은 AI가 제공하는 변혁적 잠재력을 누구보다 잘 알고 있습니다. 그러나 그 약속에도 불구하고, 장기요양 분야의 AI는 우리가 기대하는 속도나 규모로 구현되고 있지 않습니다. 이는 AI를 아무런 안전장치나 검증 없이 무분별하게 받아들여야 한다는 뜻은 아닙니다. 하지만 돌봄 산업에는 분명한 우려가 존재하며, 이로 인해 해당 분야가 시대에 뒤처지고 있습니다. 다른 곳을 보면, 다른 산업들, 심지어 다른 의료 분야에서도 AI에 대한 개방성이 더 높습니다. AI는 질병 진단, 의료 종사자 교육, 그들의 업무 편의 증대를 위해 점점 더 많이 활용되고 있는데, 장기요양 분야에서도 마찬가지여야 할 이유가 무엇일까요?
벤처캐피털이 알아야 할 점
벤처캐피털에게 장기요양 AI는 여러 가지 이유로 매력적입니다. 첫째, 의료 소프트웨어는 일반적으로 반복적인 라이선스 계약을 통해 판매되며, 이는 이러한 솔루션을 제공하는 기업들을 주요 인수 대상으로 만듭니다. 특히 의료처럼 견고한 분야에서 반복적인 수익 흐름을 가진 기업들은 프리미엄 가치 평가를 받으며 인수되기에 매력적입니다. 최근 시장 활동이 이를 뒷받침합니다: 예를 들어, 2024년 7월, Nordic Capital이 오슬로 기반의 Senso를 인수했고, Avasure가 샌프란시스코 기반의 Ouva를 인수하는 등, 장기요양 분야에 대한 투자 열기가 뜨겁다는 신호를 보냈습니다. 하지만 이러한 시장 동인에도 불구하고, VC들은 종종 “어떤 기술이 주도할 것인가?”라고 묻습니다. 웨어러블, 레이더, 광학 센서 등 많은 후보가 있지만, 승리할 솔루션을 식별하는 것은 그들에게 쉽지 않습니다.
요양원 관리자: 상충되는 의제를 헤쳐나가기
장기요양 제공자들의 핵심 문제는 증가하는 인력 부족입니다. AI는 간병인의 생산성을 20-30% 증가시켜 줄 수 있어, 자원 제약 속에서도 양질의 돌봄을 유지하는 데 중요한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 관리자들은 공급업체들 사이의 상충되는 의제를 인지해야 합니다. 많은 시스템 통합업체들은 요양원과 장기적인 관계를 구축해 왔으며, AI를 받아들이는 데 완전히 동기 부여되지 않을 수 있습니다. 이유는 간단합니다: 그들의 수익은 현재의, 종종 구식인 시스템을 판매하고 유지하는 데 달려 있습니다. 이러한 시스템들은 모든 것을 단순화하고 카메라 한 대와 컴퓨터 비전 학습을 결합하는 등 더 적은 장비를 사용하는 AI의 도입으로 인해 그 빛이 바래기 시작하고 있습니다. 장기요양 시설은 현상 유지에 재정적 이해관계가 있는 시스템 통합업체들이 설치한 이러한 구식 기술에 크게 의존하고 있습니다. 현재 사용 중인 제품 목록에는 적외선 동작 센서, 도어 접점 센서, 음향 모니터링, 침대 센서, 웨어러블 장치 등이 포함됩니다. 이러한 시스템들은 기능은 하지만, 너무 많은 오경보를 생성하여 간병인들이 경보 피로에 시달리게 만든다는 점에서 최적과는 거리가 멉니다. 시스템 통합업체들에게는 이러한 시스템들이 잦은 유지보수와 지원을 필요로 한다는 점이 이점입니다. 보안에 특화된 시스템 통합업체들에게 장기요양 시장은 유망한 기회를 제시합니다. 보안은 과포화된 경쟁적인 공간, 즉 “레드 오션”입니다. 반면, AI의 도입 덕분에 장기요양 시설은 떠오르는 “블루 오션”을 대표합니다. 이 신생 시장으로 전환하려는 자들에게는 돈을 벌 기회가 있지만, 그들은 AI가 가져오는 독특한 도전 과제를 이해해야 합니다.
돌봄 분야의 압도적인 문제
장기요양 분야가 직면한 문제는 막대하며 두 가지로 나뉩니다:
- 급속한 고령화 인구와 더 긴 기대 수명으로 인한 돌봄 수요 증가.
- 지난 수십 년간의 출산율 감소로 악화된 간병인 공급의 감소. 최근 분석에 따르면 영국의 출산율은 다른 G7 국가들보다 빠르게 하락하여 8% 떨어졌습니다.
전 세계적으로 요양 병상 시장은 폭발적으로 증가할 예정입니다—현재 6,300만 개에서 2050년까지 1억 2,100만 개로요. 과제는 제한된 인적 자원을 관리하면서 이렇게 증가하는 수요를 어떻게 충족시킬 것인가입니다. 전 세계의 돌봄 종사자들은 이미 장시간 근무, 낮은 임금, 높은 스트레스로 과로하고 있으며, 이로 인해 점점 더 많은 이들이 당연히 이 업계를 떠나고 있습니다.
AI 도입이 이렇게 오래 걸리는 이유
장기요양에서 AI의 느린 도입은 네 가지 핵심 요인으로 귀결됩니다:
- 시스템 통합업체의 저항: AI는 현재 요양 시설에서 사용되는 여러 센서들을 고급 컴퓨터 비전으로 구동되는 단일 카메라 기반 솔루션으로 대체할 위협을 가합니다. 이는 차례로 기존 시스템 통합업체들의 수익 흐름을 위협합니다. 여러 측면에서 이 상황은 Netflix 대 Blockbuster나 디지털 카메라 대 Kodak 및 Polaroid와 같은 다른 잘 알려진 비즈니스 전투를 반영합니다. AI의 파괴적 잠재력은 분명하지만, 기존 업체들이 이를 받아들이기를 꺼리는 것 역시 분명합니다.
- 하드웨어의 지연: MIT 로봇공학 전문가 Rodney Brooks는 소프트웨어 도입은 번개처럼 빠르게 일어나지만(예: ChatGPT가 두 달 만에 1억 사용자에 도달), 하드웨어는 구현하는 데 훨씬 더 오래 걸린다고 지적합니다. AI 기반 솔루션에는 물리적 카메라, 케이블링, 설치가 필요하며, 이는 본질적으로 도입 과정을 늦춥니다.
- 교육 및 문화적 장벽: 장기요양에서는 젊은 간병인들이 더 경험이 많은 직원들로부터 현장에서 배웁니다. 이러한 멘토링 모델은 장점이 있지만, AI와 같은 새로운 기술을 도입하는 데 상당한 장벽을 만들기도 합니다. 전통적인 방법으로 훈련받은 간병인들은 종종 고급 시스템과 함께 작업하는 방법을 배우는 것을 거부하며, 이는 통합을 늦출 수 있습니다.
- 인식: AI는 엄청난 비판을 받아왔는데, 때로는 이해할 수 있지만 때로는 해당 주제에 대한 교육 부족 때문이기도 합니다. AI가 의료 분야에서 일자리를 대체하여 열심히 일하는 사람들의 소득을 빼앗을 것이라는 두려움이 있습니다. 그러나 AI가 올바르게 창조되고 적용될 때, 목표는 일자리를 빼앗는 것이 아니라 사람들의 일을 향상시키고 더 쉽게 만들어 그들이 돌봄 업무의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
결론: 미래는 여기에 있지만, 느리게 도착하고 있다
AI는 장기요양에 변혁적 잠재력을 제공하지만, 도입 과정은 필요 이상으로 훨씬 더 느립니다. 요양원 관리자들은 AI가 기존 공급업체 환경에 도전할지라도 생산성 향상을 위해 제공하는 기회를 인지해야 합니다. 벤처캐피털은 현재 분산된 시스템을 통합하고 개선하는 비전 기술에 주목해야 합니다. 장기요양 분야에서 AI 기반 솔루션을 제공하도록 전환하는 시스템 통합업체들은 성장하고 서비스가 충분히 제공되지 않는 시장에서 성공을 위한 위치를 선점할 수 있습니다. 궁극적으로, AI의 장기요양 도입은 느리지만 불가피한 과정이 될 것입니다. 문제는 AI가 이 분야를 변화시킬 것인지가 아니라, 얼마나 빨리 일어날 것이며, 누가 선도할 것인가입니다.
