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검증 현황
데모가 아니라 실제 임상 현장에서 검증된 것부터 보여드립니다.
주근깨·흑자·기미 등 실제 사례를 통해 선택 기준을 다듬었습니다. 지금도 실증 현장에서 매일 쓰는 제품이기 때문에 투자자는 검증 속도와 현장 적합성을 함께 확인할 수 있습니다.
초기 도입과 피드백이 가능한 의료기관 네트워크를 확보해 가고 있습니다. 병원은 유통 채널이 아니라 검증과 확장의 기반입니다.
성형외과 창상 평가를 정량화하는 분야별 AI를 산학 공동개발하고 있습니다. 연구와 임상이 연결된 채로 개발이 시작됐다는 점이 후속 확장의 신뢰 기반입니다.
한 분야 AI 하나를 따라 만드는 것으로는 쉽게 복제되지 않는, 서로 맞물린 다섯 가지 우위입니다.
Why this structure is hard to copy
전 외래에 공통으로 쓰이는 통역·추론 인프라는 한 분야 AI만으로는 만들 수 없는 자산입니다. 진료과가 늘수록 가치가 더 커집니다.
DermatoScan AI를 첫 검증 사례로 임상 검증하며, 외부 입점 AI의 기준을 확보합니다. 검증 데이터가 쌓일수록 후발 주자와의 격차가 벌어집니다.
초기 협력 병원과 분과 전문의 네트워크, 그리고 울산대학교 산학 채널이 도입과 검증의 기반이 됩니다. 신뢰 기반의 의료 네트워크는 광고로 살 수 없습니다.
AI가 의료진을 대체하지 않고 보강하기 때문에, 의료진의 권위 위에서 신뢰가 쌓입니다. 의료진이 의사결정 주체로 남으므로 현장 도입 저항이 낮습니다.
대표의 비급여 임상 전문성과 기술 역량의 결합은 시장에서 보기 드문 조합입니다. 임상 현장의 문제 정의와 기술 구현이 한 팀 안에서 이어집니다.
Market
한 분야 AI 하나로 보면 작아 보이지만, 전 외래에 공통으로 깔리면 이야기가 달라집니다. 공통 인프라 구독과 분야별 AI 서비스를 합쳐 시장을 봅니다.
글로벌 의료 AI 서비스와 의료 연결, 인재 교육·원격 자문을 포함한 전체 가용 시장입니다.
피부·성형을 포함한 전 외래의 공통 인프라와 AI 생태계가 직접 겨냥하는 시장입니다.
3년 내 현실적으로 도달할 한국 외국인 비급여 진료와 국내 의료기관용 서비스 시장입니다.
글로벌 확장
한국은 임상 수준과 디지털 진료 도입이 모두 높아, 한국에서 검증한 의료 AI는 해외에서 신뢰를 얻기 쉽습니다. 특히 전문의가 부족한 신흥 의료시장에서 의료진을 보조하는 AI의 가치는 더 커집니다.
높은 임상 수준에서 쌓은 검증 기록이 해외 도입의 출발선이 됩니다. K-의료의 신뢰가 제품에 그대로 따라옵니다.
Dockie-talkie 실시간 의료통역이 기반이라, 다국어·국경 간 진료에 처음부터 맞춰져 있습니다.
전문의 접근이 어려운 신흥국일수록 의료진을 보조하는 AI가 메우는 격차가 큽니다.
기존 EMR 부담이 적어 클라우드 기반 임상 OS를 빠르게 올릴 수 있습니다.
해외 확장은 Phase 3 단계의 목표이며, 현재 해외 매출이나 실가동은 없습니다.
Business Model
수익 모델은 의사 좌석당 월 구독입니다. AI 기반 차트를 기본으로 통역·추론·분야별 AI를 좌석당 더하거나, 전체 무제한 플랜을 둡니다. 시술 가격이나 권유와 분리돼 있어, 매출이 의료진의 판단을 흔들 이유가 없습니다.
| 수익원 | 구조 |
|---|---|
| AI 기반 차트 (Clinical OS · Layer 0) | 좌석당 월 15만 원 |
| 공통 인프라 (Dockie-talkie 통역 · Clinical Copilot 추론) | 좌석당 월 10~15만 원 |
| 분야별 Vertical AI (DermatoScan · WoundScan) | 개당 좌석당 월 15만 원 |
| 전체 플랫폼 무제한 | 좌석당 월 40만 원 |
| 외부 AI 입점 | 모델 미확정 · 단계적 |
모든 요금은 의사 좌석당 월 기준이며 시술 가격·종류와 연동되지 않습니다. 번들에 항목을 더할수록 항목당 5%씩 추가 할인되고, 요금은 출시 전이라 변동될 수 있습니다.
좌석당 월정액
시술 건수·가격이 아니라 의사 좌석 단위로 과금
월 15~40만 원
차트 기본부터 전체 무제한까지 (좌석당, 목표)
3-Year Target
도입 의료기관 확대와 분야별 AI 제품군 확장을 통해 3년 내 연 매출 약 50억 원을 목표로 합니다.
100개
도입 의료기관
5,000명
누적 환자
3종+
AI 제품군
약 50억 원
연 매출 목표
Roadmap
검증과 개발은 지원으로 먼저 확보하고, 초기 투자로 속도를 냅니다. 두 트랙은 경쟁이 아니라 순서입니다.
DermatoScan 검증과 Dockie-talkie 클리닉 테스트를 진행하고, WoundScan 개발을 병행합니다. 정부 지원 신청과 압구정튠의원 첫 적용 병원 운영을 함께 진행합니다.
시드 라운드와 함께 Clinical Copilot을 출시합니다. 공통 인프라의 병원용 서비스를 본격화하고 신규 분야 AI를 확장합니다.
외부 AI 입점 생태계를 개시하고, 동남아·중동을 중심으로 해외 확장과 시리즈 A를 추진합니다.
Funding
이와 병행하여 벤처기업 확인(연구개발기업 트랙)을 추진해 정책·세제 혜택과 후속 펀딩 신뢰도를 함께 확보합니다.
2026년 정부·기관 프로그램을 통해 지분 희석 없이 검증과 개발 기반을 확보합니다. 의료 AI에 맞는 프로그램을 중심으로 신청합니다.
첫 검증 사례와 내부 AI 검증 데이터를 만든 지금, 출시 전 가장 중요한 구간을 함께 만들 투자자를 찾습니다. 의료 AI의 책임과 속도를 같이 믿는, 운명 같은 여러분을 기다립니다.
Team
진료권을 가진 의사 창업자와 의사·개발 통합 코어, 그리고 분과 전문의 자문 네트워크가 한 루프 안에서 움직입니다.
사업 총괄·전략·임상 검증을 담당합니다. 직접 진료권을 가진 의사 창업자로서 실제 외래에서 문제를 발견하고 제품 검증까지 연결합니다.
KAIST 컴퓨터공학 학사·석사와 문화기술대학원 공학 박사 배경을 바탕으로 AetherHeal 전체 agent system과 백엔드 아키텍처를 총괄합니다. 진료 대화, 이미지, 임상 메모가 하나의 검토 가능한 데이터 흐름으로 이어지도록 시스템을 설계합니다.
Network
각 분야의 전문의가 제품 검증과 임상 기준 수립에 참여합니다. 개별 고용이 아니라 진료권과 연구를 기반으로 한 자문 관계입니다.
FAQ
투자 검토 과정에서 가장 많이 받는 질문을 정리했습니다.