의료 AI가 병원 문턱을 넘지 못하는 근본적 이유는 임상 데이터 부족과 실효성 검증의 공백이다. 기술력을 갖춘 스타트업도 병원 진입 전 검증·결과 축적이 어려워 상용화가 지연된다. 정부의 의료 AI 테스트베드 지원사업은 이 공백을 메우려는 첫 실증 플랫폼이다. 총 48억원 규모로 12개·10개 과제를 나눠 지원한다.

이 사업은 식약처 허가 제품과 워크플로우 개선형 제품을 모두 대상으로 해 실사용 증거를 빠르게 확보하도록 설계됐다. 선정 컨소시엄은 시범환경 구축부터 지표 설계·제품 연동·결과 분석까지 전주기를 지원받는다. 비수도권 의료기관 참여 우대와 비급여 실증 가능성은 지역 병원과 기업에 실질적 기회를 준다. 스타트업 입장에서는 임상적 유효성과 비용효과성을 동시에 보여줄 수 있는 드문 기회다.

투자 관점에서 뷰노는 이미 테스트베드형 실증의 전례를 만든 기업으로 주목된다. 뷰노의 딥카스는 제도적 수혜 이후 2021년 22억원에서 2023년 133억원, 2024년 258억원으로 성장했다. 백인수 스마일게이트인베스트먼트 본부장의 초기 투자는 10배 이상의 회수 성과로 업계의 관심을 불렀다. 그렇다면 투자자들은 어떤 기준으로 기업을 골라야 할까?

실증 데이터가 쌓이면 기업 가치 평가의 불확실성은 줄어들지만 보험 등재와 수가 확보가 실제 수익을 좌우한다는 점을 잊어서는 안 된다. 메디픽셀 사례는 신의료기술 평가 유예로 매출 모멘텀을 확인했으나 정식 등재까지의 여정이 남아 있음을 보여준다. 투자자는 임상 설계의 규모, RCT 계획, 해외 수가 전략과 파트너십 가능성을 중점적으로 살펴야 한다. 테스트베드는 정보의 가치를 화폐화할 수 있는 관문이며 그때가 투자 기회로 이어질 가능성이 크다