세계의 의료 AI 챗봇 회사

2024-2026 글로벌 의료 인공지능 챗봇 산업

1. 서론: 의료 AI의 패러다임 전환과 글로벌 시장 동향

2024년에서 2026년 초에 이르는 기간 동안 글로벌 의료 인공지능(AI) 챗봇 및 대화형 에이전트 시장은 기술적 호기심의 단계를 넘어 의료 서비스의 핵심 인프라로 자리 잡는 급격한 패러다임 전환을 경험하고 있다. 과거의 의료 챗봇이 단순한 규칙 기반(Rule-based)의 증상 확인기(Symptom Checker)에 머물렀다면, 현재는 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 '에이전트 AI(Agentic AI)'가 등장하여 복잡한 임상 추론, 업무 자동화, 그리고 정서적 교감까지 수행하는 단계로 진화하였다.

이러한 변화의 중심에는 의료 인력 부족, 임상 문서 작업으로 인한 의료진의 번아웃, 그리고 고령화 사회로 인한 만성 질환 관리 수요의 폭발적 증가가 자리 잡고 있다. 이에 따라 시장은 크게 두 가지 거대한 축으로 양분되어 발전하고 있다. 첫째는 의사와 환자 간의 대화를 실시간으로 청취하고 의료 기록을 자동 생성하는 '앰비언트 클리니컬 인텔리전스(Ambient Clinical Intelligence, ACI)' 분야이며, 둘째는 환자와 직접 소통하며 예진, 만성 질환 관리, 복약 지도를 수행하는 '환자 대면 의료 에이전트(Patient-Facing Medical Agents)' 분야이다.1

본 보고서는 2025년 현재 글로벌 의료 AI 시장을 주도하는 주요 기업들의 기술력과 사업 모델, 한국 기업들의 글로벌 진출 현황, 그리고 이들을 둘러싼 규제 및 법적 쟁점을 포괄적으로 분석한다. 특히 막대한 자본이 집중되고 있는 전문화된 버티컬 AI 기업들의 부상과, 무리한 확장으로 몰락한 기업들의 사례를 통해 지속 가능한 의료 AI 사업 모델의 조건을 규명하고자 한다.

2. 임상 문서 자동화(ACI) 시장의 패권 경쟁: 의사의 업무 혁신

의료 AI 챗봇 시장에서 가장 즉각적이고 확실한 수익 모델을 창출하고 있는 분야는 단연 ACI이다. 이 기술은 진료실에서 발생하는 대화를 인공지능이 실시간으로 듣고, 이를 구조화된 의료 기록(SOAP Note)으로 변환하며, 나아가 처방 오더와 보험 청구 코드를 자동으로 생성한다. 이는 의사가 키보드 입력이 아닌 환자와의 눈맞춤에 집중할 수 있게 함으로써 진료의 질을 높이고 번아웃을 줄이는 핵심 솔루션으로 평가받고 있다.3

2.1 시장 구조 및 경쟁 구도

2025년 기준, ACI 시장은 마이크로소프트(Microsoft) 산하의 뉘앙스(Nuance)와 스타트업 진영의 선두주자인 어브리지(Abridge)가 시장의 과반을 점유하며 치열한 양강 구도를 형성하고 있다. 여기에 앰비언스 헬스케어(Ambience Healthcare)와 수키(Suki) 등의 후발 주자들이 특화된 기능을 앞세워 추격하는 형국이다.6

2.2 어브리지(Abridge): 과학적 접근과 '신뢰 기술'의 승리

어브리지(Abridge)는 2025년 시리즈 D 및 E 투자를 통해 기업 가치가 27억 5천만 달러(약 3조 8천억 원) 이상으로 급등하며 시장의 판도를 뒤흔들었다.9 이들의 급성장 배경에는 생성형 AI의 고질적 문제인 '환각(Hallucination)' 현상을 기술적으로 통제한 'Linked Evidence(근거 연결)' 기술이 있다.

● Linked Evidence 기술: 어브리지의 AI가 생성한 요약문의 특정 문장을 클릭하면, 원본 대화 녹음 중 해당 내용이 언급된 정확한 시점으로 이동하여 오디오를 재생하고 스크립트를 하이라이트한다. 이는 의사가 AI의 작성 내용을 즉각적으로 검증(Audit)할 수 있게 하여, 블랙박스 모델에 대한 의료진의 불신을 해소하는 데 결정적인 역할을 했다.8

● 과학적 리더십: 어브리지는 카네기멜론대학교 출신의 AI 연구진을 필두로 '컨패뷸레이션(작화) 제거(Confabulation Elimination)'와 같은 주제로 논문을 발표하며, 단순한 상용 제품 개발을 넘어 학술적 엄밀성을 강조하는 전략을 취했다. 이는 보수적인 의료계의 신뢰를 얻는 데 주효했다.8

● 확장성: 에픽(Epic)과 같은 주요 전자의무기록(EHR) 시스템 내에 'Haiku' 앱 등을 통해 깊숙이 통합되어, 의사가 별도의 앱을 켜는 번거로움 없이 워크플로우 내에서 자연스럽게 AI를 활용할 수 있도록 지원한다.10

2.3 마이크로소프트 뉘앙스(Nuance): 제국의 역습, DAX Copilot

마이크로소프트에 인수된 뉘앙스는 전통적인 의료 받아쓰기(Dictation) 시장의 강자로서, DAX(Dragon Ambient eXperience) Copilot을 통해 시장 방어에 나서고 있다.

● 인프라의 힘: 뉘앙스의 가장 큰 강점은 마이크로소프트의 Azure 클라우드 인프라를 기반으로 한 강력한 보안과 규제 준수 능력이다. 이는 데이터 보안에 극도로 민감한 대형 병원 시스템(Enterprise Health Systems)이 스타트업 대신 뉘앙스를 선택하게 만드는 핵심 요인이다.15

● 기술적 특징: GPT-4를 기반으로 한 DAX Copilot은 99% 이상의 높은 정확도를 자랑하며, 다화자 분리(Multi-speaker detection) 기능이 뛰어나 의사, 환자, 보호자가 섞여서 말하는 복잡한 상황에서도 정확한 기록을 생성한다.7

● 비용 및 도입 장벽: 그러나 월 700달러 이상의 높은 비용과, 도입 시 1~2시간 이상의 설정 시간이 소요되는 등 스타트업 제품 대비 무겁고 비싸다는 점이 약점으로 지적되기도 한다.5

2.4 앰비언스 헬스케어(Ambience Healthcare): AI 운영체제(OS)로의 진화

앰비언스 헬스케어는 단순한 '서기(Scribe)' 역할을 넘어 병원 운영 전반을 자동화하는 **'앰비언스 운영체제(Ambience Operating System)'**를 표방한다. 2025년 2억 4,300만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치하며 급부상했다.17

● 전주기 지원: 앰비언스의 AI는 진료 기록뿐만 아니라 진료 전 환자 정보 요약(Pre-charting), 진료 후 환자용 요약지(After-visit summary), 전문의 의뢰서 작성, 그리고 보험 청구를 위한 CDI(임상 문서 개선) 보조까지 수행한다. 이는 진료의 '전-중-후' 모든 과정을 AI가 보조하는 형태이다.19

● 전문과목 특화: 정신건강의학과, 종양내과 등 일반적인 SOAP 노트 양식과 다른 특수한 기록이 필요한 과목들에 대해 맞춤형 모델을 제공하여 범용 모델의 한계를 극복했다.17

3. 환자 대면 의료 에이전트: 안전성과 공감의 기술

ACI가 의료진을 위한 기술이라면, 환자를 직접 상대하는 AI 챗봇 시장은 '안전성'을 최우선 가치로 내세우며 진화하고 있다. 과거의 단순 룰 베이스 챗봇이 LLM 기반의 '생성형 의료 상담원'으로 진화하면서, 환각 현상을 억제하고 의학적 정확성을 담보하는 것이 기업의 생존을 결정짓는 요소가 되었다.

3.1 히포크라틱 AI(Hippocratic AI): 안전 제일주의와 슈퍼 스태핑

히포크라틱 AI는 2026년 초 35억 달러(약 4조 8천억 원)의 기업 가치를 인정받으며 환자 대면 AI 분야의 유니콘으로 등극했다.21 이 회사의 핵심 철학은 "진단을 하지 않는 안전한 AI"이며, 만성 질환 관리나 수술 전후 안내와 같은 비진단적 업무에 집중한다.

● 폴라리스(Polaris) 성좌 아키텍처(Constellation Architecture): 히포크라틱 AI 기술의 정점은 '성좌 아키텍처'라 불리는 다중 모델 시스템이다. 4조 2천억 개(4.2T) 파라미터를 가진 이 시스템은 단일 거대 모델이 모든 것을 처리하는 대신, 환자와 대화하는 '주 모델(Primary Agent)'과 이를 감시하는 다수의 '전문가 지원 모델(Specialist Support Models)'이 협력한다.23

○ 예를 들어, 주 모델이 환자와 대화할 때 '영양학 모델', '약물 모델', '법적 규제 모델' 등이 실시간으로 대화를 모니터링하며 잘못된 정보가 생성되는 것을 차단한다.

○ 이러한 구조 덕분에 폴라리스 3.0은 99.38%의 임상 정확도를 달성하며 GPT-4와 같은 범용 모델 대비 월등한 의료 안전성을 입증했다.24

● 슈퍼 스태핑(Super Staffing) 모델: 히포크라틱 AI는 AI를 소프트웨어로 판매하는 것이 아니라, 시간당 $9 미만의 비용으로 일하는 'AI 간호사'로 포지셔닝한다. 이는 전 세계적인 의료 인력 부족 문제를 해결하기 위한 '디지털 인력' 공급 모델로, 병원의 인건비 부담을 획기적으로 낮추는 것을 목표로 한다.26

3.2 K 헬스(K Health): 데이터 기반의 확률적 진단

K 헬스는 단순한 챗봇을 넘어, 실제 임상 데이터를 학습한 AI를 통해 1차 진료(Primary Care)를 혁신하고 있다. 이들은 메이요 클리닉(Mayo Clinic) 등과 협력하여 독자적인 AI 모델을 구축했다.27

● PLM(People Like Me) 기술: K 헬스의 AI인 'KAI'는 수백만 건의 익명화된 실제 의료 기록을 학습했다. 환자가 증상을 입력하면, AI는 의학 교과서의 이론적 지식이 아닌, 유사한 증상과 프로필을 가진 수만 명의 환자 데이터(People Like Me)를 분석하여 가장 가능성 높은 질환을 확률적으로 제시한다.29

● 지식 에이전트(Knowledge Agent)와 생성형 AI: 2025년 도입된 '지식 에이전트'는 환자의 전자의무기록(EMR)과 대화 내용을 결합하여 개인화된 의료 상담을 제공한다. 이는 단순한 정보 검색을 넘어, 환자를 적절한 진료과로 안내(Triage)하거나 필요한 검사를 사전에 예약하는 등 병원의 '디지털 정문(Digital Front Door)' 역할을 수행한다.30

3.3 에이다 헬스(Ada Health): 검색 증강 생성(RAG)의 모범 사례

독일 베를린에 본사를 둔 에이다 헬스는 전 세계적으로 가장 신뢰받는 증상 확인 앱 중 하나이다. 에이다는 LLM의 유창함과 자체 구축한 의학 지식 베이스의 정확성을 결합하기 위해 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 적극 활용한다.31

● RAG 기반의 신뢰성: 에이다의 AI는 답변을 생성할 때 LLM이 학습한 인터넷 데이터에 의존하지 않는다. 대신, 에이다가 수년간 의사들과 함께 구축한 검증된 의학 지식 그래프에서 관련 정보를 먼저 검색(Retrieval)하고, 이를 바탕으로 답변을 생성(Generation)한다. 이를 통해 할루시네이션 위험을 최소화하면서도 자연스러운 대화 경험을 제공한다.33

● 상호운용성: 에이다는 HL7 FHIR 표준 등을 준수하며 다양한 의료 시스템과 연동되어, 환자의 증상 분석 결과를 병원의 EHR로 매끄럽게 전송하는 중개자 역할을 수행한다.34

4. 정신건강 및 디지털 치료제(DTx): 규제와 검증의 시대로

팬데믹 이후 급성장한 정신건강 AI 챗봇 시장은 2024~2025년을 기점으로 '웰니스(Wellness) 앱'과 '디지털 치료기기(DTx)'로 명확히 갈라지고 있다. 규제 당국의 감시가 강화되면서, 임상적 근거가 없는 서비스는 도태되고 FDA 등의 승인을 받은 서비스만이 생존하는 '옥석 가리기'가 진행 중이다.

4.1 워봇 헬스(Woebot Health): 치료제로서의 AI

워봇(Woebot)은 '주머니 속의 치료사'를 표방하며 인지행동치료(CBT) 기반의 대화를 제공한다.

● 규제 승인 및 피벗: 워봇은 산후 우울증(PPD) 치료 목적 등으로 미국 FDA로부터 '혁신 의료기기(Breakthrough Device Designation)' 지정을 받았다.35 특히 2025년에는 소비자 대상(D2C) 앱 서비스를 중단하고, 기업 및 병원과 계약하는 B2B 모델로 완전히 전환했다. 이는 규제 기관의 요구사항을 충족하고 확실한 수익 모델을 구축하기 위한 전략적 선택이었다.37

● 임상적 유대감(Therapeutic Alliance): 워봇의 핵심 경쟁력은 AI가 인간 치료사와 유사한 수준의 정서적 유대감을 형성할 수 있음을 임상 시험을 통해 입증하려는 노력에 있다. 이는 AI가 단순한 도구가 아니라 치료적 관계의 파트너가 될 수 있음을 시사한다.35

4.2 와이사(Wysa): 하이브리드 케어 모델

와이사(Wysa)는 AI 챗봇과 인간 상담사를 결합한 모델로 차별화했다.

● 단계별 케어: 경증 환자에게는 AI 챗봇이 CBT 기반의 대화를 제공하고, 위험도가 높거나 심층 상담이 필요한 경우 인간 치료사에게 연계하는 '단계적 치료(Stepped Care)' 모델을 운영한다.38

● 임상 근거 및 인수 합병: 와이사는 만성 통증 및 불안 장애에 대한 무작위 대조 시험(RCT) 결과를 보유하고 있으며, 2025년 가상 행동 건강 제공업체인 'April Health'를 인수하며 서비스 영역을 확장했다.40 이는 AI 기업이 전통적인 의료 서비스 공급망으로 진입하는 대표적인 사례이다.

5. 한국 의료 AI 기업의 도약: 글로벌 시장을 향한 도전

한국은 세계적인 수준의 IT 인프라와 단일 건강보험 데이터, 그리고 정부의 적극적인 AI 육성 정책에 힘입어 의료 AI 강국으로 부상하고 있다. 특히 네이버와 카카오 같은 플랫폼 기업과 루닛, 뷰노, 제이엘케이 등 전문 의료 AI 기업들이 글로벌 시장에서 두각을 나타내고 있다.

5.1 네이버(Naver): 하이퍼클로바 기반의 '케어콜'

네이버는 자체 개발한 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바(HyperCLOVA)'를 기반으로 '클로바 케어콜(CLOVA CareCall)' 서비스를 운영하며 고령화 사회의 돌봄 문제 해결에 앞장서고 있다.

● 기억하는 AI: 클로바 케어콜의 가장 큰 특징은 '장기 기억(Long-term Memory)' 기술이다. AI가 독거노인 등 대상자와의 과거 대화 내용을 기억하고, "지난주에 허리 아프시다고 하셨는데, 지금은 좀 어떠세요?"와 같이 안부를 묻는다. 이러한 연속성 있는 대화는 사용자에게 깊은 정서적 안정감을 주며, 높은 응답률과 서비스 만족도로 이어진다.42

● 글로벌 확장: 네이버는 이러한 기술력을 바탕으로 초고령 사회인 일본 시장에도 진출하여 지자체와 협력 사업을 전개하고 있다.43

5.2 카카오 헬스케어(Kakao Healthcare): 생활 밀착형 관리 '파스타'

카카오 헬스케어는 국민 메신저 카카오톡의 접근성을 무기로 만성 질환 관리 플랫폼 **'파스타(PASTA)'**를 출시했다.

● 연속혈당측정기(CGM) 연동: 파스타는 덱스콤(Dexcom), 아이센스(i-Sens) 등의 CGM 센서와 연동되어 실시간 혈당 정보를 수집한다. AI 챗봇은 이 데이터와 사용자가 촬영한 음식 사진(Vision AI 분석)을 결합하여, "점심에 드신 파스타 때문에 혈당이 급격히 올랐네요. 가벼운 산책을 추천합니다"와 같은 실시간 코칭을 제공한다.44

● 에이전트 AI로의 진화: 2025년 카카오는 모바일 앱 중심에서 '에이전트 AI' 생태계로의 전환을 선언하며, 더욱 능동적이고 개인화된 건강 관리 서비스를 예고했다.46

5.3 전문 의료 AI 기업: 진단 보조에서 플랫폼으로

● 루닛(Lunit) & 뷰노(Vuno): 영상 진단 AI 분야의 글로벌 리더인 루닛과 뷰노는 단순 판독을 넘어, 해당 결과를 임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS)과 결합하고 있다. 루닛은 암 검진 및 치료 반응 예측 솔루션으로, 뷰노는 심정지 예측 등 생체 신호 분석으로 FDA 승인을 획득하며 미국 시장을 공략 중이다.47

● 제이엘케이(JLK): 뇌졸중 진단 전주기 솔루션을 보유한 제이엘케이는 2025년 초까지 5개 이상의 솔루션에 대해 FDA 승인을 획득하며 한국 기업 중 가장 공격적인 미국 진출 행보를 보이고 있다.49

6. 시장의 교훈: 실패와 피벗(Pivot)의 사례 분석

성공 사례 이면에는 무리한 확장과 검증되지 않은 기술로 인해 몰락한 기업들도 존재한다. 이는 의료 AI 시장에서 '지속 가능성'이 무엇인지 보여주는 반면교사이다.

6.1 바빌론 헬스(Babylon Health)의 몰락

영국의 유니콘 기업이었던 바빌론 헬스는 "모두를 위한 AI 의사"를 표방하며 공격적으로 확장했으나, 2023년 파산하고 2024~2025년에 걸쳐 자산 매각 및 청산 절차를 밟았다.50

● 실패 원인: 바빌론은 AI의 능력을 과대포장(규칙 기반 챗봇을 고도화된 AI로 홍보)했으며, 실제 진료는 여전히 많은 인간 의사 인력을 필요로 했다. 기술로 비용을 낮추지 못한 상태에서 '가치 기반 진료(Value-based Care)' 계약을 무리하게 수주하여, 환자가 늘어날수록 적자가 커지는 구조적 모순에 빠졌다. 이는 의료 AI 사업에서 '단위 경제(Unit Economics)'의 중요성을 일깨운 사례이다.51

6.2 부이 헬스(Buoy Health)의 비즈니스 모델 전환

증상 확인 챗봇으로 시작한 부이 헬스는 단순 정보 제공만으로는 수익화가 어렵다는 것을 깨닫고 비즈니스 모델을 전환했다.

● 마켓플레이스 모델: 부이 헬스는 2025년 현재, AI로 환자의 상태를 파악한 뒤 적절한 의료 서비스 제공자(원격 진료, 약 배달 등)에게 연결해 주는 '마켓플레이스' 또는 '네비게이션' 모델로 피벗했다. 이는 진단 자체보다는 환자의 여정(Patient Journey)을 관리하고 연결하는 데서 가치를 창출하는 전략이다.53

7. 핵심 기술 분석: 신뢰할 수 있는 AI를 향하여

2024년 이후 의료 AI 기술 경쟁의 핵심은 '성능(Performance)'에서 '안전성(Safety)'과 '신뢰성(Trust)'으로 이동했다.

7.1 컨스텔레이션 아키텍처 (Constellation Architecture)

히포크라틱 AI가 주도하는 이 아키텍처는 "AI가 AI를 감시하는" 구조이다. 공감 능력이 뛰어난 주 모델이 환자와 대화하는 동안, 의학 지식 모델, 법률 모델, 약물 상호작용 모델 등 수십 개의 전문 모델이 실시간으로 대화 내용을 검토한다. 이는 단일 LLM의 한계를 극복하고 의료적 정합성을 높이는 핵심 기술이다.23

7.2 근거 연결 (Linked Evidence)

어브리지의 기술로 대표되는 근거 연결은 생성된 텍스트와 원본 데이터(음성, 전사된 텍스트)를 1:1로 매핑한다. 이는 사용자가 AI의 발언이 어디에 근거했는지 즉시 확인할 수 있게 하여, AI의 '설명 가능성(Explainability)'을 획기적으로 높였다.11

7.3 검색 증강 생성 (RAG)

에이다 헬스 등이 활용하는 RAG는 LLM이 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스(임상 가이드라인, 의학 논문 등)를 실시간으로 참조하여 답변을 생성하게 한다. 이는 모델 재학습 없이도 최신 의학 정보를 반영할 수 있고, 할루시네이션을 억제하는 데 효과적이다.31

8. 규제 환경 및 법적 리스크: 성장통과 가이드라인

기술의 발전 속도가 규제 속도를 앞지르면서 다양한 법적, 윤리적 문제가 발생하고 있다.

8.1 FDA의 생성형 AI 규제 딜레마

미국 FDA는 2025년 자체 개발한 생성형 AI 도구 'Elsa'가 내부 시범 운영에서 의학 연구를 조작(Hallucination)하는 문제를 겪으며, 생성형 AI의 위험성을 직접 체감했다.56 이로 인해 FDA는 2025년 말까지도 순수 생성형 AI 기반의 진단 기기 승인에 매우 보수적인 태도를 취하고 있으며, '인간 개입(Human-in-the-loop)'과 엄격한 '시판 후 모니터링(Post-market Surveillance)'을 필수 조건으로 요구하고 있다.58

8.2 AI 챗봇 소송과 제조물 책임

2024~2025년 사이 Character.AI 등 감성형 챗봇이 청소년의 자살이나 정신적 고통에 영향을 주었다는 이유로 다수의 소송이 제기되었다.60 법조계에서는 AI 챗봇을 '언론/출판물'로 볼 것인지 '제조물'로 볼 것인지에 대한 논쟁이 치열하며, 이는 향후 의료 AI 기업들의 책임 보험 및 서비스 약관에 중대한 영향을 미칠 것으로 보인다. 의료 AI 기업들은 이러한 리스크를 피하기 위해 "본 서비스는 의료 행위가 아님"을 명시하고, 위기 상황 시 즉각적인 인간 개입 프로토콜을 강화하고 있다.62

9. 결론 및 미래 전망 (2026-2030)

2024년부터 2026년까지의 글로벌 의료 AI 챗봇 시장은 '탐색기'를 지나 '본격적인 도입기'에 접어들었다. 시장은 기술적 완성도와 임상적 안전성을 갖춘 소수의 '버티컬 AI' 기업 중심으로 재편되고 있다.

향후 전망 및 시사점:

1. AI의 유틸리티화: 앰비언트 AI(ACI)는 병원의 전기나 수도처럼 필수적인 인프라가 될 것이다. 의사들은 더 이상 진료 기록 작성에 시간을 쏟지 않게 될 것이며, 이 시장을 선점한 기업(Nuance, Abridge)이 방대한 의료 데이터를 독점할 가능성이 크다.

2. 안전성 기술이 곧 경제적 해자: 화려한 대화 능력보다 'Linked Evidence'나 'Constellation Architecture'와 같이 AI의 오류를 통제하고 검증할 수 있는 안전성 기술이 기업의 가장 큰 경쟁력이자 진입 장벽이 될 것이다.

3. 한국 기업의 기회: 하드웨어(의료기기)와 소프트웨어(AI)의 융합, 그리고 강력한 IT 인프라를 보유한 한국 기업들은 틈새 시장을 넘어 글로벌 플레이어로 도약할 잠재력이 충분하다. 특히 고령화 케어(네이버)와 만성 질환 관리(카카오) 모델은 전 세계적인 인구 구조 변화에 부합하는 솔루션이다.

4. 인간 중심의 AI: 결국 의료 AI의 성공은 기술 자체가 아니라, 그것이 얼마나 인간 의료진을 잘 보조(Augmentation)하고 환자에게 공감(Empathy)할 수 있느냐에 달려 있다. '의사를 대체하는 AI'가 아닌 '의사를 돕는 AI'가 시장의 승자가 될 것이다.

참고 자료

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17. Ambience Healthcare Announces $243 Million Series C to Scale its AI Platform for Health Systems, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.ambiencehealthcare.com/blog/ambience-healthcare-announces-243-million-series-c-to-scale-its-ai-platform-for-health-systems

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19. Ambience AI Operating System for Healthcare (powered by Ambience Healthcare) - Digital Marketplace, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.applytosupply.digitalmarketplace.service.gov.uk/g-cloud/services/285898651648070

20. The Only AI Platform Built for the Full Clinical Workflow - Ambience Healthcare, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.ambiencehealthcare.com/products

21. Hippocratic AI Announces Series C Funding $126 Million, 1월 20, 2026에 액세스, https://hippocraticai.com/hippocratic-ai-announces-series-c-funding-126-million/

22. Hippocratic AI Raises $126M to Fund Mergers, Acquisitions, and Product Innovation - HLTH, 1월 20, 2026에 액세스, https://hlth.com/insights/news/hippocratic-ai-raises-126m-to-fund-mergers-acquisitions-and-product-innovation-2025-11-07

23. Our Safety Focused Healthcare LLM is Now Patented - Hippocratic AI, 1월 20, 2026에 액세스, https://hippocraticai.com/safety-focused-llm-patent/

24. Polaris 3.0 - Hippocratic AI, 1월 20, 2026에 액세스, https://hippocraticai.com/polaris-3/

25. Hippocratic AI Releases Polaris 3.0: A 4.2 Trillion Parameter Suite of 22 LLMs, Enhancing Patient Safety and Experience By Leveraging Real-World Experiences - Business Wire, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.businesswire.com/news/home/20250319172281/en/Hippocratic-AI-Releases-Polaris-3.0-A-4.2-Trillion-Parameter-Suite-of-22-LLMs-Enhancing-Patient-Safety-and-Experience-By-Leveraging-Real-World-Experiences

26. Hippocratic AI: Home, 1월 20, 2026에 액세스, https://hippocraticai.com/

27. Northwell Health Adopts K Health's AI Intake Tech For Virtual Primary Care - HLTH, 1월 20, 2026에 액세스, https://hlth.com/insights/news/northwell-health-adopts-k-health-s-ai-intake-tech-for-virtual-primary-care-2025-11-24

28. AI-powered growth: How K Health is transforming patient engagement - YouTube, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.youtube.com/shorts/cPHBwbSAwJc

29. Top 10 AI Healthcare Apps in USA | BuzzyBrains, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.buzzybrains.com/blog/top-ai-healthcare-apps-in-usa/

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54. Need a Buoy? Buoy Health Launches the Future of Personalized Care with a Digital Health Marketplace - PR Newswire, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.prnewswire.com/news-releases/need-a-buoy-buoy-health-launches-the-future-of-personalized-care-with-a-digital-health-marketplace-301578477.html

55. Polaris: A Safety-focused LLM Constellation Architecture for Healthcare - arXiv, 1월 20, 2026에 액세스, https://arxiv.org/html/2403.13313v1

56. The FDA's new drug-approving AI chatbot is not helping - Mashable, 1월 20, 2026에 액세스, https://mashable.com/article/fda-chatbot-hallucinating-trump-admin-puhses-healthcare-ai

57. FDA's Elsa AI Tool Raises Accuracy and Oversight Concerns | Applied Clinical Trials Online, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.appliedclinicaltrialsonline.com/view/fda-elsa-ai-tool-raises-accuracy-and-oversight-concerns

58. Generative Artificial Intelligence-Enabled Digital Mental Health Medical Devices - FDA, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.fda.gov/media/189391/download

59. Client Alert: FDA's Digital Health Advisory Committee Considers Generative AI Therapy Chatbots for Depression - Orrick, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.orrick.com/en/Insights/2025/11/FDAs-Digital-Health-Advisory-Committee-Considers-Generative-AI-Therapy-Chatbots-for-Depression

60. AI Chatbot Lawsuits and Teen Mental Health - American Bar Association, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.americanbar.org/groups/health_law/news/2025/ai-chatbot-lawsuits-teen-mental-health/

61. Artificial Intelligence and the Rise of Product Liability Tort Litigation: Novel Action Alleges AI Chatbot Caused Minor's Suicide | Privacy World, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.privacyworld.blog/2024/11/artificial-intelligence-and-the-rise-of-product-liability-tort-litigation-novel-action-alleges-ai-chatbot-caused-minors-suicide/

62. Medical Malpractice in 2025: How AI in Healthcare Is Changing Lawsuits, 1월 20, 2026에 액세스, https://www.brandonjbroderick.com/medical-malpractice-2025-how-ai-healthcare-changing-lawsuits

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