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국내 음성인식 AI 차트 자동 생성 서비스 리서치

작성일: 2026-03-24 목적: 비즈니스 기회 탐색을 위한 국내 시장 전수 조사 범위: 음성인식 기반 의료 차트(EMR) 자동 생성 서비스

핵심 발견: 의원/중소병원에서 지금 쓸 수 있는 서비스가 없다​

2026년 3월 현재, 의원/중소병원 외래 진료에서 "의사-환자 대화를 듣고 자동으로 차트를 생성"하는 제품을 지금 바로 도입할 수 있는 서비스는 국내에 사실상 없다.

왜 없는가?​

  • 대부분 상급종합병원 영상의학과 판독문 특화: 의사 혼자 정해진 템플릿에 말하는 구조. 외래 진료는 환자와 대화하면서 그 내용을 차트에 넣어야 하는 완전히 다른 문제
  • 셀바스AI 500곳도 실질적으로 영상의학과 중심: Voice Typing은 결국 받아쓰기 수준이지, "대화를 듣고 자동으로 SOAP 차트를 생성"하는 것과는 거리가 있음
  • EMR 기업(유비케어, 비트컴퓨터)이 AI 전환 중이나 정식 배포 범위 불명확
  • 네이버 클로바는 2026 하반기 출시 예정으로 아직 6개월 이상 남음

의원급 도입 가능성 평가​

서비스의원급 도입 가능?현실
퍼즐에이아이불가빅5 등 상급종합 중심, 전용 마이크 필요, 의원급 가격 모델 없음
셀바스AI제한적영상의학과 판독 특화. Voice Typing은 받아쓰기 수준, 외래 대화→차트 자동 생성 아님
뷰노불가대형병원 영상의학과만
도우불가세브란스 테스트 중, 아직 상용 배포 아님
네이버 클로바불가2026 하반기 출시 예정, 아직 못 씀
유비케어가능성 있으나 미확인EMR 1.6만곳 깔려 있으나 AI 기능 정식 배포 범위 불확실
비트컴퓨터가능성 있으나 미확인AI Voice EMR 발표는 했으나 실제 의원급 배포 범위 불확실
포티투마루불가개발 착수 단계
에이아이트릭스불가코파일럿 성격, 의원급 차팅 제품 아님
코난테크놀로지불가한림대의료원 5개 과만, 범용 제품 아님

→ 이것이 시장 빈틈이다. 의원급 외래 진료에서 쓸 수 있는 음성 차팅을 원하는 수요는 있는데, 공급이 아직 준비가 안 된 상태.

경쟁 구도 전체​

구분회사핵심 제품단계도입 병원투자/매출
음성 차팅 1위퍼즐에이아이VoiceEMR, GenNote상용화 (대형병원)170여 곳 (빅5 포함)투자 215억, 매출 3억 (2023)
상장사 (음성 특화)셀바스AISelvy MediVoice상용화 (영상의학과)500여 곳 (영상의학과 중심)매출 1,148억 (연결, 2024)
상장사 (진단 AI)뷰노Deep ASR상용화 (대형병원)20여 곳시총 2,821억
초기 스타트업도우 (DOU)새록 (Sarok)초기 (테스트 중)세브란스 테스트 중비공개
대기업 진입네이버 클로바Voice EMR미출시 (2026H2)고려대의료원 공동개발대기업 사업부
EMR 1위 → AI 전환유비케어 (GC메디아이)의사랑 AIAI 전환 중 (배포 범위 불확실)1.6만 의원 (EMR 45%)녹십자그룹 자회사
EMR 기업비트컴퓨터AI Voice EMR발표 (배포 범위 불확실)44개 3차병원 기반코스닥 상장
NLP 특화포티투마루임상차트 AI개발 착수부산대병원 MOU투자 174억, 매출 43억
의료 AI 코파일럿에이아이트릭스V.Doc Pro확장 중-투자 731억, 2027 상장 추진
LLM 플랫폼코난테크놀로지HAI상용화 (특정 병원만)한림대의료원 (5개 과)코스닥 상장

참고: 대웅제약+씨어스테크놀로지는 퍼즐에이아이 기술의 유통 채널이므로 별도 항목에서 제외. 퍼즐에이아이 섹션의 최근 소식에서 상세 기술.

1. 퍼즐에이아이 (Puzzle AI) — 국내 도입 1위​

서비스 특징​

  • VoiceEMR: 의료진 음성 → 텍스트 변환 → EMR 자동 저장. 영상의학, 병리, 핵의학, 소화기내과, 수술실 등 10여 개 과에서 활용
  • VoiceENR: 세계 최초 간호사 전용 음성인식 솔루션 (5개 대학병원 도입)
  • GenNote (CMC GenNote): 2025년 서울성모병원과 공동 개발한 LLM 기반 차세대 솔루션. 음성만으로 서식 호출 + 내용 발화 → 각 서식에 맞게 가공된 내용이 EMR으로 전달. 기존 "음성 전사"에서 **"생성형 의무기록"**으로 진화
  • 전용 마이크 자체 개발 (3년 소요): 기록자의 음성만 인식하는 특수 마이크로 소음 문제 해결
  • 분당 150단어 발화 기록 (타이핑 대비 5배)
  • 한/영 혼용 환경 95-98% 인식률

지향점​

"세계 최고의 의료 AI 음성인식 기업", 연매출 3,000억 돌파 목표. HW(전용 마이크) + SW(의료 특화 LLM + AI Agent)의 통합 솔루션으로 음성 수집 → LLM 자동 요약 → AI Agent EMR 입력까지 완전 자동화

첫 배포​

  • 2018년 8월 설립, 2020년 VoiceEMR 출시

기업 규모​

항목내용
본사서울시 서초구
직원66명 (개발자 33명, 50%)
매출약 3억 (2023년)
누적 투자215억 (시리즈B 120억 포함)
기업가치약 1,000억 (2022년 추정)
도입 병원170여 곳 (빅5 포함, 국내 1위)
IPO2026년 코스닥 상장 목표

창업자​

  • 김용식 대표: 가톨릭의대 정형외과 교수, 서울성모병원장 역임, 35년 경력 의사
  • 2003년 인공고관절 수술법 세계 최초 고안
  • 미국 HIMSS에서 AI 음성인식 EMR 시대를 목격 후 KAIST 학생 9명과 2018년 창업

최근 소식​

  • 2025.04: 서울성모병원과 "전주기 생성형 의무기록 개발" 협약, CMC GenNote 시범운영
  • 2025.06: 대웅제약-씨어스테크놀로지와 3자 MOU (차세대 스마트병원 솔루션)
  • 2025.09: 대웅제약 전략적 투자 유치. 병상모니터링 '씽크(SYNC)'에 AI Voice EMR 탑재. → 대웅제약+씨어스테크놀로지가 퍼즐에이아이 기술의 유통 채널 역할. 씽크 스마트병상 10만 개 확대, 연 매출 3,000억 목표 (대형병원 중심)
  • 2026.01: 미국 치과 시장 진출 — 캔두 임플란트와 '캔두 젠(Cando Gen)' 출시
  • 2026년: 코스닥 IPO 추진 중, 싱가포르·중동 진출 준비

출처​

2. 셀바스AI (SELVAS AI) — 상장사, 병원 수 기준 최다​

서비스 특징​

  • Selvy MediVoice: 분과별 의학용어를 학습한 음성인식 엔진 (인식률 98% 이상)
    • 한국어/영어/숫자/기호 혼합 문장 인식
    • Voice Typing 기능: EMR 연동 없이 커서 위치만 옮기면 바로 음성기록
    • 의료 영상 판독(X-ray, MRI, CT, PET-CT), 수술/응급 리포트, 진료 상담 대화 인식
    • 딥러닝으로 의사 개인 발음을 학습, 사용할수록 인식률 향상
    • 월 평균 500분 이상 기록 시간 단축
  • Selvy Note 3.0: 보안 중심 AI 음성기록 솔루션 (조달청 등록, 공공기관 공급)
    • 자체 sLM으로 음성인식 자동 요약
    • 오프라인 지원 (인터넷 없이 동작)

지향점​

"진료는 의사가 하고, 기록은 AI가 한다." 음성인식을 넘어 AI Medical Agent (의사결정 보조 + 기록 자동화)로 진화. 자회사 메디아나(환자감시장치) + 셀바스헬스케어(체성분분석기)와 결합한 AI 의료 플랫폼 구축

첫 배포​

  • 1999년 설립 (인프라웨어), 2016년 셀바스AI로 사명 변경
  • 2016년 2월 Selvy MediVoice 출시
  • 2018년 10월 세브란스병원 영상의학과 최초 상용화

기업 규모​

항목내용
본사서울시 금천구
직원약 190명
매출1,148억 (연결, 2024년, 역대 최대)
영업이익12.8억 (2024년, +60% YoY)
상장코스닥 (종목코드: 108860)
시가총액약 3,243억 (2026.02)
도입 병원상급종합 50여 곳 + 총 500여 곳
메디보이스 매출약 20억/년 (500개 병원 기준)
특허98건

주의: 연결 매출 1,148억의 주요 기여는 자회사 메디아나의 해외 의료기기 매출. 메디보이스 자체 매출은 약 20억 수준

창업자​

  • 곽민철 대표: 1975년생, 인천대 영어영문학과, 한국외대 경영정보대학원 석사
  • 1997년 인프라웨어 창업 → 2009년 코스닥 상장 (AI 기업 최초)
  • 메디아나 인수 (2023년)로 의료 AI + 의료기기 통합

최근 소식​

  • 2025.04: 의료 AI 전략적 협의체 MASA 출범 (셀바스AI, 제이엘케이, 뷰노 등)
  • 2025.06: 일본 시장 진출 — HLB글로벌, ACA와 전략 협의체 (도쿄/오사카 요양시설 실증)
  • 2025.07: 강동경희대병원 메디보이스 공급
  • 삼성서울병원: 영상의학과 이후 외래 진료까지 확대 개발 중
  • 대아정보시스템과 AI 기반 응급의료 관제 대시보드 공동 개발
  • 2026년: KIMES 2026 참가, 일본/아시아 확대 중

의원급 도입 한계​

500곳 도입이라고 하지만 실질적으로 상급종합병원 영상의학과 판독문이 대부분.

  • 영상의학과 판독 ≠ 외래 진료 차팅: 판독문은 의사 혼자 정해진 템플릿에 말하는 구조. 외래는 환자와 대화하면서 그 내용을 차트에 넣어야 하는 완전히 다른 문제
  • Voice Typing = 받아쓰기 수준: "대화를 듣고 자동으로 SOAP 차트를 생성"하는 것과는 거리가 있음. 의사가 직접 차트 내용을 말해야 함
  • 가격 모델: 상급종합병원 대상 영업 구조라 의원급 가격 체계가 맞을지 의문
  • 삼성서울병원에서 외래 진료 확대를 개발 중이라고 하나, 아직 상용화 단계 아님

출처​

3. 뷰노 (VUNO) — 상장사, 진단 AI + 음성인식​

서비스 특징​

  • 뷰노메드 Deep ASR: 자체 딥러닝 엔진 '뷰노넷' 기반 의료 음성인식
    • 99% 학습 데이터가 의료 데이터, 98% 이상 음성인식 정확도
    • 기존 속도 대비 1.5배 빠른 의료 문서 작성
    • 영상의학과 판독문 분야 특화

지향점​

의료 영상 AI 진단이 핵심 사업이며, 음성인식은 보조 제품. 암 진단 AI(DeepCARS 등)와 영상 판독이 메인 사업

첫 배포​

  • 2014년 12월 설립, Deep ASR은 2020년대 초반 출시 추정

기업 규모​

항목내용
직원약 160명
상장코스닥 (종목코드: 338220)
시가총액약 2,821억 (2026.03)
도입 병원20여 곳 (서울아산, 인하대, 이대목동 등)
인증미국 FDA, 유럽 CE MDR
2025 매출3분기 누적 46.9% 증가 (전년 동기 대비)

창업자​

  • 이예하 대표

최근 소식​

  • 서울아산병원, 인하대병원, 용인세브란스 등 지속 확대
  • 영상의학과 판독 중심에서 다른 진료과로 확장 중

출처​

4. 도우 (DOU) — 초기 스타트업, 세브란스 공동개발​

서비스 특징​

  • 새록 (구 CareVoice): 진료실/회진/수술실 음성 → 의무기록 자동 변환
    • 실시간 텍스트 변환 + 핵심 요약
    • 개별 의료진 피드백을 학습하여 맞춤형 기록 형식 제공
    • iOS, Android, 웹 콘솔 지원
  • 미리봄: AI 사전문진 플랫폼 (진료의뢰서 자동 분석)
  • 약먹자: 처방약 관리 서비스

지향점​

새록(음성 차트) + 미리봄(사전문진) + 약먹자(복약관리)로 의료 워크플로우 전반을 커버하는 통합 솔루션

첫 배포​

  • 2022년 설립, CareVoice로 개발 후 "새록"으로 리브랜딩
  • 현재 앱 버전 1.10.13 (App Store 평점 4.5/5)

기업 규모​

항목내용
설립2022년
매출/투자비공개
직원비공개 (스타트업 규모 추정)
파트너세브란스병원 (EMR 연동 공동개발)

창업자​

  • 손동욱 대표: 연세대학교 졸업

최근 소식​

  • 2025년경: 세브란스병원 EMR 연동 공동개발 진행, 임상 테스트 중
  • 2026.03: HIMSS 2026에서 동아에스티와 업무협약 체결. 동아에스티가 새록/미리봄/약먹자의 국내 병원 영업/마케팅 담당
  • 다수 의료기관 도입 준비 중

출처​

5. 네이버 클로바 (NAVER CLOVA) — 대기업 진입, 2026 하반기 출시 예정​

서비스 특징​

  • CLOVA Voice EMR: 진료 중 의사-환자 대화 실시간 분석 → 의무기록 자동 작성
    • 하이퍼클로바X + 음성인식 기술 결합
    • 실시간 텍스트 변환, 화자 분리, 자동 의무기록 생성, 편집/메모 기능
    • 의학용어 비교 연구에서 구글, 아마존 대비 압도적 정확도 (누락률 13.5% vs 구글 61%, 아마존 55.6%)

지향점​

네이버클라우드 헬스케어 사업 확장. 클라우드 EMR '세나클' 인수 등 의료 생태계 전반 진출

첫 배포​

  • 고려대학교 의료원과 공동 개발 중, 2026년 하반기 정식 출시 예정
  • 네이버 1784 내 공동 연구소 설립 (휴니버스글로벌과 협력)

기업 규모​

  • 네이버클라우드 산하 사업부 (별도 매출 비공개)

주요 인물​

  • 이상헌 (고려대 안암병원 교수): 휴니버스글로벌 대표로 네이버와 공동 개발 주도

최근 소식​

  • 2026년 하반기 정식 출시 예정
  • 하이퍼클로바X + 오픈소스 로컬 LLM 경량화 모델 병행 시험 중

출처​

6. 유비케어 / GC메디아이 — EMR 시장 1위의 AI 전환​

서비스 특징​

  • 의사랑 AI: 기존 EMR 1위 시스템에 AI 기능 통합
    • STT 기반 상담 자동 기록 + SOAP 노트 자동 작성
    • 음성 처방 기능
    • 의사가 환자 눈을 보며 진료하면 AI가 대화를 실시간 기록해 차트 완성

지향점​

EMR 중심 → AI/클라우드 기반 Medical OS로 전환. 2026년 사명을 유비케어 → GC메디아이로 변경 추진 ('Medical' + 'AI')

첫 배포​

  • 유비케어 자체는 오래된 EMR 기업, AI 기능은 2025-2026년 추가

기업 규모​

항목내용
모회사GC (녹십자그룹)
EMR 점유율의원급 45% (1만 6천여 곳)
성격대기업 자회사, 기존 EMR 기업

출처​

7. 비트컴퓨터 (BIT Computer) — EMR 기업의 AI 전환​

서비스 특징​

  • AI Voice EMR: 클라우드 EMR 'BIT-PLUS'에 정식 탑재
    • 의사-환자 대화 → SOAP 형식으로 자동 구조화 (S: 주관적 증상, O: 검사 결과, A: 진단, P: 치료 계획)
    • 다국어 음성인식, 진료과별 템플릿 자동화
    • SaaS 형태 확장 계획

기업 규모​

항목내용
상장코스닥 (종목코드: 032850)
기반국내 44개 3차 병원 사전심사 프로그램 점유

출처​

8. 포티투마루 (42Maru) — NLP/LLM 기술 기반, 의료 진출 중​

서비스 특징​

  • LLM42: 한국어 특화 경량 LLM (국내 1호 TTA AI 신뢰성 인증)
  • RAG42: 검색증강생성으로 LLM 환각 완화
  • 의료 AI: 멀티모달 환자 데이터 기반 임상 진료차트 자동 생성 AI 모델 개발 중 (부산대학교 + 부산대학교병원 MOU, 2025.07)

지향점​

"세상 모든 질문에 정답을 찾는다" — 범용 AI 기업에서 의료/국방/공공 도메인 특화. 의료 분야는 아직 개발/연구 단계 (상용 제품 미출시)

첫 배포​

  • 2015년 설립, 의료 AI 차트 자동 생성은 2025년 개발 착수

기업 규모​

항목내용
본사서울시 서초구
직원56~66명
매출약 43억 (2023년, 전체 사업)
영업이익-31억 (2023년, 적자)
누적 투자174억 (시리즈B: LG유플러스 100억, 한컴 40억, 네이버클라우드)
특허55건
해외영국 런던 법인 (2019년)

창업자​

  • 김동환 대표: 부산대 컴퓨터공학 학사·석사, 포털 엠파스 검색엔진 개발 13-14년, SK커뮤니케이션즈 검색사업본부장. 자연어처리 25년 이상 경력

최근 소식​

  • 2025.07: 부산대+부산대병원 MOU (임상 진료차트 자동생성 AI 개발)
  • 2026.01: 연합 심포지엄에서 헬스케어 AI 4대 전략 기조연설
  • 2026.03: LG유플러스와 MWC 2026 참가 (바르셀로나)

출처​

9. 에이아이트릭스 (AITRICS) — 의료 AI 코파일럿​

서비스 특징​

  • V.Doc: 환자-의사 연결 의료 인텔리전스 시스템
  • V.Doc Pro: 의료 전문가용 AI 코파일럿 (진단 정확도 향상, 워크플로우 최적화)
  • AI 기반 상담으로 진료 전 환자 증상 수집/정리, 상담 시간 단축
  • 진단-처방 전 과정 자동화

기업 규모​

항목내용
설립2016년
직원약 160명
누적 투자731억 (시리즈C 350억, 2025.12)
IPO2027년 상반기 코스닥 기술특례 상장 추진

창업자​

  • 김광준 대표: 세브란스병원 노년내과 교수

출처​

10. 코난테크놀로지 (Konan Technology) — LLM 기반 EMR 초안 자동 생성​

서비스 특징​

  • HAI 플랫폼: 한림대의료원과 공동 개발
    • 국내 최초 입원~퇴원 전 주기 EMR 기록지 초안 자동 생성 (입원기록지, 경과기록지, 퇴원요약지, 단기입퇴원기록지 등)
    • 온프레미스 기반 전용 LLM + RAG 적용
    • 24시간 의료원 규정/지침 Q&A 서비스
  • 성과: 연간 83,000시간 기록 작성 시간 절감, 의료진 1인당 연 30일 이상 확보
  • 현재 5개 진료과 적용 (뇌졸중, 담낭염, 제왕절개, 백내장, 편도/아데노이드)

기업 규모​

  • 코스닥 상장 AI SW 기업 (자연어 처리 특화)

출처​

서비스 간 핵심 차이점​

접근 방식에 따른 분류​

접근 방식회사설명의원급 가능성
음성 차팅 전문퍼즐에이아이, 셀바스AI, 도우음성인식 → 차트 자동 생성이 핵심 사업낮음 (대형병원/영상의학과 중심)
진단 AI + 음성뷰노, 에이아이트릭스진단 AI가 메인, 음성은 부가 기능없음
기존 EMR + AI유비케어, 비트컴퓨터이미 깔린 EMR에 AI 기능 추가유일하게 가능성 있음 (배포 범위 미확인)
대기업 플랫폼네이버 클로바초거대 LLM 기반, 기술력 최강미출시 (2026H2)
LLM/NLP 기업포티투마루, 코난테크놀로지NLP 원천기술 보유, 의료 확장 중없음 (개발 중/특정 병원만)

핵심 경쟁력 비교​

차별 요소선두비고
대형병원 도입 실적셀바스AI (500곳) > 퍼즐에이아이 (170곳) > 뷰노 (20곳)모두 상급종합 영상의학과 중심
의원급 채널유비케어 (1.6만곳 45%) > 비트컴퓨터 (44개 3차병원)EMR 기업만 의원급 접점 보유
생성형 AI 기술네이버 (하이퍼클로바X) > 포티투마루 (LLM42)셀바스AI는 전통 음성인식, LLM 전환 필요
투자 규모에이아이트릭스 (731억) > 퍼즐에이아이 (215억) > 포티투마루 (174억)도우는 비공개
수익성셀바스AI (흑자), 유비케어 (대기업 자회사)나머지는 적자 또는 초기
글로벌 진출퍼즐에이아이 (미국/싱가포르), 셀바스AI (일본)국내 시장 포화 전에 해외 진출 시도
"외래 대화→차트" 기술네이버 (개발 중) > 유비케어 (발표) > 비트컴퓨터 (발표)상용화된 곳 없음 — 핵심 빈틈

시장 진입 타임라인​

2016 ──── 셀바스AI (MediVoice 출시, 선발주자)
2018 ──── 퍼즐에이아이 (설립)
2020 ──── 퍼즐에이아이 (VoiceEMR 출시), 뷰노 (Deep ASR)
2022 ──── 도우 (설립)
2025 ──── 유비케어 (AI 전환), 비트컴퓨터 (AI Voice EMR), 코난테크 (HAI)
          포티투마루 (의료 AI 개발 착수), 에이아이트릭스 (V.Doc Pro)
2026H2 ── 네이버 클로바 (Voice EMR 정식 출시 예정) ← 판도 변화 가능성

주목: 2016-2025년간 진입한 모든 업체가 상급종합병원 영상의학과에서 시작. "의원급 외래 대화→차트" 시장은 2026년 현재까지 아무도 본격 진입하지 않은 상태.

비즈니스 기회 분석​

시간 윈도우​

지금 (2026.03) ─────────── 2026 하반기 ─────────── 2027
     │                         │                      │
     │ [빈틈 존재]              │ 네이버 클로바 출시     │ 유비케어 AI 안정화?
     │ 의원급에 쓸 수 있는       │ 판도 변화 시작        │ 에이아이트릭스 상장
     │ 서비스가 없음            │                      │
     │                         │                      │
     └─── 선점 기회 ───────────┘                      │
          약 6개월                                     │
  • 네이버 클로바 2026 하반기 정식 진입 전까지 약 6개월의 윈도우
  • 다만 네이버가 처음부터 의원급을 타겟할지는 미지수 (대형병원부터 시작할 가능성 높음)
  • 유비케어(GC메디아이) 가 가장 위협적 — 이미 의원 1.6만 곳 EMR이 깔려 있으므로 AI 업그레이드만으로 시장 장악 가능. 단, AI 기능 완성도가 관건

시장 빈틈 상세​

  1. 진료과 특화 부재: 피부과, 성형외과, 치과, 한의원 등 특정 과목에 특화된 제품이 없음. 과목별로 차트 형식과 용어가 완전히 다르므로 좁은 타겟이 오히려 기회
  2. 비용 장벽: 대형 솔루션은 월 수십~수백만 원 + 전용 HW. 의원급 의사 1인이 부담할 수 있는 저가 SaaS 모델 부재
  3. EMR 연동 파편화: 국내 EMR 시스템이 기관별로 다름. EMR 연동 없이 독립적으로 동작하는 솔루션에 대한 니즈
  4. 환자 동의/프라이버시: 진료실 음성 녹음에 대한 환자 동의 프로세스를 체계화한 솔루션 부재. 개인정보보호법상 음성 데이터 처리 기준이 명확하지 않아 법적 리스크도 존재

진입 시 고려사항​

  • 해외 Ambient AI Scribe와 동일한 방식(의사-환자 대화 자동 인식 → SOAP 차트 생성)을 한국어 + 의원급에 맞게 만드는 것이 핵심
  • 기술적으로는 STT + LLM 요약이 핵심이므로, 자체 모델보다는 기존 LLM API 활용이 현실적
  • EMR 연동보다 **독립형(클립보드 복사 등)**으로 시작하는 것이 도입 장벽을 낮출 수 있음
  • 특정 과목(예: 피부과, 정형외과)부터 시작하여 차트 템플릿과 용어를 좁히는 전략
  • 환자 음성 데이터의 저장/처리/삭제 정책을 명확히 설계해야 신뢰 확보 가능