마이허브, 병원마다 따로 붙이던 의료 AI를 플랫폼으로 묶는다

병원에 AI를 붙이는 진짜 문제

• 의료 인공지능(AI) 솔루션은 많아졌지만, 병원 현장에 실제로 붙이는 건 여전히 만만치 않아.

  • AI 모델마다 별도 시스템을 구축해야 하면 운영 부담이 커져.
  • 병원이 이미 쓰는 PACS, EMR과 연동해야 하고, 보안과 인프라 제약도 같이 봐야 해.
  • 마이허브는 이 파편화 문제를 통합 플랫폼으로 풀겠다는 회사야.

• 마이허브는 2022년 6월 설립된 의료 AI 소프트웨어 기업이야.

  • 양혁 대표는 뷰노 영상사업본부장과 소프트웨어 개발실장을 지낸 인물로 소개됐어.
  • 평균 10년 이상 경력의 전문 인력들이 모여 의료기관이 AI 솔루션을 더 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 있다고 해.
  • 단품 AI 모델을 파는 것보다, 병원 워크플로에 AI를 얹는 쪽에 초점을 둔 셈이야.

마이링크는 의료 AI용 허브를 노린다

• 핵심 제품은 의료 AI 플랫폼 ‘마이링크’(maiLink)야.

  • 마이허브는 개별 AI 모델을 병원에 따로 공급하는 방식이 아니라, 여러 솔루션을 통합 운영할 수 있게 하겠다고 해.
  • 양혁 대표는 국내에서 의료 AI 솔루션을 플랫폼 형태로 서비스하는 기업은 마이허브가 유일하다고 강조했어.
  • 현재 마이링크에는 20개 이상의 연동 AI 솔루션이 탑재돼 있어.

• 구축 방식도 병원 현실을 꽤 의식한 구조야.

  • 온프레미스 방식의 고비용 문제를 줄이기 위해 미니 PC 기반 온프레미스 서버와 클라우드 AI 서버를 결합한 하이브리드 방식을 쓴다고 해.
  • 기존 병원이 쓰는 PACS와 EMR 시스템과 유연하게 연동된다는 점을 내세우고 있어.
  • 그 결과 현재 전국 1,500개 이상의 의료기관에서 가동 중이라고 밝혔어.

• 다중 진단 AI 패키지도 눈에 띄는 포인트야.
  • 한 번의 흉부 엑스레이 검사로 11개 주요 소견과 3개 질환을 검출할 수 있다고 해.
  • 안저 검사에서는 4대 실명 안질환과 심혈관 질환 발생 위험도까지 예측할 수 있다고 소개됐어.
  • 병원 입장에서는 여러 AI를 따로 띄우는 것보다, 검사 하나에서 여러 결과를 묶어 보는 쪽이 훨씬 실용적이지.

병원에서 환자 앱까지 확장

• 마이허브는 병원 대상 B2H를 넘어 환자 경험까지 연결하는 B2H2C 생태계를 만들겠다고 해.

  • 여기서 중심 제품은 환자 전용 스마트 헬스케어 앱 ‘마이리포트’(maiReport)야.
  • 환자가 병원에서 받은 AI 분석 리포트의 QR코드를 스캔하면 앱에 검사 결과를 등록할 수 있어.
  • 국민건강보험 데이터와 연계해 과거 진단, 처방 이력, 복용 약물 정보도 확인하고 관리할 수 있게 한다는 구상이야.

• 자체 포트폴리오도 강화하고 있어.

  • 2025년 9월 뷰노메드 본에이지를 인수했고, 이를 ‘마이본에이지’(mai:BoneAge)라는 이름으로 마이링크에 탑재했어.
  • 골연령 판독 보조뿐 아니라 예측 키와 성장 정보를 시각화한 AI 성장 리포트도 제공해.
  • 의료진과 보호자 모두가 이해할 수 있는 리포트 형태로 만드는 게 사용성 측면에서 중요해 보여.

해외 진출은 규제 인증부터 밟는 중

• 마이허브는 해외 시장 진출도 꽤 구체적으로 진행 중이야.

  • 2024년 3월 말레이시아 MDA 인증을 받았고, 2025년 8월 인도네시아 BPOM 인증을 마쳤어.
  • 2026년 1월에는 미국 FDA 510(k) 승인도 획득했다고 해.
  • 올해 5월에는 인도네시아 현지 법인을 세워 동남아 시장 진출을 본격화했어.

• 동남아 시장을 보는 이유도 분명해.

  • 의료 인프라 격차가 크고 전문의가 부족한 지역에서는 클라우드 기반 의료 AI 플랫폼 수요가 커질 수 있어.
  • 미국 시장은 다양한 AI 솔루션의 통합 수요가 높다고 보고, RSNA 2025에서 마이링크를 공개하며 파트너십을 찾고 있어.
  • 양 대표는 국내 AI 솔루션의 개발 인프라와 성능은 세계적 수준이지만, 의료 데이터 접근 규제와 네트워크 인프라 개선이 필요하다고 봤어.

• 이 사례의 핵심은 의료 AI가 모델 경쟁만으로 끝나지 않는다는 점이야.

  • 병원에는 원스톱 AI 연동 환경을 제공하고, 환자에게는 앱 기반 건강 관리 경험을 주려는 구조야.
  • 마이허브는 2028년 상장을 목표로 하고 있다고 해.
  • 의료 AI 시장이 결국 “누가 병원 시스템과 환자 접점을 더 잘 연결하느냐”의 싸움으로 가는 느낌이 강해.

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기술 맥락

• 의료 AI 플랫폼에서 PACS와 EMR 연동이 중요한 이유는 병원 업무가 이미 이 시스템 중심으로 돌아가기 때문이에요. 의사가 영상을 보고, 처방과 기록을 남기는 흐름 안에 AI 결과가 들어와야 실제로 쓰이거든요. 별도 화면을 열어야 하는 AI는 현장에서 금방 귀찮아져요.

• 마이허브가 하이브리드 방식을 택한 건 병원 인프라의 제약 때문으로 볼 수 있어요. 모든 걸 클라우드로 보내기에는 보안과 네트워크, 규제 부담이 있고, 전부 온프레미스로 깔면 비용과 운영 부담이 커져요. 그래서 미니 PC 기반 내부 서버와 클라우드 AI 서버를 섞는 선택이 나온 거예요.

• 20개 이상 AI 솔루션을 한 플랫폼에 묶는다는 건 단순 런처가 아니라 통합 레이어를 만들겠다는 의미예요. 각 솔루션이 입력 데이터, 결과 포맷, 병원 시스템 연동 방식이 다르면 병원마다 커스터마이징 비용이 폭증하거든요. 플랫폼은 이 반복 작업을 줄이는 쪽에 가치가 있어요.

• FDA 510(k), MDA, BPOM 같은 인증이 중요한 이유는 의료 AI가 일반 SaaS처럼 바로 해외에 팔 수 있는 제품이 아니기 때문이에요. 병원 도입은 기술 검증뿐 아니라 규제 승인, 현지 파트너, 의료 데이터 흐름까지 맞아야 해서 글로벌 확장 속도를 좌우해요.