마크 쿠반이 말하는 의료 투명성, AI, 그리고 신뢰라는 상품

줄리 유는 의료를 경제 구조가 무너진 비효율적인 시장이라 부르며 대담을 열었다. 그녀는 의료의 여러 문제 가운데 하나로 경쟁 역학과 자유시장의 힘이 완전히 빠져 있다는 점을 꼽았다.

유는 Cost Plus Drugs가 존재하는 것만으로 기존 업체들이 변화를 강요받고 있다고 말했다. 그것은 수십 년 동안 피하기 어려웠던 압박이라고 설명했다. 그녀는 쿠반이 이 분야에 뛰어든 점을 이 대담에 그를 초대한 이유로 제시했다.

쿠반은 UnitedHealth가 3,000개가 넘는 자회사를 거느리고, 연간 약 1,500억 달러 규모의 사내 거래를 한다고 설명했다. 그는 이 회사가 보험료와 공제액을 올리면서, 환자를 자신이 소유한 회사와의 거래로 유도하는 경우가 많다고 말했다. 또 환자들은 그런 소유 관계를 대개 모른다고 했다.

쿠반은 자신의 궁극적인 목표가 의료를 다시 감당 가능한 수준으로 만들기 위해 시장을 뒤흔드는 것이라고 말했다.

쿠반은 공동 창업자 옥스만스키 박사가 처음 보낸 콜드 이메일이 FDA 품절 목록에 오른 일반 의약품을 만들자고 제안한 것이었다고 말했다. 여기에는 소아암 치료제와 피토신, 에피네프린처럼 병원에서 널리 쓰는 약이 포함되어 있었다.

쿠반은 AI와 로봇 기술 덕분에 축구장 이상이 필요했을 생산 시설을 약 5,000평방피트로 줄일 수 있었다고 말했다. 생산라인은 네 시간마다 약을 바꿔 만들 수 있고, 한 약을 6개월분 만든 뒤 다음 약으로 넘어갈 수 있다고 했다.

팀은 또 트레일러 크기의 모듈형 포드도 만들었다. 이 포드는 어디든 배송할 수 있고 특정 약에 맞게 구성할 수 있다. 쿠반은 정부가 첫 고객이었고 두 번째 주문도 받았다고 말했으며, FEMA 같은 재난 대응이 가능한 용도라고 덧붙였다.

쿠반은 포드 하나가 약 2,000만 달러이며 무균 주사제용으로도 구성할 수 있다고 말했다. 여러 포드를 연결하면 생산을 키울 수 있다고 했다.

쿠반은 Cost Plus Marketplace가 회사가 직접 만든 무균 주사제와 다른 제조사에서 공급받은 제품을 함께 취급하며, 이를 원가에 10% 또는 12%를 더한 가격으로 클리닉, 병원, 의료 기관에 판다고 말했다. 그는 이를 통해 병원이 연간 수백만 달러를 아낄 수 있다고 주장했다.

그는 가장 큰 어려움이 CEO는 설득할 수 있어도, 구매 담당 직원을 항상 설득할 수는 없다는 점이라고 말했다.

쿠반은 자가보험 고용주가 내는 가격이 청구 금액이나 병원에 지급되는 금액과 거의 맞지 않는다고 말했다. 그는 이를 스프레드 가격 책정이라고 불렀다. 보험사가 소유한 ASO 계약 때문에 숫자를 맞춰 볼 수 없고, 고용주가 과다 지불하는지 적게 지불하는지 알 수 없다고 했다.

그는 병원에 청구 데이터를 보내고 청구에 따른 지급 내역을 담는 835 및 837 파일을 언급했다. 고용주는 이 파일에 접근할 수 없고, 자신의 청구 내역에도 접근하지 못하는 경우가 많다고 말했다.

쿠반은 이런 중간 단계를 없애는 것이 지금 의료에서 일어나는 일의 핵심이라고 말했다. 그는 자신이 자가보험 고용주로서 겪은 경험과, 대형 수직 통합 보험사와의 관계에 대해 병원 CEO와 CFO들과 나눈 대화도 소개했다.

그는 병원에 사전 승인과 청구 거부를 없애고 의사를 신뢰하는 직접 계약을 제안했다고 말했다. 대신 제때 계약 가격을 지급하고, 병원이 원하는 조건을 들어주겠다는 것이었다. 쿠반은 병원이 지연, 거부, 지급 지연, 환수, 올라가는 공제액을 싫어한다고 말했다. 그런 조건들은 의료 제공자를 사실상 저신용 대출자로 만든다는 것이다.

유는 보험사와 의료 제공자 사이의 지금의 '봇 전쟁'이 기존 행위별 수가 청구 체계를 AI가 끝까지 밀어붙인 결과라고 말했다. 그녀는 이것이 그 체계가 얼마나 망가졌는지 보여준다고 했다. 그리고 정보 비대칭을 줄이는 직접 계약이 필요한 것이냐고 물었다.

쿠반은 청구의 과다 및 과소 코딩을 둘러싼 싸움을 단기적인 수법이라고 불렀다. AI는 강력한 평준화 장치라서 경쟁하는 AI 시스템들이 결국 어느 수준에서 상쇄될 것이고, 그 싸움이 장기적으로 극적인 변화를 가져올 것으로 보지 않는다고 말했다.

쿠반은 인수합병으로 성장한 보험사는 데이터가 수천 개 자회사에 여전히 갇혀 있을 수 있어 문제가 될 수 있다고 말했다. 그는 변화가 고용주에게서 시작해야 한다고 말했다. 고용주는 기존 혜택 계약을 AI로 돌려 어디서 과다 청구를 당하는지 볼 수 있다는 것이다.

쿠반은 자신이 쓰는 프롬프트가 한 가지 질문만 던진다고 말했다. 어디서 나를 속이고 있고 나는 무엇을 해야 하는가라는 질문이다. 그는 계약서를 AI에 돌리면 약 30초 안에 결과가 나온다고 말했다.

그는 여러 AI 에이전트를 써서 공개 기록 요청이 가능한 주의 모든 기관이나 단체를 찾고, 계약서와 제안요청서(RFP)를 찾아 기록 요청서 초안을 쓴다고 설명했다. 그리고 각 초안을 개인화한 뒤 보낸다고 말했다.

쿠반은 문서를 여러 언어 모델이 접근할 수 있는 공유 구글 드라이브에 넣는다고 말했다. 새 파일이 올라오면 모델들에게 좋은 소식, 나쁜 소식, 권고 조치, 그리고 회사나 학교에 보낼 수 있는 간단한 요약을 요청한다고 했다.

그 결과 덴버부터 댈러스와 포트워스까지 대형 PBM과 ASO가 학군과 시와 어떻게 계약을 맺는지 볼 수 있게 된다고 말했다.

쿠반은 궁극적인 목표가 의료를 다시 감당 가능하게 만들기 위해 시장을 뒤흔드는 것이라고 말했다. 그는 보편적 의료를 지지하지만, 사람들이 정확한 데이터를 갖고 그에 근거해 결정할 수 있을 때까지는 그것에 닿을 수 없다고 말했다.

쿠반은 신뢰가 여전히 회사의 핵심 상품이라고 말했다. Cost Plus는 마케팅과 광고에 한 푼도 쓰지 않으며, 고객들이 얼마나 아꼈는지 다른 사람들에게 말해 주기를 기대한다고 했다. 고정된 15% 마크업은 완전한 투명성을 통해 신뢰를 얻기 위한 장치라고 설명했다.

쿠반은 회사가 2년 안에 연간 수백 개, 5년 안에 연간 수천 개의 포드를 팔 수 있다고 전망했다. 약 2,000만 달러에 팔리는 포드에는 괜찮은 마진이 남는다고 말했다.

쿠반은 의료 인력도 다른 산업과 마찬가지로, 기업들이 여전히 신입 직원을 채용해야 한다고 말했다. 그는 모든 모델이 출시되는 순간 뒤처지기 때문에, 맥락과 결과를 이해하고 모델과 함께 일하며 사람이 개입하는 역할을 맡을 사람이 필요하다고 말했다.

그는 AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라, AI를 쓸 줄 아는 사람이 쓰지 못하는 사람의 일자리를 대체한다고 말했다. 그는 첫 단계가 경영진에게 AI의 작동 방식을 가르치는 것이라고 말했다. 에이전트, 모델, 오픈소스와 클로즈드 모델의 차이, 모델 지연 시간 등을 포함한다.

쿠반은 이를 시험하기 위해 ChatGPT에 한 식품 회사의 대표 쿠키의 GLP-1 친화적 경쟁 제품을 전체 재료 명세서까지 포함해 설계하게 했다고 말했다. 답은 약 3분 만에 나왔다고 했다.

쿠반은 지금이 창업자가 되기에 최고의 시기라고 말했다. 그는 누군가 지하실에서 창업가적 기반으로 에이전트 무리를 만들고 있으며, 그중에서 1조 달러 부자가 나올 것이라고 예측했다.

그는 에이전트가 소셜 미디어 게시물을 볼 수 없고 광고도 보지 못하며, 상당한 양의 트랜스크립트를 얻기도 어렵다고 말했다. 앞으로 에이전트 중심 경제가 발전한다면, 상거래도 그 에이전트와 소통하는 방식을 바꿔야 할 것이라고 말했다.

쿠반은 사용자가 게시물의 트랜스크립트를 붙여 넣으면 팔로워들의 에이전트가 업데이트를 가져갈 수 있는 agentfeeds.dev를 시연했다. 그는 이것이 아직 실제로 활발하게 쓰이는 것은 아니며, 이런 도구가 폭발적으로 늘어나기 전에 신뢰 문제를 먼저 해결해야 한다고 말했다.

쿠반은 사람의 DNA를 검토해 그 사람에게 맞춘 약을 설계하는 비용이 모델의 성능이 올라감에 따라 0에 가까워질 것이라고 말했다. 그는 GPU 속도가 아니라 알고리즘이 모든 것을 바꾸고 과정을 더 효율적으로 만들 것이라고 말했다. 다만 알고리즘 개선이 얼마나 빨리 이뤄질지는 알 수 없다고 덧붙였다.

그는 개인 맞춤화가 애드빌, 타이레놀, 이부프로펜 같은 일반의약품에서 시작될 수 있다고 말했다. 사람마다 이 약에 반응하는 방식이 다르기 때문이다. 쿠반은 큰 시행착오 없이 개인에게 맞는 용량을 찾을 수 있고, 같은 논리가 나중에 엘리퀴스, 자릭스토, 와파린 같은 처방약에도 적용될 수 있다고 말했다.

유는 의료의 많은 부분이 환자가 약이 왜 듣지 않는지 알아내고, 용량을 조정하며, 삶을 약에 맞추도록 행동을 바꾸는 일을 돕는 의사의 일이라고 주장했다. 그녀는 더 정교하게 개인화된 약이 진료 전달을 가장 크게 뒤흔드는 힘이 될 수 있다고 말했다.

쿠반은 모델의 지연 시간 때문에, 자신이 새로운 맞춤형 의약품을 써 보다가 아프게 된다면 여전히 의사가 필요하다고 반박했다. 그는 원격 진료나 로봇에 의존하기보다, 눈으로 보고 질문하며 우는 엄마나 아이를 알아챌 수 있는 오감을 쓰는 사람을 원한다고 말했다.

쿠반은 논문을 내거나 사라지는 풍토가 지나가고, 특허를 조금 고쳐 베끼는 일이 흔해졌다고 말했다. 그는 모델을 학습시키고, 사후 학습하고, 검색에 쓰는 데 필요한 지식재산권이 필요한데도 공개되지 않을 수 있다고 말했다.

유는 의사의 역할이 바뀌고 있다고 답했다. 그녀는 AI 조언이 풍부해질수록 실제 의료 서비스에 대한 수요가 늘 수 있고, 의사는 개인이 약에 어떻게 반응하는지에 대한 새로운 데이터를 모으는 의사 과학자에 가까워질 수 있다고 말했다.

쿠반은 전자건강기록(EHR) 시장이 흔들릴지는 모른다고 말했다. 그는 EHR 시장을 에픽이 지배하고 있으며 그곳은 에픽의 세계라고 말했다.

그는 자신의 회사가 처방이 이뤄지는 지점에서 의약품 가격을 제공하기 위해 에픽과 협력하고 있다고 말했다. 의사가 환자에게 여러 선택지를 제시할 수 있는 지점이다. 그는 에픽의 사업이 어디서 흔들릴 수 있는지 판단할 자격은 없지만, 이것이 가치 있는 한 걸음이라고 말했다.

진행자들은 의료비 지출이 GDP의 5분의 1이나 6분의 1 수준으로 계속 머물지 논의했다. 쿠반은 사람들이 더 건강해지면 생산성이 높아지고, 그것이 지출을 충분히 상쇄할 수 있다고 말했다.

쿠반은 보험료는 죽을 때까지 갚지 못하는 부채와 같으며, 현행 체계에서는 사람들이 필요할 때 보장을 얻기 위해 싸워야 한다고 주장했다. 그는 참가자가 자기 주의 ACA 실버 플랜에서 보험료로 낼 금액을 계좌에 넣는 프로그램을 제안했다.

그는 텍사스에서 다섯 식구의 경우 2,100달러가 든다는 예를 들었다. 의료비나 약값이 계좌 잔액을 넘으면, 은행이 스톱로스 보장이 적용되는 한도까지 대출을 제공한다고 했다. 그는 그 한도를 약 4만 달러로 제시했다. 예치금의 일부는 스톱로스 보장에 쓰이고, 연방 또는 주 정부가 대출을 보증해 제공자에게 지급이 이뤄지도록 한다는 것이다.

쿠반은 대출은 급여 공제로 상환된다고 말했다. 청구를 한 번도 하지 않은 사람은 메디케어가 시작되는 65세에 전체 잔액과 누적 이자를 받는다고 했다. 그는 이 보증을 학자금 대출, SBA 대출, 주택담보대출 같은 기존 연방 프로그램과 비교했다. 돈이 개인의 것이므로 이런 프로그램은 보험사의 역할을 끝낼 것이라고 말했다.

쿠반은 지출에는 한도가 필요하다고 말했다. 예를 들어 친척의 발가락 수술비를 지급하는 식의 일은 막아야 한다는 것이다.

쿠반은 AI를 잘 활용하는 회사와 망하는 회사, 두 종류의 회사가 생길 것이라고 말했다. 또 무엇이든 배우기 위해 AI를 쓰는 사용자와, 아무것도 배우지 않아도 되도록 AI를 쓰는 사용자, 두 종류가 있을 것이라고 말했다.

그는 50대에서 70대를 포함한 창업자들에게 가장 큰 어려움은 음성이나 타이핑으로 AI와 대화하는 데 익숙해지는 것이라고 말했다. 그는 이 변화를 초기 스프레드시트 시대에 비유했다. 그때 사람들은 10키 계산기로 결과를 확인했으며, 지금도 AI의 결과는 확인해야 한다고 말했다.

쿠반은 가장 어려운 부분은 그냥 밀어붙이는 것이라고 말했다. 실리콘밸리는 문화적으로 그것을 장려하기 때문에 그곳이 유리하다고 했다. 그는 이것이 자신이 본 가장 위대한 과도기 기술이라고 불렀다.