특집 · 현장 사례
동네 치과 원장의 AX 전환기…뒷방 서버랙에서 AI 전화·보험 대조까지
13일 아카라이브 'AI 로컬 홈랩' 채널에 올라온 '동네 치과의 AX전환기'는 15일 아침까지 조회 21만회, 댓글 140개를 기록했다. 생물학을 전공한 원장이 클로드·코덱스 코딩 에이전트를 부려 몇 달 만에 병원 업무를 자동화한 과정을 글쓴이가 밝힌 내용 중심으로 정리했다. 숫자는 모두 글쓴이 주장이다.
시작은 친구에게 한 푸념
글쓴이는 "AI가 그림 그리고 코딩하는 시대에 나는 아직 남의 입 안에 고개를 처박고 땜질하고 있다"고 푸념하다 친구에게 "그럼 니가 AI 써 보든가"라는 말을 듣고 그날 밤 챗GPT부터 켰다고 했다. 개원 때 네트워크 공사 견적이 비싸 천장 타일을 들고 랜선을 직접 깐 것이 첫걸음이었다. 직원 출입문에 NFC 태그를 붙여 출퇴근 기록이 사내 포털에 쌓이고, 그 기록으로 근무 시간과 시급이 자동 계산된다.
원칙: 환자 정보는 병원 밖으로 안 나간다
통화 녹음이나 보험 서류를 외부 서버로 보내는 클라우드 AI는 쓰지 않기로 했다. AI를 병원 안에서 직접 돌리기로 했고, 글쓴이 표현으로는 "장비를 산다, 지갑이 운다"였다. 근태 기록부터 통화, 상담 기록까지 모두 뒷방 서버에 저장한다.
뒷방 서버랙
엔비디아 DGX 스파크급 장비 12대를 4대씩 케이블로 묶어 큰 모델을 돌린다. 딥시크 4대, GLM 4대, 나머지 4대는 실험용이다. 맥 미니 M5 프로 2대가 음성(말하기·받아쓰기)과 검색, 서류 판독을 맡고 한 대가 죽어도 멈추지 않게 똑같이 두 대를 뒀다. 에이전트용 M4 맥 미니, 가상화 서버 3대, UPS 6대도 있다. 진료실과 데스크까지 합치면 병원 컴퓨터가 30대를 넘는다. 고속 케이블을 전원이 켜진 채 꽂으면 속도가 10분의 1로 굳어 플러그를 뽑고 1분을 기다려야 풀린다는 '삽질 팁'도 남겼다.
AI가 먼저 받는 전화
병원 안에 자체 교환기(PBX)를 세우고 앱까지 만들어 집에서도 병원 대표번호로 걸고 받는다. 전화가 오면 AI 목소리가 먼저 받는데 첫 소리까지 0.1초가 걸린다. 통화를 실시간으로 받아써 직원 화면에 띄우고, 끊으면 누가 무슨 말을 했는지 나눠 요약과 할 일을 뽑는다. 글쓴이는 "내가 나를 착취하는 시스템을 내 손으로 만들었다"며 퇴근이 없어졌다고 했다.
보험 서류 대조, 효과가 가장 컸다
쌓여 있던 서류 904개, 3천389쪽을 AI가 69분 만에 읽었고 실패한 쪽은 없었다. 판독 모델 4개를 실제 서류로 비교했더니 흐릿한 스캔본에서 무료 OCR은 금액을 62% 맞혔고 고른 모델은 100% 맞혔다. AI가 줄마다 금액과 거절 사유를 정리해 병원 기록과 맞으면 '확정', 다르면 '확인 필요'로 나눈다. 6천928줄 중 5천319줄(77%)이 자동 확정돼 직원은 나머지 23%만 본다. 이걸 본 직원은 "저 이제 잘리는 건가요?"라고 물었다.
사내 검색·메신저·원내 방송
통화 기록과 문자, 보험 서류, 팩스, 매뉴얼, 치과 교과서까지 한 번에 검색된다. "임플란트 보험 거절되면 어떻게 해?"처럼 물으면 되고, 실제 직원 질문 28개로 시험해 26개를 제대로 찾았다. 단톡방은 퇴근 뒤에도 울리고 환자 이야기가 외부 서버로 나가서, 사내 메신저를 직접 만들었다. 데스크에서 진료실을 호출하면 AI 목소리가 천장 스피커로 읽어 줘 장갑 낀 채 모니터를 볼 필요가 없다.
원장이 AI 숙제를 검사한다
AI가 통화를 요약해 '예약 변경, 급함 보통, 할 일 있음'처럼 분류하면, 원장이 숫자키로 맞는지 채점하는 화면을 만들었다. 딥시크와 GLM의 판정이 엇갈린 통화부터 보고, 어느 AI가 쓴 답인지 가린 채 둘 중 나은 쪽을 고르는 블라인드 비교 탭도 있다. 이렇게 모인 판정은 정답지가 돼 모델을 비교하고 병원 맞춤 학습 재료로 쓴다.
경영 리포트와 돈 계산
진료가 끝나면 그날 경영 요약 PDF가 올라오고, 매주 월요일에는 주간 리포트, 매달 1일에는 진단 리포트가 나온다. 월간판은 딥시크가 본편을 쓰고 다른 모델의 비교판을 붙여, 셋이 같은 말을 하면 진짜 문제로 본다. 숫자 계산은 분석 프로그램이 맡고 AI는 해석만 하며, 추정은 [추정]으로 따로 표시하게 했다. 통장과 카드 내역을 연결해 장부와 맞춰 보고, 터미널에 "지난달 카드 매출이랑 장부가 30만원 차이 나는데 왜 그래?"라고 물으면 원인을 찾아온다.
종이 없는 동의서
동의서와 신규 환자 접수를 태블릿으로 바꿨다. 직원이 설명하고 서명한 뒤 환자가 서명하면 PDF로 만들어져 차트에 자동 저장된다. 설명하며 동의서 위에 펜으로 그린 그림도 함께 남아 "그런 설명 못 들었다"는 말이 안 통한다고 했다. 다만 노령 환자가 많아 종이 차트를 받아야 할 때도 있다며 "AX에서 가장 큰 병목은 DX, 그리고 사람"이라고 적었다.
끊은 돈
매달 숫자 정리와 리포트를 AI가 하게 되자 회계 서비스를 해지했다. 세금 신고처럼 도장이 필요한 일은 여전히 사람 전문가에게 맡긴다. 전화 녹음·요약, 문서 OCR, 예약 문자 같은 구독을 하나씩 뒷방 서버로 바꿔 끊었고, 전화 시스템 계약을 끊어 450만원을 아꼈다고 했다. 블로그 대행과 검색 광고도 끊어 마케팅비는 0원이다. 대신 홈페이지를 검색엔진과 생성형 AI가 읽기 좋게 정리했더니 챗GPT나 제미나이 추천으로 왔다는 환자가 늘었다고 했다.
비전공자가 만든 방법
글쓴이는 코드를 거의 짜지 않았다고 했다. 클로드와 코덱스 코딩 에이전트를 포털, 전화 시스템, 음성 서버, 인프라 담당으로 나눠 띄우고 서로 메시지를 주고받으며 일하게 했다. 운영 중인 설정을 바꿀 때는 원장이 직접 승인해야 하고, 에이전트끼리 "원장님이 된대"라고 전해 들은 승인은 인정하지 않는다. 한 에이전트가 설정을 빠뜨려 방송 이름 변환이 6초씩 걸린 것을 다른 에이전트가 운영 전에 잡아냈다.
왜 DGX 스파크였나
글쓴이는 큰 모델을 올리려면 메모리가 먼저라고 봤다. RTX PRO 6000은 한 장에 96GB, H200은 141GB지만 DGX 스파크는 한 대에 128GB이고 네 대를 묶으면 512GB가 된다. 전기 공사와 열, 소음도 따졌다. "H200은 스포츠카, DGX 스파크는 1톤 트럭"이라며 느려도 이삿짐(큰 모델)이 다 실린다고 했다. 엔비디아 공식 포럼에 올라오는 실행 방법을 따라 하면 비전공자도 최신 모델을 돌릴 수 있었다는 점도 꼽았다. 시작은 젠슨 황이 치킨집에서 이 장비를 선물하는 장면을 보고 생긴 물욕이었다고 털어놨다.
'과투자·사기꾼' 비판에 대한 답
글이 퍼지자 "동네 치과에 과투자", "결국 뭘 팔려는 거냐"는 댓글이 달렸다. 글쓴이는 "남들 시계 살 때 나는 DGX를 샀을 뿐"인 취미라며 팔 것은 없고, 배포한다면 치과의사들에게 대부분 오픈소스로 풀 생각이라고 했다. 음성 챗봇이 처음엔 요일 발음도 못 했고, 전화 시스템을 처음부터 다시 만드는 등 실패도 많았다고 적었다. 그는 "나처럼 해라가 아니라 비전공자 동네 치과 아저씨도 이 정도는 해 볼 수 있더라는 기록"이라고 했다.
반응: "투자 회수 1.9~3.8년, 원장 시간까지 치면 적자"
X 이용자 일평은 글에 나온 장비와 끊은 비용만으로 손익을 추정했다. 장비 투자 약 1억600만원, 연간 순절감 약 5천600만원으로 잡으면 회수에 1.9년, 보수적으로 잡으면 3.8년이 걸리고, 원장 시간에 치과의사 수준의 기회비용을 매기면 흑자는 사라진다고 봤다.
반응: "덴트웹으로는 AI 네이티브가 안 된다"
아카라이브 댓글에서 치과 사무직이라고 밝힌 이용자는 국내 치과 대부분이 쓰는 관리 프로그램 덴트웹이 API를 제대로 열어 주지 않고 내부망에서도 DB 접근을 막는 경우가 많다며 "본문처럼 AI 네이티브로 일하기엔 답이 없다"고 했다. 같은 업계라고 밝힌 다른 이용자는 "대단하지만 이걸로 돈을 벌 수는 없고 취미 정도"라고 했다.
반응: "이것이 진짜 AI 네이티브"
X와 아카라이브 댓글에서는 "치과가 아니라 IT 회사라 해도 믿겠다", "이것이 진정한 AI 네이티브"라는 반응과 함께, 의료인 대상 강의를 열어 달라는 댓글도 이어졌다.
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