하루 50-100명 환자를 보는 동네 내과/피부과/이비인후과 원장, 35-55세. 대기 불만 리뷰에 스트레스받는 의원장.
PROBLEM
모든 환자를 15분 고정 간격으로 예약하지만 실제 진료 시간은 5-30분으로 편차가 큼. 오전 폭주+오후 공백 반복. 간호사가 감으로 예약 배치하여 대기실 불만 폭발. 네이버 리뷰에 '대기 1시간' 악평.
💡 솔루션
AI가 환자별 예상 진료 소요 시간을 과거 데이터에서 학습하여 가변 예약 간격을 자동 생성. 오전-오후 환자를 균등 분배하여 대기 시간 50% 단축, 하루 환자 처리량 20% 증가.
DIFFERENTIATION
기존 EMR은 고정 간격(15분) 예약만 지원. ClinicPulse는 수면 사이클의 '90분 가변 리듬' 구조를 차용해 환자별 예상 소요 시간 기반 가변 간격을 자동 배치. 진짜 '맞춤 예약'을 최초 구현.
💰 수익 모델
B2B SaaS 월 ₩190,000 × 1년차 목표 100의원 = 월 ₩19,000,000. 의원 입장: 하루 환자 10명 추가 처리 시 월 매출 ₩500만+ 증가 대비 구독료 ₩19만은 즉시 회수.
TAM
한국 의원 약 35,000개 × 연 ₩2,280,000 = ₩798억
SAM
예약 기반 운영 의원(내과·피부과·이비인후과 등) 약 15,000개 = ₩342억
SOM
1년 내 100의원 확보 = 연 ₩2.28억
🛡 경쟁우위 (Moat)
전환비용경쟁: 낮음트렌드: rising
의원별 진료 패턴 데이터가 6개월 이상 쌓이면 예측 정확도가 급격히 상승하여 경쟁 제품으로 전환 시 '처음부터 학습'해야 하는 비용 발생
LOCK-IN
환자별 예상 진료 시간 모델이 해당 의원 데이터에 최적화되므로 전환 시 정확도 리셋
📈 AI 12차원 분석
타이밍7
왜 지금?
시장규모5
SOM
확장성4
10x 경로
경쟁인식3
경쟁사 파악
인사이트6
고객 이해
방어벽4
모방 난이도
문제심각도7
진통제?
수익현실성7
돈 될까?
차별화4
10배 개선
명확성8
한 줄 설명
실현리스크3
만들 수 있나
시장검증6
수요 증거
AI 총평
Naver 대기 불만 리뷰라는 실재 고통점과 명확한 ROI 스토리(₩19만 vs ₩500만 증수익)는 강점이지만, 창업자가 '경쟁 낮음'으로 분류한 분야에 Veradigm이 이미 동일 개념(수요예측 기반 가변슬롯)을 미국서 상용화했고, 한국 EMR 파편화(Ubcare·NovaCare·HiChart 등 다수 독점 API)는 기술 장벽이 매우 높으며, ₩798억 TAM은 글로벌 확장 없이 단독 생존하기 좁다.
핵심 기능
•환자별 진료 시간 AI 예측 (진료 과목·증상·이력 기반)
•가변 간격 자동 예약 배치 + 오전·오후 균등 분배
•환자용 실시간 대기 시간 표시 (키오스크/카카오 알림)
생성 출처
신호수면 사이클(90분 리듬)의 '가변적 주기' 패턴 + 그래프 이론의 네트워크 최적화를 의원 예약 흐름에 적용