AI로 의료 서류 혁신한 테너, 시리즈C서 1,450억 유치…기업가치 87조 돌파

헬스케어 문서 자동화 스타트업 테너(Tennr)가 환자 의뢰(referral) 시스템을 혁신하겠다는 비전을 내세우며 약 1,450억 원에 달하는 시리즈C 자금 조달에 성공했다. 이번 투자에는 IVP가 주도적으로 참여했으며, 기존 투자자인 안드리센 호로위츠와 라이트스피드도 함께 참여했다. 이번 라운드를 통해 테너의 기업 가치는 약 87조 원으로 뛰어올랐다.

테너는 자체 개발한 인공지능 기반 문서 분석 기술을 활용해 의료기관이 방대한 종이 문서 속에서 필수 정보를 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있도록 돕는다. 의료 의뢰서, 특히 손글씨가 포함된 문서까지도 정밀하게 분류하고 태깅할 수 있는 알고리즘을 갖춘 것이 핵심이다.

회사는 의료서비스 첫 단계에서 환자가 일상적으로 겪는 문제, 즉 의뢰 문서 누락, 지연된 행정 처리, 보험 기관의 승인 거부 등으로 인해 진료 자체가 무산되고 병세가 악화되는 문제를 해결하고자 한다. 테너가 개발한 기술은 이런 정보 처리 병목 지점에서 의사결정과 행정의 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다.

이를 위해 테너는 1억 건 이상의 의료 문서, 23억 개의 데이터 필드, 8,000개 이상의 기준을 활용해 대형 언어 모델을 학습시켰다. 실제 세계에서 보험 적격성 판단이 약 8%의 오류율을 보인다는 점을 고려해, 테너의 AI는 어떤 항목이 추가적으로 확인되어야 하는지를 예측해 오류를 줄인다. ‘RaeLM’으로 명명된 테너의 모델은 관리 업무에 최적화된 데이터 추출 기능을 제공한다.

테너의 공동창업자이자 CEO인 트레이 홀터먼에 따르면, 오픈AI(OpenAI)나 앤트로픽(Anthropic)과 같은 빅테크 기업들이 제공하는 범용 AI 모델로는 의료 현장의 복잡한 요구사항을 감당하기 어렵다고 강조했다. 그는 “전문적인 데이터를 중심으로 자체 데이터셋을 구축하고, 오픈소스와 결합해 독자적인 성능을 구현한 것이 테너의 차별점”이라고 설명했다.

테너는 의료 상담 전화를 자동으로 음성에서 텍스트로 전환하고, 해당 대화를 정제된 형태로 문서화하는 T3(Transcript Translation Technology)도 함께 개발해 운영 중이다. 이 기술은 의료기관의 상담 패턴에 최적화된 확률 모델과 휴리스틱 기반 알고리즘을 활용해, 통화 중 반복되는 특정 데이터를 정확하게 식별해낸다.

홀터먼은 “우리가 추구하는 것은 자동화가 아니라, 환자가 필요한 서비스에 접근하고 비용 구조를 이해하는 데 실질적인 도움이 되는 도구”라며 “이러한 기술이 환자가 실제로 진료에 방문하도록 유도하는 핵심 요소가 된다”고 말했다.

테너의 기술은 의료 AI 시장의 특수성과 고도화를 동시에 반영하며, 최근 기술기반 헬스케어 스타트업의 성장 흐름을 가속화하는 데 중요한 계기를 마련한 것으로 평가된다.