---
title: "Hanah가 최고의 AI 스크라이브인 이유: 벤치마크 결과(2026)"
description: "AI 스크라이브 6개, 녹음된 진료 12개, 모든 기록을 블라인드로 채점. Hanah는 오류가 가장 적고 검토가 가장 빨랐으며, 19개 지표 중 18개에서 1위였어요."
source: https://hanah.health/ko/blog/hanah-best-ai-scribe-benchmark/
---

1.  [홈](https://hanah.health/ko/)
2.  [블로그](https://hanah.health/ko/blog/)
3.  엄격한 업계 벤치마크에서 최고의 AI 스크라이브로 평가된 Hanah

글

# 엄격한 업계 벤치마크에서 최고의 AI 스크라이브로 평가된 Hanah

글 [Ahmed](https://hanah.health/ko/blog/authors/ahmed/) · 4분 분량  
게시 2026년 10월 3일 · 수정 2026년 10월 16일

## 핵심 요약

-   인용한 평가는 같은 녹음 12개로 AI 스크라이브 6개를 비교했고, 채점하는 동안 어떤 제품의 기록인지 가렸어요.
-   **Hanah는 AI 스크라이브와 함께 홈 운동 프로그램과 클리닉 브랜드 환자 앱을 제공해요.** 환자는 진료 사이에도 합의한 홈 프로그램을 볼 수 있어요.
-   이 평가에서 Hanah는 보고된 19개 지표 중 18개에서 1위를 했어요. 1위를 하지 못한 지표도 이 글에서 밝혀요.
-   이 결과는 인용한 테스트에 대한 것이에요. 녹음, 결과물, 채점 방법을 살펴보시고, 모든 임상 초안은 직접 검토하세요.

ScribeStandard는 녹음된 진료 12개로 Hanah를 Heidi, Lyrebird, Freed, CliniScripts, PatientNotes와 비교하고, 모든 기록을 같은 임상 사실 목록과 대조해 블라인드로 채점했어요. Hanah는 19개 지표 중 18개에서 1위를 했어요. 전체 글 읽기: [Hanah는 최고의 AI 스크라이브](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/).

## 테스트

모든 AI 스크라이브가 같은 오디오를 들었어요. 진료마다 환자의 질환, 증상, 징후에 대해 말한 모든 사실을 정리한 목록이 있고, 진료 12개에 걸쳐 사실은 358개예요. 기록이 사실을 빠뜨리거나 일부만 담으면 그때마다 오류 하나, 진료에서 뒷받침되지 않는 주장이 있으면 그때마다 오류 하나로 쳐요. 오류는 Weiner et al.(2020)이 의사가 직접 쓴 기록에서 센 방식으로 세었고, 모든 스크라이브를 진료마다 최소 다섯 번씩 실행했어요.

## 결과

| AI 스크라이브 | 기록당 오류 | 포함된 사실 | 기록당 환각 표시 | 확정할 수 있는 기록이 나오기까지 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Hanah | 4.1 | 93% | 0.80 | 2분 23초 |
| Freed | 8.3 | 87% | 2.47 | 4분 40초 |
| Heidi | 9.0 | 81% | 1.00 | 3분 25초 |
| CliniScripts | 9.7 | 80% | 1.40 | 4분 03초 |
| Lyrebird | 11.6 | 82% | 3.42 | 4분 06초 |
| PatientNotes | 18.0 | 61% | 2.58 | 5분 39초 |

Weiner et al.은 진료 녹음과 대조한 의사의 기록에서 기록당 오류 5.0개를 확인했어요. ScribeStandard 테스트는 그 연구보다 더 엄격하게 세는데, 그 수치보다 낮은 스크라이브는 Hanah뿐이었어요.

Hanah 기록을 검토하고 고치는 데 2분 2초가 걸렸어요. 기록을 직접 쓰면 중앙값 8.1분이 걸리므로(Apathy et al. 2023), Hanah 기록은 손으로 쓰는 것보다 75% 빨리 끝나요. 그다음은 63%의 Heidi였어요.

Hanah는 단어 오류율도 12.8%로 가장 낮았고, 임상적 의미를 바꾸는 잘못 들은 단어가 가장 적었으며, 정지를 누른 뒤 중앙값 19초 만에 기록이 나왔고, 진료당 데이터 사용량도 9.1 MB로 가장 적었어요.

## Hanah가 1위를 하지 못한 지표 하나

모든 스크라이브가 한 기기에서 동시에 녹음한 50분 부하 테스트에서는 CliniScripts가 메모리를 더 적게 썼어요. Hanah의 1,103 MB 대비 972 MB였어요.

수정 없이 바로 확정할 수 있는 기록의 비율도 Hanah가 8%로 가장 높았어요. 그래도 모든 스크라이브의 모든 기록은 환자 기록에 들어가기 전에 검토가 필요하고, Hanah의 초안은 선생님의 검토를 기다려요.

## 모든 채점 결과를 공개해요

ScribeStandard는 녹음, 녹취록, 모든 스크라이브의 기록, 그리고 채점마다 그 이유를 공개해요. 진료를 들어 보고, 각 스크라이브가 작성한 초안을 읽고, 채점을 한 줄씩 확인할 수 있어요. [전체 결과](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/)와 [테스트 방식](https://scribestandard.com/methodology/)을 읽어 보세요.

그다음 직접 테스트해 보세요. 선생님의 진료로 [1개월 동안 Hanah를 무료로 써 보세요](https://hanah.health/ko/pricing/). 카드 등록은 필요 없어요.

## 자주 묻는 질문

**이 평가에는 진료가 몇 개 포함되었나요?**

이 글에서 인용한 평가는 녹음된 진료 12개로 AI 스크라이브 6개를 비교했어요. 다른 벤치마크 글은 다른 실행이나 표본 크기를 다룰 수 있어요.

**Hanah가 보고된 모든 지표에서 1위였나요?**

아니요. 19개 지표 중 18개에서 1위였고, 메모리 사용량은 다른 제품이 앞선 지표라고 이 글에서 밝혀요.

**근거 자료를 직접 볼 수 있나요?**

이 글은 녹음, 결과물, 채점 이유를 포함한 결과와 방법론에 링크해요. 대표 결과와 함께 읽어 보세요.

## 이 글에서 인용한 출처

-   [Hanah는 최고의 AI 스크라이브](https://scribestandard.com/analysis/hanah-best-ai-scribe/) — scribestandard.com
-   [테스트 방식](https://scribestandard.com/methodology/) — scribestandard.com

## 저자 소개

[Ahmed](https://hanah.health/ko/blog/authors/ahmed/) · Hanah 공동 창업자 겸 CEO

Ahmed는 Hanah의 공동 창업자 겸 CEO예요. 게임 개발, 스포츠 분석, 핀테크, AI 분야를 두루 거쳤고, Electronic Arts, Catapult Sports, Commonwealth Bank에서 일했으며, 인디 게임 스튜디오를 운영했고, 거버넌스·위험·규정 준수 기업 sixclicks에서 Head of AI를 맡았어요. 게임에서 참여와 재방문을 이끄는 장치를 설계한 경험을 살려, 환자가 치료에 계속 참여하고 좋은 건강 결과를 향해 나아가도록 돕는 피드백 순환을 만들고 있어요. [글 보기](https://hanah.health/ko/blog/authors/ahmed/).

**업데이트 안내:** 핵심 요약에서 홈 운동 프로그램과 클리닉 브랜드 환자 앱을 강조했어요. 출처 확인 날짜와 벤치마크 날짜는 글에 적힌 그대로예요.

[글을 쓰고, 출처를 밝히고, 검토하는 방식](https://hanah.health/ko/blog/editorial-policy/)

## 관련 글

-   [Accuracy over inference: your AI scribe should not fill in the blanks](https://hanah.health/ko/blog/accuracy-over-inference/)
    
    A plausible clinical detail is still an invented detail if the encounter never established it. Real examples from our testing explain why Hanah prioritises faithful documentation, and why we measure consistency across repeated runs.
    
-   [Hanah vs 나머지: 객관적이고 투명한 벤치마크](https://hanah.health/ko/blog/hanah-vs-the-rest-benchmark/)
    
    녹음된 진료 13개를 AI 스크라이브 7개에 똑같이 들려주고, 모든 기록과 녹취록을 블라인드로 채점했어요. Hanah의 기록에는 중대한 환각 표시가 없었고, 필요한 임상 세부 사항의 93.7%를 담아 평균 84.2%보다 높았으며, 녹취록의 임상적으로 중요한 오류는 66% 적었어요. 모든 녹취록, 기록, 채점 결과를 공개해요.
    
-   [새 모델과 녹취 알고리즘으로 업데이트했어요.](https://hanah.health/ko/blog/benchmark-update-july-2026/)
    
    기록 초안을 작성하는 모델과 진료를 녹취하는 알고리즘을 업데이트했어요. 벤치마크 결과 단어 오류율은 5.9%에서 1.6%로, 지어낸 세부 사항은 확정 5건에서 1건으로 줄었어요. 무엇이 바뀌었고 무엇이 그대로인지 알려 드려요.
    

클리닉에서 Hanah를 직접 확인해 보세요.

[데모 예약](https://hanah.health/ko/#demo)