병원 AI, 챗봇 넘어 업무 수행하는 '에이전트'로 진화

병원 내 생성형 AI 활용이 단순 질의응답형 챗봇에서 실제 업무를 처리하는 에이전트 형태로 확장되고 있다. 서울 코엑스에서 열린 KHF 2026 부대행사인 대한병원정보협회 추계학술세미나에서 한림대학교의료원과 서울아산병원의 원내 대규모언어모델(LLM) 활용 사례가 발표됐다. 두 병원은 의료정보 보안을 고려해 자체 원내 LLM 환경을 구축했으며, 전자의무기록(EMR)과 내부 문서, 전용 도구 등을 연계해 AI 활용 범위를 넓히고 있다.

큐픽스 바이오 해설

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LLM(대규모언어모델): 대량의 텍스트 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델을 말한다.
AI 에이전트: 단순 응답을 넘어 주어진 목표에 따라 여러 단계의 작업을 스스로 수행하는 소프트웨어를 뜻한다.
전자의무기록(EMR): 환자의 진료 정보를 전자적으로 기록하고 관리하는 병원 내부 시스템이다.
온프레미스(원내) AI 환경: 데이터를 외부 클라우드로 보내지 않고 기관 내부 서버에서 AI를 구축·운영하는 방식이다.

의료기관은 환자 정보 보호를 위해 외부 클라우드 기반 AI 서비스 대신 내부망에 자체 AI 모델을 구축하는 경우가 많다. 초기 생성형 AI 도입은 질의응답형 챗봇 수준에 머물렀으나, 최근에는 내부 시스템과 연동해 문서 작성이나 데이터 조회 등 반복 업무를 대행하는 방향으로 발전하는 추세다. 이런 변화는 의료 현장의 행정 부담을 줄이려는 수요와 AI 기술의 작업 수행 능력 향상이 맞물려 나타난다.

Why it matters병원 내 AI 활용 범위가 넓어질수록 의료정보 보안, 업무 효율성, 환자 안전 간의 균형을 어떻게 맞출지가 디지털헬스 분야의 핵심 과제로 떠오른다.

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