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의료 데이터와의 씨름을 멈추세요: FHIR‑네이티브 AI 에이전트 구축으로 자동 환자 트리아지 🏥

발행: (2026년 2월 10일 오전 10:00 GMT+9)
9 분 소요
원문: Dev.to

Source: Dev.to

의료 분야 도전

의료 산업은 개발자에게 악명 높게 어려운 분야입니다. 레거시 시스템과 엄격한 규정 준수 사이에서, 자동화된 예약 봇 같은 “간단한” 작업조차도 데이터 사일로의 악몽으로 변하기 쉽습니다. 그러나 AI Agents와 HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 표준의 부상으로 게임의 판도가 바뀌고 있습니다.

이 가이드에서는 정교한 Medical Triage Agent를 구축합니다. 이것은 단순한 챗봇이 아니라 다음을 수행할 수 있는 지능형 시스템입니다:

  • 임상 보고서 파싱
  • 표준화된 의료 리소스로 매핑
  • AWS Lambda를 통해 병원의 일정 백엔드와 상호작용

헬스케어 자동화, LangChain, 그리고 FHIR 표준을 활용함으로써, 난잡한 환자 데이터를 실행 가능한 의료 워크플로와 마침내 연결할 수 있습니다. 🚀

왜 FHIR인가? (비밀 소스)

코드에 들어가기 전에, 왜 단순히 원시 텍스트를 GPT‑4에 전달하지 않는지 논의해봅시다. 의료 분야에서 상호운용성은 성배와 같습니다. FHIR는 Patient부터 DiagnosticReport까지 모든 것에 대한 표준화된 JSON 형식을 제공합니다. 우리의 AI Agent가 FHIR를 구사하도록 교육함으로써, 전 세계 모든 최신 병원 시스템과 연동될 수 있도록 보장합니다.

아키텍처 🏗️

우리 에이전트는 Plan‑and‑Execute 패턴을 따릅니다. 환자의 진단 결과를 받고, 긴급성을 식별하며, 가능한 전문의를 조회하고, 예약을 트리거합니다.

sequenceDiagram
    participant P as Patient/App
    participant A as LangChain Agent
    participant F as FHIR Parser Tool
    participant S as Scheduling Engine (AWS Lambda)
    participant DB as FHIR Server (HAPI/Azure)

    P->>A: Uploads Lab Result (PDF/Text)
    A->>F: Extract & Validate FHIR Resources
    F->>DB: Query Patient History
    DB-->>F: Return Context
    A->>A: Reason: High Glucose → Needs Endocrinologist
    A->>S: Get Available Slots (AWS Lambda)
    S-->>A: List of Slots
    A->>P: "I've found an opening with Dr. Smith. Should I book it?"

Prerequisites 🛠️

이 튜토리얼을 따라하려면 다음이 필요합니다:

  • Python 3.10+
  • LangChain (에이전트 오케스트레이션용)
  • FHIR Library (예: fhir.resources)
  • AWS Account (Lambda 기반 스케줄링용)

Step 1 – FHIR 도구 정의

먼저, 에이전트가 DiagnosticReport를 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. 표준화된 FHIR 리소스에서 핵심 메트릭을 검증하고 추출하는 도구를 만들겠습니다.

from langchain.tools import tool
from fhir.resources.diagnosticreport import DiagnosticReport
from typing import Dict

@tool
def process_diagnostic_report(report_json: Dict) -> str:
    """Parses a FHIR DiagnosticReport to identify critical findings."""
    try:
        report = DiagnosticReport.parse_obj(report_json)
        # Extracting the status and category
        status = report.status
        # In a real scenario, we'd parse the 'result' references to Observation resources
        return f"Report processed. Status: {status}. Critical flags detected in observations."
    except Exception as e:
        return f"Error parsing FHIR data: {str(e)}"

Step 2 – 스케줄링 에이전트 로직

우리 로직의 핵심은 에이전트가 외부 API(AWS Lambda로 래핑됨)를 호출하여 트리아지 결과를 기반으로 의사 가용성을 확인하는 능력에 있습니다.

import boto3
import json
from langchain.tools import tool

@tool
def get_appointment_slots(specialty: str) -> str:
    """Triggers AWS Lambda to fetch available slots for a given specialty."""
    client = boto3.client('lambda', region_name='us-east-1')

    # Mocking the payload for the scheduling engine
    payload = {"specialty": specialty, "action": "get_availability"}

    response = client.invoke(
        FunctionName='HospitalSchedulingService',
        InvocationType='RequestResponse',
        Payload=json.dumps(payload)
    )

    slots = json.loads(response['Payload'].read())
    return f"Available slots for {specialty}: {slots['available_times']}"

Step 3 – Orchestration with LangChain

이제 이러한 도구들을 GPT‑4o 기반 에이전트에 연결해 보겠습니다. 에이전트는 행동하기 전에 환자 데이터를 “추론”하게 됩니다.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
tools = [process_diagnostic_report, get_appointment_slots]

agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# Example workflow
user_input = (
    "Here is my FHIR DiagnosticReport. It shows high HbA1c levels. "
    "Find me the next available Endocrinologist."
)
# (The agent would then call `process_diagnostic_report`, then `get_appointment_slots`)

“공식적인” 의료 AI 구축 방법 🥑

이 데모는 기본적인 데이터 흐름을 보여주지만, 프로덕션 수준의 의료 에이전트를 만들려면 다음이 필요합니다:

  • HIPAA 준수 – 암호화된 저장소, 감사 로그, 접근 제어
  • PII 마스킹 – 처리 전에 개인 식별 정보를 제거하거나 해시 처리
  • 정교한 프롬프트 엔지니어링 – 환각을 최소화하고 안전 장치를 강화

고급 프로덕션 패턴에 대한 심층적인 내용과 규제된 환경에서 이러한 에이전트를 확장하는 방법을 알고 싶다면 **WellAlly Blog**의 기술 심층 분석을 확인하세요. 여기서는 단순 API 호출을 넘어서는 탄탄한 헬스케어 인프라 구축에 대한 훌륭한 자료를 제공합니다.

AWS Lambda에 배포

서버리스 환경을 만들려면 LangChain 에이전트를 AWS Lambda 함수로 래핑하면 됩니다.

  1. 컨테이너화 – Python 의존성을 포함한 Docker 이미지를 빌드합니다.
  2. IAM 역할 – Lambda에 스케줄링 서비스를 호출할 수 있는 lambda:InvokeFunction 권한을 부여합니다.
  3. API Gateway – 모바일 앱이 호출할 수 있는 REST 엔드포인트를 통해 트리아지 에이전트를 노출합니다.

결론 🏁

HL7 FHIR 표준, LangChain, 그리고 AWS 서버리스 서비스를 결합하면 다음과 같은 강력한 의료 트리아지 에이전트를 만들 수 있습니다:

  • 원시 임상 데이터를 상호 운용 가능한 리소스로 변환합니다
  • 규정 준수 제약을 고려하면서 전문의 일정 예약을 자동화합니다
  • 향후 의료 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다

AI 에이전트의 추론 능력을 활용하면 의료 서비스를 반응형 시스템에서 능동적이고 자동화된 워크플로우로 전환할 수 있습니다. 이제 의사가 예약됐다는 말을 듣기 위해 20분 동안 대기할 필요가 없습니다!

즐거운 개발 되세요! 🚀

다음은?

  • “환자 이력” 조회 도구를 추가합니다.
  • 최종 예약 확인을 위한 “Human-in-the-loop” 를 구현합니다.
  • 임상 환경에서 AI 안전성에 관한 WellAlly’s latest post 를 확인해 보세요.

헬스테크 분야에서 개발 중이신가요? 아래에 댓글을 남기거나 FHIR 통합에 대한 의견을 공유해 주세요! 👇

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