생물학을 전공한 동네 치과 원장이 Claude와 Codex 코딩 에이전트를 역할별로 나눠 사내 포털·전화·음성 시스템을 직접 만들었다고 한다. 병원 안 서버에서 돌린 AI가 보험 지급 서류 904개(3,389쪽)를 69분 만에 읽고 6,928줄 중 77%를 병원 기록과 자동 대조했으며, 직원은 나머지만 확인한다고 밝혔다.A neighborhood dentist with a biology degree says he split Claude and Codex coding agents by role to build his clinic's portal, phone and voice systems. AI running on in-clinic servers read 904 insurance documents (3,389 pages) in 69 minutes and auto-matched 77% of 6,928 lines against clinic records, leaving staff to check the rest.
서울대병원이 네이버와 공동 개발한 의료 LLM 케이메드.ai를 에이전트 플랫폼 스누하이에 적용해 당직표 생성, 환자평가지 작성, 규정 확인, 청구 업무 자동화 등에 쓰기로 했다. GPU 부족이 한계로 지적됐다.Seoul National University Hospital is applying KMed.ai (co-developed with Naver) to its SNUH.AI agent platform for on-call rosters, patient assessment drafts, rule checks and billing automation; GPU shortage is a noted limit.
연세의료원 간호사가 Teams에서 검사간호 Q&A 코파일럿 에이전트를 불러 시술 준비사항·동의서를 즉시 확인한다. 망분리·보안 정책을 지키며 행정·지원 부서로 확산 중이라고 마이크로소프트가 소개했다.Nurses at Yonsei Medical Center call a Copilot agent in Teams for procedure prep and consent forms; Microsoft's case study says rollout continues within network-separation and security policy.
대안·대응Alternatives noted · 병원 망분리·보안 정책 안에서 쓸 수 있는 형태로 배포하는 것이 과제였다고 한다.