AI 헬스케어 자동화를 위한 Amazon Bedrock AgentCore 활용 가이드

AI 헬스케어 혁신: Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 의료 에이전트 구축 가이드

도입

인공지능 기술이 헬스케어 산업에 깊숙이 침투함에 따라, 의료 시스템은 더욱 지능적이고 자동화된 방향으로 빠르게 진화하고 있습니다. 특히 최근에는 스스로 판단하고 학습하는 능력을 갖춘 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 환자 진료, 병원 운영, 약물 개발 등의 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.

Amazon은 이러한 변화에 맞춰 Amazon Bedrock AgentCore라는 새로운 에이전트 프레임워크를 발표했습니다. 본 포스트에서는 Bedrock AgentCore의 핵심 구성 요소 및 사용법을 중심으로, 실제 헬스케어 사례에 기반한 AI 에이전트 배포 가이드를 소개합니다.

본론

Agentic AI가 헬스케어 산업에서 주목받는 이유는 다음과 같은 문제 해결 능력에 있습니다.

• 대규모 환자 데이터 분석 자동화
• 의료 서비스 맞춤화 및 효율적 스케줄링
• 의료진의 진단/치료 의사결정 보조
• 환자/보호자와의 자동화된 커뮤니케이션

이러한 기술을 실현하기 위해서는 보안성과 확장성을 갖춘 AI 에이전트 배포 인프라가 필요하며, 이를 효과적으로 지원하는 솔루션이 바로 Amazon Bedrock AgentCore입니다.

Amazon Bedrock AgentCore 개요 및 구성 요소

Amazon Bedrock AgentCore는 AI 에이전트를 빠르고 안전하게 배포하고 운영할 수 있도록 설계된 AWS 기반 프레임워크입니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. AgentCore Runtime

AI 에이전트가 실행되는 서버리스 런타임 환경으로, 확장성과 높은 세션 격리를 제공합니다. 다양한 오픈 소스 에이전트 프레임워크(LangGraph, AutoGen 등)를 지원하며 멀티모달 입력도 처리 가능합니다.

2. AgentCore Gateway

기존의 REST API, Lambda 함수 등을 MCP(Model Context Protocol) 기반 도구로 변환해 AI 에이전트가 사용할 수 있도록 지원합니다. OAuth 2.0 인증과 OpenAPI 기반 요청 변환을 제공해, 기존 시스템 통합이 쉽고 빠릅니다.

3. AgentCore Identity

OAuth 2.0 호환 인증 프레임워크(Amazon Cognito, Auth0 등)를 통한 보안 인증 기능을 제공하며, 외부 시스템과의 연동을 위한 관리형 인증 인터페이스를 지원합니다.

4. AgentCore Observability

OpenTelemetry를 기반으로 한 에이전트 동작 추적, 디버깅, 성능 모니터링 기능을 제공해 운영 중인 AI 에이전트를 실시간으로 점검하고 개선할 수 있도록 도와줍니다.

실제 활용 사례: 예방접종 예약 자동화 에이전트

Bedrock AgentCore를 이용해 구축한 대표적인 헬스케어 활용 사례 중 하나는 아이의 예방접종 일정을 관리하고 예약까지 자동 처리해주는 AI 헬스케어 에이전트입니다.

해당 시스템의 구성은 다음과 같습니다:

• 환자 또는 보호자가 LangGraph 기반 에이전트에 메시지를 보내면, 에이전트는 Amazon Bedrock의 Claude 3.5 Sonnet 모델을 사용해 의도를 분석합니다.
• AgentCore Gateway를 통해 ≪get_patient_emr≫, ≪search_immunization_emr≫, ≪get_available_slots≫, ≪book_appointment≫ 등의 도구(API)를 호출하며, OpenAPI 스펙 기반 자동 MCP 변환이 이루어집니다.
• 환자 정보는 AWS HealthLake의 FHIR 서버 상에 저장되며, 모든 통신은 OAuth 2.0 기반 end-to-end 암호화로 보호됩니다.

결과적으로 보호자는 항체 접종 기록, 일정 확인, 진료 가능 시간 조회, 예약 확인까지 모두 대화 형태로 처리할 수 있습니다. 이는 사용자 편의성을 크게 높이며 병원 측의 행정 부담 또한 절감하게 만듭니다.

배포 가이드 요약

Amazon Bedrock AgentCore를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 구성 요소는 아래와 같습니다:

• API Gateway에 API 백엔드 배포 (OpenAPI 명세 정의)
• AgentCore Gateway로 MCP 호환 도구로 변환
• Amazon Cognito 기반 인증 구성
• LangGraph 또는 Strands 등 에이전트 정의 및 인스트럭션 설정
• HealthLake에 FHIR 기반 환자 정보 저장
• AgentCore Observability를 통한 성능 모니터링 설정

또한 GitHub에는 해당 구현을 위한 샘플 코드 및 배포 스크립트가 제공되어 손쉽게 PoC를 구현하고 실제 프로젝트로 확장할 수 있습니다. (https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples)

실제 적용 예: Innovaccer의 'Gravity' 플랫폼

인도 및 미국 기반 AI 헬스케어 솔루션 제공사 Innovaccer는 Bedrock AgentCore 기반의 Gravity 플랫폼을 통해 FHIR 리소스 통합, 환자 중심 데이터 관리, 멀티 에이전트 협업 환경을 구축했습니다.

• 400개 이상의 EHR 연동 커넥터
• 15개의 사전 학습 AI 에이전트
• 100개 이상의 FHIR 리소스 표준화
• 역할 기반 접근 제어 및 보안 암호화 적용

이처럼 산업 현장에서 이미 Bedrock AgentCore 기반 AI 자동화가 주요 성과를 내고 있으며, ROI 또한 빠르게 도출되고 있습니다.

결론

Amazon Bedrock AgentCore는 AI 에이전트를 헬스케어 시스템 내에서 실용적이고 안전하게 활용하고자 하는 조직에 매우 적합한 솔루션입니다. 기존 시스템과의 통합, 자동화된 도구화, 보안성 확보, 배포 자동화 등 실제 운영에 필요한 요소를 모두 갖추고 있기 때문입니다.

이 글에서 살펴본 예방접종 예약 에이전트 사례나 Innovaccer의 광범위한 헬스케어 데이터 통합 사례처럼, Bedrock AgentCore는 오늘날 의료 산업의 AI 전환을 성공으로 이끌 열쇠가 될 것입니다.

앞으로 빠르게 진화할 AI 시장에서, 본 솔루션을 먼저 경험하고 활용한 조직이 더 나은 의료 서비스를 더욱 빠르게 제공할 수 있을 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-health-care-agents-using-amazon-bedrock-agentcore/