의료 보고서 분석 자동화 대시보드 구축 사례

의료 보고서 분석 대시보드: Amazon Bedrock, LangChain, Streamlit으로 구현한 AI 자동화 활용 방법

의료 현장에서는 다양한 유형의 검사 보고서를 신속하게 분석하고 해석하는 능력이 매우 중요합니다. 하지만 보고서 내용이 복잡하고 해석에는 다양한 지식이 요구되어 자동화된 분석 시스템이 절실합니다. 본 포스팅에서는 Amazon Bedrock, LangChain, Streamlit을 조합한 의료 리포트 자동분석 대시보드의 구현 방법과 아키텍처 구성, 실제 활용 방안까지 폭넓게 소개합니다. 특히 이 솔루션은 클라우드 기반의 LLM(AI 언어모델)과 자동화된 데이터 시각화를 통해 의료 데이터를 누구나 쉽게 이해하고 해석할 수 있는 환경을 제공합니다.

의료 리포트 자동 분석 대시보드 개요

이 프로젝트는 의료 리포트를 단순히 저장하고 보여주는 데 그치지 않고, 자연어 질의응답을 통해 내용을 해석하고 시각화된 결과를 제공하는 통합 시스템입니다. 다양한 기술이 유기적으로 연결되어 있으며, 구성은 다음과 같습니다:

• Amazon Bedrock: LLM 기반 자연어 질의응답 및 데이터 분석
• LangChain: 문서 처리 및 대화 맥락 유지
• Streamlit: 시각화와 사용자 인터페이스
• Plotly: 파라미터 비교, 범위 차트, 트렌드 라인 시각화
• Amazon S3: 의료 보고서 저장소

아키텍처는 총 4단계로 구성됩니다: 사용자 인터페이스(Streamlit), 처리 레이어(LangChain), AI·ML 레이어(Amazon Bedrock), 데이터 저장(Amazon S3).

주요 기능 및 활용 방법

1. 대시보드 인터페이스 구성

대시보드는 다음과 같이 구성됩니다:

• 의료 리포트 선택 및 모델 선택 옵션
• 채팅 인터페이스로 자연어 질의응답
• 시각화 영역: 정상 범위 vs 실제 값 비교 차트, 막대 차트, 트렌드 선

2. 자연어 기반의 문맥 인식형 질의응답

LangChain은 사용자의 대화를 문맥 기반으로 기억하고, Amazon Bedrock의 AI 모델을 통해 자연어로 응답합니다. 다음은 간단한 예시입니다.

질문: "해당 리포트의 헤모글로빈 수치는 어떻게 되나요?"
→ 응답: “13.8 g/dL이며 정상 범위 내입니다.”

질문: "다른 혈액 수치와 비교해서 특이 사항이 있나요?"
→ 응답: 주요 수치를 비교하고 이상 여부를 설명

3. 배포 가이드 및 구성요소 설치

다음은 기본적인 배포 절차입니다.

1. Git 저장소 클론:
   git clone https://github.com/aws-samples/sample-medical-analysis-dashboard.git

2. 가상 환경 설정 및 패키지 설치:
   python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

3. AWS 인증 설정:
   export AWS_ACCESS_KEY_ID='your-access-key'
   export AWS_SECRET_ACCESS_KEY='your-secret-key'

4. 샘플 csv 리포트 업로드:
   aws s3 cp basic_test.csv s3://your-bucket/

5. app.py 수정 후 실행:
   streamlit run app.py → http://localhost:8501

6. 실제 사용 시나리오

사용자는 blood_test.csv를 선택한 후 대시보드에서 다양한 질의를 할 수 있습니다.

예:

• “해당 수치가 정상 범위인가요?”
• “혈액 수치 중 이상치를 알려주세요”
• “Absolute vs 퍼센트 수치 간에 특별한 분포 경향이 있나요?”

이처럼 자연어 질의와 동적 시각화가 결합된 대시보드는 의료 데이터를 직관적으로 해석할 수 있게 해 줍니다.

보안 및 실제 적용 시 고려사항

의료 데이터는 민감한 개인정보이므로 실제 현장에서 사용할 경우 아래와 같은 보안 대책이 필요합니다.

• AWS S3 서버 측 암호화(SSE-S3) 및 버전 관리 활성화
• 모든 IAM 접근 권한 최소화 설정(least privilege)
• 의료 데이터 암호화(AES-256 또는 KMS)
• CloudWatch 및 CloudTrail 로깅 활성화
• Bedrock Guardrails 설정으로 모델의 의학적 진단 제한

설치 컴포넌트 & 패키지 리스트

다음 패키지는 requirements.txt에 포함되어 설치됩니다.

• boto3 (S3 연동)
• streamlit (대시보드 UI)
• langchain-aws, langchain-community (문서 처리)
• pandas, numpy (데이터 처리)
• plotly (시각화)
• docarray (문서 구조화)

프로젝트 종료 및 정리 방법

다음 명령어로 사용 리소스를 정리할 수 있습니다.

• virutalenv 비활성화: deactivate
• S3 bucket 삭제
• 로컬 파일 제거: rm -rf medical-analysis-dashboard/

결론

Amazon Bedrock의 강력한 언어 모델 기반 해석력과 LangChain의 문맥 인식 능력, Streamlit의 간편한 시각화를 접목하여 실제 의료 현장에서 활용 가능한 리포트 분석 자동화 솔루션이 완성되었습니다.

이와 같은 구성은 의료 외에도 금융, 제조, 교육 등 다양한 정형/비정형 데이터 기반 분석 시스템으로 활용될 수 있으며, 클라우드 기반 AI 자동화 도입을 검토하는 조직에 훌륭한 참고 사례가 됩니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/medical-reports-analysis-dashboard-using-amazon-bedrock-langchain-and-streamlit/