Implementing Human-in-the-Loop Mechanisms in Healthcare with AWS Services

서론

인공지능(AI)은 헬스케어 및 생명 과학 분야에서 조직의 데이터를 처리하고 의료 코딩을 자동화하며 신약 개발 속도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 이러한 분야에서 좋은 관행(GxP) 준수와 같은 규제 요건으로 인해 주요 의사 결정 지점에서는 인간의 감독이 필요합니다. 이와 관련하여, 인간이 의사 결정 과정에 개입하는 'human-in-the-loop'(HITL) 방식의 중요성이 대두되고 있습니다. 본 포스팅에서는 AWS 서비스를 활용하여 HITL 메커니즘을 구현하는 4가지 실질적인 방법을 소개합니다.

본문

HITL의 헬스케어 도입이 중요한 이유

헬스케어 및 생명 과학 조직은 AI 에이전트를 배포할 때 독특한 과제에 직면합니다.

• 규제 준수: GxP 규정은 민감한 작업에 대한 인간의 감독을 요구합니다.
• 환자 안전: 환자 관리에 영향을 미치는 의료 결정은 적용되기 전에 임상 검증이 필요합니다.
• 감사 필요성: 누구에 의해 어떤 액션이 언제 승인되었는지 완전한 추적성이 요구됩니다.
• 데이터 민감도: 보호된 건강 정보(PHI)는 접근 또는 수정 전 명시적인 승인이 필요합니다.

해결책 개요

본 글에서는 에이전틱 워크플로우에 HITL을 구현하는 데 사용되는 네 가지 보완적인 방법을 제시합니다. 각 워크플로우는 다양한 시나리오 및 위험 프로파일에 적합합니다. 주요 구성 요소로 Strands Agents 프레임워크, Amazon Bedrock AgentCore Runtime, Model Context Protocol (MCP)을 사용합니다. 모든 패턴은 GitHub 저장소에 포함되어 있으며, 필요에 따라 커스터마이징 할 수 있습니다.

1. 에이전틱 루프 인터럽트: Strands Agent 프레임워크 후크 시스템을 사용하여 HITL 정책을 시행합니다.

2. 툴 컨텍스트 인터럽트: 세션 컨텍스트를 이용하여 도구 논리에 인간의 승인 로직을 구현합니다.

3. 원격 도구 인터럽트: AWS Step Functions 및 Amazon SNS를 이용한 비동기 방식의 승인을 실행합니다.

4. MCP 유도: MCP 프로토콜을 사용하여 클라이언트와의 실시간 양방향 커뮤니케이션을 통해 사용자로부터 추가 정보를 요청합니다.

결론

HITL 메커니즘을 통해 헬스케어 및 생명 과학 분야에서 안전하고 규정을 준수하는 AI 에이전트 배포를 구현할 수 있습니다. 각 조직의 승인 요구 사항에 맞는 적절한 HITL 패턴을 선택하여 기업 전반에서 사용할 수 있는 프로덕션 레벨의 워크플로우를 배포할 수 있습니다. 이러한 자세한 방법은 AWS 서비스와 함께 AI 에이전트를 통합하는 데 있어 큰 도움이 될 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/human-in-the-loop-constructs-for-agentic-workflows-in-healthcare-and-life-sciences/