의료정보 연동 AI 에이전트를 위한 MCP-FHIR 서버 아키텍처

초록

대규모 언어모델(LLM)의 급속한 발전과 응용 분야의 확산으로, 인공지능은 거의 모든 산업 영역에서 활용되고 있으며 단순한 생성형 AI 사용을 넘어 에이전트 기반의 지능형 시스템으로 발전하고 있다. 의료기관들 또한 경쟁적으로 다양한 AI 서비스를 도입하고 있으나, 환자의 차트 정보, 혈액검사 결과, 의료 영상 판독 정보 등 이질적인 의료 데이터를 통합적으로 분석하여 의료진에게 제공하기 위해서는 개별 애플리케이션 수준에서 LLM 및 AI 응용 서비스를 직접 연동해야 하는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, LLM과 외부 데이터·도구·애플리케이션 간의 안전하고 표준화된 연결을 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 기반 서버 아키텍처를 제안하고 설계 구조의 확장성과 성능이 실제 의료 환경에서 적용할 수 있음을 실증적으로 확인하였다.

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