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인공지능(AI)은 의료 현장에서 진료 지원부터 행정 업무 효율화, 환자 서비스 개선까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히 병원/의료기관, 기업/스타트업, 정부·공공 부문, 환자 중심 서비스의 네 가지 분야에서 다양한 사례가 나타나고 있습니다. 아래에서는 각 범주별로 주요 사례와 도입 시기, 관련 기관 및 성과를 정리합니다.1. 병원/의료기관 내 AI 활용 사례국내 대형 병원들은 자체적으로 의료용 AI 기술 개발과 도입에 힘쓰고 있습니다. 서울대학교병원은 2025년 9월 정식 출시를 목표로 **의료 특화 대규모언어모델(LLM)**을 개발 중입니다. 이 AI는 3800만 건의 가명 의료정보를 학습하여, 환자가 다른 병원에서 들고 온 방대한 의무기록을 요약해 주고 복잡한 건강보험 청구 작업을 자동화하는 등의..

우리는 지금 인공지능(AI)이라는 거대한 파도가 몰려오는 시대를 살아가고 있습니다. 마치 전기나 증기기관의 발명처럼, AI는 사회 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 AI가 단순한 챗봇을 넘어 스스로 도구를 사용해 업무를 수행하는 '에이전트' 단계로 진화하면서, 우리 삶과 산업 구조에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.최근 카카오 박태웅 의장님의 강연을 통해 AI의 발전 단계와 미래 전망, 그리고 그 속에서 한국 AI 산업이 처한 현실과 나아가야 할 방향에 대해 깊이 생각해 볼 기회를 가졌습니다. 강연 내용을 바탕으로 "한국 AI 산업의 현실과 제언"이라는 제목으로 블로그 글을 통해 우리의 현 상황을 진단하고 미래를 위한 건설적인 논의를 이어가고자 합니다.암울한 ..

1. 개요 및 시장 규모AI 에이전트(Agent)란 사용자의 명령뿐만 아니라, 스스로 정보를 분석·판단하여 최적의 솔루션을 제안하거나 실행하는 지능형 시스템을 뜻합니다. 2025년 현재, AI 에이전트는 단순 챗봇을 넘어 독립적인 의사결정 능력을 갖추며 기업·일상생활 전반에 빠르게 확산되고 있습니다. 한국뿐 아니라 전 세계 시장 규모도 2024년 기준 약 51억 달러에 이르렀으며, 2030년경에는 471억 달러까지 성장할 것으로 전망됩니다seo.goover.ai. 이러한 추세는 AI 에이전트가 “초연결·초지능 시대”를 주도하며, 정보 분석·실시간 대응·업무 자동화를 통해 산업 생산성·서비스 품질 혁신의 핵심 수단으로 자리매김하고 있음을 보여줍니다seo.goover.ainia.or.kr.2. 정부 정책 및..

분야: 의료Suncture Healthcare MCP 서버 – AI 어시스턴트를 위한 의료 관련 도구 모음. 개인 맞춤 건강검진 권장, 약물 정보 조회, 질병 정보 검색, BMI 계산, 증상 분석 등 다양한 의료 기능을 제공한다glama.ai.Healthcare MCP 서버 – FDA 약물 데이터, PubMed 문헌 검색, Health.gov 건강 정보, 임상시험 기록, ICD-10 등 신뢰 가능한 의료 정보 출처를 조회할 수 있는 MCP 서버glama.ai.Emergency Medicare Planner MCP 서버 – Google 지도와 연동하여 응급 상황에서 주변 병원·진료소 위치를 검색하고, 환자 증상과 의료 요구도에 따라 적합한 시설을 매칭해주는 도구를 제공한다glama.ai.Google Clo..

Vertex AI Matching Engine(현재 명칭: Vertex AI 벡터 검색)은 대규모 벡터 유사도 검색을 위한 구글 클라우드의 완전 관리형 서비스입니다cloud.google.com. 이 엔진은 사용자가 사전 생성한 임베딩 벡터들을 색인(index)에 저장하고, 입력 쿼리 벡터와 가장 유사한 항목들을 매우 낮은 지연으로 찾아줍니다. ScaNN(Scalable Nearest Neighbor) 등 Google Research의 최첨단 알고리즘을 기반으로 구축되어 있어 수십억 개 벡터로 구성된 데이터베이스에서도 밀리초 수준의 검색 지연을 달성합니다cloud.google.com. 예를 들어 8백만 개에 달하는 임베딩이 있는 색인에서도 수십 밀리초 내에 의미적으로 유사한 결과를 찾아낼 수 있습니다yeo..

1. Agent Builder 개요 및 배경Vertex AI Agent Builder는 Google Cloud Vertex AI 플랫폼의 최신 구성 요소로서, 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 빌드하고 배포할 수 있게 해주는 도구 모음입니다cloud.google.com. 이는 AI 도입의 어느 단계에 있든지 기존 시스템과 워크플로를 교란시키지 않으면서 멀티 에이전트 환경을 구축하도록 지원하는 플랫폼입니다cloud.google.com. 즉, 새로운 기술 스택으로 전환하거나 업무 프로세스를 변경하지 않아도 현재의 비즈니스 프로세스 위에 지능형 에이전트들을 추가할 수 있게 해줍니다. Google은 2025년 Cloud Next 콘퍼런스에서 이 Agent Builder를 발표하며, **Agent Developmen..

Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜은 서로 다른 AI 에이전트들이 공통된 언어로 상호 작용할 수 있도록 정의된 오픈 표준 통신 규약입니다cloud.google.com. 기존에는 각 에이전트를 연동하려면 커스텀 API를 만들어 포인트투포인트 통합을 해야 했지만, A2A는 이러한 비효율을 해결하고자 등장했습니다. 예를 들어, 한 사용자가 메인 AI 비서에게 해외 여행 계획을 문의하면, 항공권 예약, 호텔 예약, 현지 투어 추천, 환전 및 여행 주의사항 등 전문화된 여러 에이전트가 협업해야 할 수 있습니다google.github.io. A2A 없이는 이러한 다중 에이전트 협업을 구현하기 어렵지만, A2A 프로토콜은 프레임워크나 벤더에 상관없이 각 에이전트가 자신의 기능과 인터페이스를 공개하고 표준 ..

Agent Builder와 ADK 소개Google Cloud Vertex AI Agent Builder는 기업용 AI 에이전트를 손쉽게 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 지원하는 플랫폼이며, 이 제품군의 핵심 구성 요소 중 하나가 **ADK (Agent Development Kit)**입니다. ADK는 Python 기반의 오픈소스 프레임워크로서 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 소수의 코드만으로 구현하면서도 에이전트들의 동작을 정밀하게 제어할 수 있도록 설계되어 있습니다cloud.google.com. 개발자는 ADK를 활용하여 100줄 미만의 직관적인 Python 코드로 프로덕션 수준의 에이전트를 구축할 수 있으며, 가드레일(deterministic guardrails)과 오케스트레이션 제어를 통해 에이전..