산업 가이드: 헬스케어
헬스케어에서 Claude 사용하는 방법: 임상 및 운영 팀을 위한 가이드
서류 작업 시간을 줄이고, 환자와 함께하는 시간을 늘리세요.
이 가이드는 임상의, 의료기관 운영 담당자, 수익 사이클 팀, 그리고 페이어 담당자를 대상으로, 진료 기록 작성, 사전승인, 코딩 지원, 환자 소통, 행정 업무에 Anthropic의 Claude를 활용하는 방법을 다룹니다. 2026년 1월 Anthropic이 헬스케어를 위해 발표한 내용과, 여러 의료기관 및 헬스 테크 기업이 Anthropic 자체 페이지에서 밝힌 내용을 함께 담았습니다.
헬스케어에서 Claude 사용하는 방법은 진료와 관련된 행정 및 문서 작업에서 시작됩니다. 진료 기록을 작성하고 정리하는 일, 페이어의 기준에 맞춰 사전승인 요청서를 구성하는 일, 코더 검토를 위한 ICD-10 및 CPT 코드 제안, 차트에서 데이터를 추출하는 일, 그리고 쉬운 말로 쓴 환자 안내문 작성 등입니다. Anthropic은 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품을 제공한다고 설명합니다. 진단과 치료, 그리고 서명하는 모든 기록에 대한 책임은 여전히 임상의에게 있으며, 보호대상 건강정보(PHI)는 승인되고 규정을 준수하는 배포 환경 안에서만 다뤄져야 합니다.
게시일
핵심 요약
- 가장 효과적인 헬스케어 활용 사례는 진료 기록 작성, 사전승인, 코딩 지원, 차트 추출, 환자 소통입니다.
- 2026년 1월 Anthropic은 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품을 발표했으며, CMS Coverage Database, ICD-10, NPI 등록소, PubMed에 대한 커넥터를 함께 제공했습니다.
- Anthropic 페이지에는 Banner Health, Carta Healthcare, Commure, Premier, 그리고 UTMB와 함께한 Qualified Health의 도입 사례가 소개되어 있습니다.
- 임상적 판단과 서명된 기록에 대한 책임은 면허를 가진 임상의에게 있습니다.
- 보호대상 건강정보는 필요한 경우 업무제휴계약(BAA)을 포함해 조직이 HIPAA에 따라 승인한 배포 환경에만 있어야 합니다.
복사해서 붙여넣기
오늘 바로 쓸 수 있는 프롬프트
진료 기록 구조화하기
당신은 1차 진료 의사를 돕고 있습니다. 아래의 진료 녹취록과 제 속기 메모를 SOAP 노트로 바꿔 주세요. 녹취록이나 메모에 명시된 정보만 사용하고, 불확실한 부분은 제가 확인할 수 있도록 괄호로 표시하고, 약물명과 용량은 명시된 그대로 유지하고, 제가 언급하지 않은 진단은 추가하지 마세요. 평가와 계획(assessment and plan)은 번호가 매겨진 문제 목록으로 정리해 주세요. 녹취록과 메모: [붙여넣기].
불확실한 부분을 괄호로 표시하면 의사의 검토가 빨라지고 서명된 기록의 정확성도 유지됩니다.
사전승인 패킷
아래 시술에 대한 사전승인 요청서를 작성해 주세요. 차트 발췌 내용과 여기에 붙여넣은 페이어의 의학적 필요성 기준을 비교하고, 각 기준마다 이를 충족하는 차트 근거를 인용하거나 근거가 없다고 밝혀 주세요. 그런 다음 그 근거만을 사용해 의학적 필요성 소견서의 초안을 작성해 주세요. 차트에 없는 임상적 사실은 언급하지 마세요. 차트 발췌와 기준: [붙여넣기].
기준별 표를 통해 임상의는 제출 전에 무엇이 부족한지 정확히 파악할 수 있습니다.
검토용 코딩 제안
아래 진료 기록을 읽고 자격을 갖춘 코더가 검토할 ICD-10-CM 진단 코드와 CPT 시술 코드를 제안해 주세요. 각 코드마다 이를 뒷받침하는 기록을 인용하고, 더 구체적인 코드를 막는 기록상의 공백이 있다면 표시하고, 담당자에게 물어볼 질문을 정리해 주세요. 기록으로 뒷받침되지 않는 코드는 제안하지 마세요. 기록: [붙여넣기].
근거를 인용한 제안은 코더에게 도움이 되며, 최종 코드 지정은 코더의 몫으로 남습니다.
쉬운 말로 쓴 환자 안내문
아래 퇴원 안내 사항을 의학적 지식이 없는 환자도 따라할 수 있도록, 초등학교 6학년 정도의 읽기 수준으로 다시 작성해 주세요. 모든 약물명, 용량, 시간, 경고 신호, 추후 진료 일정은 원문 그대로 유지해 주세요. 짧은 문장을 사용하고, 매일 해야 할 일은 체크리스트로 정리해 주세요. 궁금한 점이 있을 때 누구에게 연락하면 되는지 알려주는 문장도 추가해 주세요. 새로운 조언은 추가하지 마세요. 안내 사항: [붙여넣기].
모든 약물명과 경고 사항을 정확하게 유지하는 것이 이 프롬프트에서 절대 타협할 수 없는 부분입니다.
레지스트리를 위한 차트 추출
질 지표 레지스트리 제출을 위해 아래에 나열된 데이터 항목들을 차트 발췌 내용에서 추출해 주세요. 각 항목마다 값, 출처 문서와 날짜, 그리고 차트 내용이 모호할 경우 신뢰도에 대한 설명을 함께 제시해 주세요. 차트에 명시되지 않은 경우 추측하지 말고 값을 빈칸으로 남겨 주세요. 항목과 차트 발췌: [붙여넣기].
추측 대신 빈칸으로 남기는 원칙이 레지스트리에 필요한 만큼의 정확성을 유지해 줍니다.
Anthropic 제공
Anthropic이 헬스케어 분야에 제공하는 것
Claude for Healthcare
2026년 1월 발표: 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품, CMS Coverage Database·ICD-10·국가 의료제공자 식별번호(NPI) 등록소·PubMed 커넥터, FHIR 개발을 위한 Agent Skills와 사전승인 검토용 샘플 스킬, 그리고 미국 Pro 및 Max 사용자를 위한 베타 소비자 건강 연동 기능.
· 출처
Anthropic and PwC expanded partnership
2026년 5월, 헬스케어를 포함한 규제 산업을 대상으로 한 Anthropic과 PwC의 파트너십 확대 소식입니다. Anthropic에 따르면 Advocate Health는 전체 직원을 대상으로 한 전면 도입을 향해 준비하고 있습니다.
· 출처
실제 활용
헬스케어 팀은 Claude를 이렇게 활용합니다
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Banner Health
Anthropic의 고객 사례에 따르면 Banner Health는 Amazon Bedrock을 통해 Claude 기반의 내부 AI 플랫폼을 구축했으며, 수만 명의 직원이 이를 이용할 수 있고 대다수 사용자가 시간 절감과 정확도 향상을 경험했다고 보고했습니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Carta Healthcare
Carta Healthcare에 대한 Anthropic의 고객 사례는 Amazon Bedrock을 통한 Claude 기반 임상 데이터 추출 작업을 설명하며, 일상적인 사례와 복잡한 사례 모두에서 처리 시간을 줄이면서도 높은 평가자 간 신뢰도를 유지했다고 밝힙니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Commure
Anthropic의 헬스케어 페이지에서 Commure의 CTO는 Claude를 이용해 임상 문서화를 대규모로 자동화하고 있다고 설명합니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Premier
수천 개의 의료기관에 서비스를 제공하는 Premier는 Anthropic의 헬스케어 페이지에서 Claude가 복잡한 헬스케어 워크플로우를 처리한다고 언급합니다.
Anthropic이 공개한 고객 사례에 따르면
Qualified Health
Anthropic의 고객 사례는 Qualified Health가 University of Texas Medical Branch에서 Claude를 이용해 대규모 환자군을 스크리닝하고, 심부전 환자를 위한 약물 최적화 기회를 발굴한 과정을 설명합니다.
예시 시나리오
근거를 먼저 확인하는 사전승인 요청
- 한 클리닉의 승인 담당 코디네이터가 차트 발췌 내용과 페이어의 기준을 승인된 작업 공간에 입력합니다.
- Claude는 차트 근거를 인용해 기준별 표를 만들고, 한 기준은 근거가 부족하다고 표시합니다.
- 코디네이터는 처방한 임상의에게 확인을 요청하고, 임상의는 외부 기록에 기재된 이전 치료 시도를 확인해 줍니다.
- Claude는 확인된 근거만을 사용해 의학적 필요성 소견서의 초안을 작성합니다.
- 임상의가 소견서를 검토하고 서명하면, 코디네이터가 요청서를 제출합니다.
헬스케어와 Claude: 공개된 수치
| 수치 | 맥락 | 출처 |
|---|---|---|
| 85% of users report time savings | Anthropic의 고객 사례에 따른, Claude 기반으로 구축된 Banner Health의 내부 AI 플랫폼 | 출처 |
| 55,000+ employees | Anthropic의 고객 사례에 따른, Claude 기반 플랫폼을 이용할 수 있는 Banner Health 직원 수 | 출처 |
| complex cases from 5-6 hours to 90 minutes | Anthropic의 고객 사례에 따른 Carta Healthcare의 임상 데이터 추출 작업 | 출처 |
| 98-99% inter-rater reliability | Anthropic의 고객 사례에 따른 Carta Healthcare의 추출 품질 | 출처 |
핵심 워크플로우
진료에 쓸 시간을 되돌려주는 헬스케어 AI 활용 사례
다음은 임상적 판단에는 손대지 않으면서 헬스케어 팀의 시간을 가장 많이 절약해주는 Claude 헬스케어 활용 사례입니다.
진료 기록 작성
진료 기록 작성을 위한 AI는 녹취와 속기 메모를 정리해 임상의가 검토하고 서명할 수 있는 기록으로 구조화합니다. 여기에는 앰비언트 임상 문서화 워크플로우도 포함됩니다.
사전승인
사전승인을 위한 AI는 차트 근거와 페이어의 기준을 비교하고, 부족한 부분을 정리하고, 의학적 필요성 소견서를 작성합니다.
코딩 지원
의료 코딩을 위한 AI는 근거가 되는 기록을 인용하며 ICD-10 및 CPT 코드를 제안하고, 최종 코드 지정은 자격을 갖춘 코더에게 맡깁니다.
차트 추출
레지스트리 및 질 지표를 위한 차트 데이터 추출로, 출처를 표시하고 기록에 없는 항목은 빈칸으로 남깁니다.
환자 접수 및 소통
환자 접수를 위한 AI는 진료팀을 위해 양식과 병력을 요약하고, 안내 사항을 쉬운 말로 된 안내문으로 바꿔줍니다.
헬스 IT와 FHIR
개발자들은 FHIR API 기반 개발에 Claude를 사용하며, Anthropic은 FHIR 개발을 위한 Agent Skill을 공개했습니다.
Anthropic이 발표한 내용
Anthropic이 헬스케어를 위해 발표한 것
2026년 1월 Anthropic은 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품을 발표했습니다. 발표에 따르면 HIPAA 규정 하에서 운영되는 기관은 Anthropic의 엔터프라이즈 플랜을 이용해 CMS Coverage Database, ICD-10, 국가 의료제공자 식별번호(NPI) 등록소, PubMed 등을 포함한 헬스케어 커넥터에 접근할 수 있습니다.
같은 발표에서 FHIR 개발을 위한 Agent Skills와 사전승인 검토를 위한 샘플 스킬도 함께 추가되었습니다. 미국에서 Pro 및 Max 플랜을 사용하는 개인 사용자를 위해서는 Anthropic이 HealthEx, Function, iOS의 Apple Health, Android Health Connect와의 베타 연동을 발표했으며, 이러한 연동을 통한 건강 데이터는 학습에 사용되지 않는다고 밝혔습니다.
병원 입장에서는, 조직에서 커넥터를 활성화한 경우 이 페이지에 나온 워크플로우를 텍스트를 직접 붙여넣는 대신 급여 기준 및 코드 세트에 연결해 실행할 수 있다는 의미입니다. 커넥터가 없어도 동일한 프롬프트는 조직의 정책상 승인된 배포 환경과 공유할 수 있는 텍스트에서 그대로 작동합니다.
제공기관이 전하는 사례
병원은 오늘날 AI를 어떻게 활용하는가
병원은 AI를 어떻게 활용할까요? Anthropic 페이지에 소개된 사례들은 대부분 문서화와 데이터 작업에 집중되어 있습니다. Banner Health의 고객 사례는 Amazon Bedrock을 통해 Claude 기반으로 구축한 내부 AI 플랫폼을 설명하는데, 수만 명의 직원이 이를 이용할 수 있으며 대다수 사용자가 시간 절감 효과를 보고했습니다. Carta Healthcare의 사례는 임상 데이터 추출 작업에서 복잡한 사례 처리 시간이 몇 시간에서 약 1시간 30분으로 줄었다고 설명합니다.
Commure의 CTO는 Claude를 이용해 임상 문서화를 대규모로 자동화하고 있다고 설명합니다. 수천 개의 의료기관에 서비스를 제공하는 Premier는 Claude가 복잡한 헬스케어 워크플로우를 정확하고 안전하게 처리한다고 말합니다. Qualified Health는 University of Texas Medical Branch에서 대규모 환자군을 스크리닝해 약물 최적화 기회를 찾아낸 사례를 설명합니다.
패턴은 일관됩니다. AI가 준비하고 구조화하고 선별하며, 판단은 임상의와 직원이 내립니다. 이러한 역할 분담이 있기에 이러한 도입 방식이 환자, 규제기관, 그리고 이를 사용하는 임상의들 앞에서 설득력을 가질 수 있습니다.
개인정보 보호와 선택
HIPAA를 준수하는 AI, 그리고 헬스케어에서 Claude와 ChatGPT 비교
헬스케어에서 사용하는 AI는 HIPAA를 준수할까요? 도구 자체만으로는 준수 여부가 결정되지 않습니다. 준수 여부는 배포 방식, 필요한 경우 업무제휴계약(BAA)을 포함한 계약 내용, 그리고 조직이 이를 어떻게 구성하고 사용하는지에 달려 있습니다. HIPAA를 준수하는 AI 사용이란 보호대상 건강정보(PHI)가 접근 제어, 감사 로깅, 필요 최소한의 데이터 원칙과 함께 개인정보 보호팀과 보안팀이 승인한 배포 환경에만 들어가는 것을 의미합니다.
헬스케어에서 Claude와 ChatGPT 중 무엇이 나은가라는 질문에 대한 답은 비식별화 또는 합성 데이터로 만든 실제 업무 사례, 즉 진료 기록, 사전승인 사례, 환자 안내문을 통해 직접 확인해야 합니다. 정확도, 불확실한 부분을 어떻게 처리하는지, 세부사항을 지어내는지 여부를 비교해 보세요. 그런 다음 HIPAA 준비 배포 옵션, EHR 및 커넥터와의 통합, 지원 체계 같은 실질적인 요소를 함께 고려하세요.
임상의는 이미 자신이 서명하는 내용에 대해 법적, 전문적 책임을 지고 있습니다. 어떤 AI 도구든 이러한 현실에 맞춰야 하며, 그래서 어떤 모델이 초안을 작성했는지보다 검토 단계가 더 중요합니다.
시작하기
헬스케어 시스템 팀을 위한 안전한 첫 한 달
승인된 배포 환경 확인
개인정보 보호팀 및 보안팀과 협력해 어떤 배포 환경이 PHI를 다룰 수 있는지, 어떤 계약 하에서 가능한지 확인하세요.
합성 사례로 시작하기
진료 기록, 사전승인, 안내문 프롬프트를 합성 사례나 비식별화된 사례로 먼저 테스트하세요.
하나의 워크플로우 선택
사전승인 소견서 작성처럼 처리량이 많은 업무 하나를 골라 시간과 오류율을 측정하세요.
검토 단계 설계
AI가 보조한 결과물을 누가 검토할지, 그 검토를 어떻게 기록할지 정하세요.
한계
임상의가 반드시 주도권을 유지해야 하는 영역
Claude는 증상을 빠뜨리거나, 용량을 잘못 옮기거나, 불확실한 소견을 확실한 것처럼 표현할 수 있습니다. AI가 보조한 모든 기록은 서명 전에 반드시 검토해야 하며, 특히 약물 관련 세부사항은 더욱 주의가 필요합니다. 의사들은 AI를 신뢰할까요? 신뢰는 사례마다 쌓아가는 것이며, 불확실한 부분을 괄호로 표시하거나 근거를 인용하는 등 오류를 쉽게 발견할 수 있게 설계할수록 신뢰는 더 빨리 쌓입니다.
진단, 치료 결정, 의학적 필요성 판단은 면허를 가진 임상의의 몫입니다. Claude는 이러한 판단을 위한 근거를 정리하고, 그 이후의 서류 작업을 초안으로 작성할 수 있습니다.
환자들도 자신의 기록을 이해하기 위해 소비자용 AI 도구를 사용할 수 있습니다. 임상의는 환자가 이러한 요약본과 질문을 진료 시간에 가져오도록 권장함으로써, 이를 확인하고 맥락에 맞게 짚어줄 수 있습니다.
안전하고 실용적인 AI 습관 배우기
헬스케어에서 AI를 믿을 수 있게 사용하려면 정확한 지시와 꼼꼼한 검토가 필요합니다. 무료 Nightschool AI 커리큘럼은 첫 수업부터 실습 중심으로 진행됩니다.
자주 묻는 질문
병원은 AI를 어떻게 활용하나요?
주로 문서화, 사전승인, 코딩 지원, 차트 추출, 환자 소통, 내부 지식 도구에 활용됩니다. Anthropic 페이지에는 Banner Health의 내부 AI 플랫폼, Carta Healthcare의 임상 데이터 추출, Commure의 임상 문서화 작업이 소개되어 있습니다. 임상적 판단은 여전히 임상의의 몫입니다.
헬스케어에서 사용하는 AI는 HIPAA를 준수하나요?
도구 자체가 아니라 배포 방식과 그에 따른 계약 내용에 따라 달라집니다. Anthropic은 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품을 제공한다고 설명합니다. 보호대상 건강정보를 사용하기 전에 조직은 승인된 배포 환경, 업무제휴계약(BAA), 관리 체계를 반드시 확인해야 합니다.
AI가 진료 기록이나 SOAP 노트를 작성할 수 있나요?
AI는 녹취와 속기 메모를 바탕으로 SOAP 형식을 포함한 기록의 초안을 작성하고 구조화해 임상의가 검토하고 서명할 수 있게 할 수 있습니다. 진료 당시의 정보만 사용해야 하고, 불확실한 부분은 표시해야 하며, 진단을 추가해서는 안 됩니다. 서명된 기록에 대한 책임은 임상의에게 있습니다.
AI는 사전승인에 어떻게 도움이 되나요?
차트 근거와 페이어의 기준을 비교해 충족된 부분과 부족한 부분을 보여주고, 의학적 필요성 소견서의 초안을 작성합니다. Anthropic은 사전승인 검토를 위한 샘플 Agent Skill과 CMS Coverage Database 커넥터를 공개했습니다. 제출 전에는 임상의가 의학적 필요성을 확인합니다.
Anthropic은 헬스케어를 위해 무엇을 출시했나요?
2026년 1월 Anthropic은 의료기관과 페이어를 위한 HIPAA 준비 제품, CMS Coverage Database·ICD-10·NPI 등록소·PubMed 커넥터, FHIR 개발 및 사전승인 검토를 위한 Agent Skills, 그리고 미국 내 베타 소비자 건강 연동 기능을 발표했습니다. 자세한 내용은 제품 소개 섹션에 링크되어 있습니다.
의사들은 AI를 신뢰할까요?
신뢰는 사람마다 다르며 특정 도구를 직접 경험하며 쌓입니다. 인용된 근거나 표시된 불확실성처럼 오류를 쉽게 발견할 수 있게 설계할수록 임상의가 결과물을 언제 신뢰할지 판단하는 데 도움이 됩니다. 조직은 확대 적용 전에 자체 사례로 정확도를 측정해야 합니다.
AI는 문서화 작업에서 임상의의 시간을 얼마나 절약해주나요?
전문 분야, 워크플로우, 도구에 따라 다르므로 현장에서 직접 측정해야 합니다. Anthropic 페이지에는 Banner Health 사용자 대다수가 시간 절감을 경험했고, Commure의 문서화 자동화가 임상의의 시간을 상당히 절약해준다는 내용이 나와 있습니다. 검토에 걸리는 시간도 함께 계산해야 합니다.
AI가 제 병력을 요약해줄 수 있나요?
미국에서는 Anthropic이 Pro 및 Max 사용자가 HealthEx, Function, Apple Health, Android Health Connect 같은 건강 기록 및 앱을 연동할 수 있는 베타 기능을 발표했으며, 이러한 건강 데이터는 학습에 사용되지 않는다고 밝혔습니다. 요약된 내용은 반드시 담당 임상의에게 가져가 확인받으세요.