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Dev.toAI/ML
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Function Calling 기반 AI 에이전트를 통한 의료 예약 자동화 아키텍처
How Developers Can Build an AI Patient Booking Agent for Healthcare Clients
AI 요약
Context
영업시간 외 예약 불가 문제로 인한 환자 이탈 및 프런트 데스크의 과도한 행정 업무 부담 발생. 기존의 단순 챗봇 방식은 LLM의 Hallucination으로 인한 예약 정보 부정확성이라는 한계 존재.
Technical Solution
- LLM의 역할을 Intent Recognition으로 제한하여 예약 생성 단계의 Hallucination 원천 차단
- Function Calling 기법을 통해 Google Calendar API와 연동함으로써 실시간 가용 슬롯 검증 및 중복 예약 방지
- FastAPI 기반의 Backend Gateway를 구축하여 AI 추론 레이어와 외부 서비스(DB, API) 간의 느슨한 결합 구현
- PostgreSQL을 활용한 Patient 및 Appointment 스키마 설계로 환자 이력 관리 및 개인화된 대화 맥락 유지
- Twilio API 연동을 통한 예약 확정 및 알림 전송 프로세스의 자동화로 End-to-End 워크플로우 완성
- HIPAA 및 GDPR 준수를 위한 Encryption, Audit Logging, RBAC 적용 체계 설계
실천 포인트
1. AI 모델에 직접적인 데이터 수정을 맡기지 말고 Function Calling을 통한 도구 호출 구조로 설계했는가
2. 실시간 가용성 체크를 위해 외부 API(Calendar)와 DB의 상태 동기화 전략이 수립되었는가
3. 의료 데이터 취급을 위한 보안 계층(Encryption, RBAC, Audit Log)이 아키텍처에 반영되었는가
4. LLM의 응답을 최종 결과물이 아닌, 백엔드 함수를 실행하기 위한 트리거로 활용하고 있는가