헬스케어 및 생명 과학 분야에서 AI 에이전트는 조직이 임상 데이터를 처리하고, 규제 기관에 서류를 제출하며, 의료 코딩을 자동화하고, 신약 개발 및 상용화를 가속화하는 데 도움을 줍니다. 하지만 헬스케어 데이터의 민감한 특성과 GxP(Good Practice) 준수와 같은 규제 요건으로 인해, 주요 의사 결정 지점에서는 인간의 감독이 반드시 필요합니다.
바로 이 지점에서 인간 개입(Human-in-the-loop, HITL) 구조가 필수적이 됩니다. 본 포스팅에서는 AWS 서비스를 사용하여 인간 개입 구조를 구현하는 네 가지 실무적인 접근 방식을 살펴보겠습니다.