병원 의무기록지 AI OCR 도입 사례

병원의 종이 문서, AI OCR이 해결해야 할 때

병원이 직면한 기록 문서의 문제점

병원에서는 환자의 건강 상태를 추적하고 치료 계획을 세우기 위해 의무기록지(EMR, Electronic Medical Record)를 관리합니다.

하지만 여전히 많은 병원이 환자 데이터를 스캔된 PDF나 수기 문서 형태로 보관하고 있습니다.

이게 왜 문제일까요?

• 진료 기록을 검색하는 데 시간이 오래 걸린다.

• 다른 병원과 데이터를 공유하는 것이 어렵다.

• 외국인 환자의 기록을 번역하고 활용하는 과정이 비효율적이다.

이 모든 문제를 해결할 수 있는 기술이 바로 AI OCR(광학 문자 인식) 기반 의무기록지 디지털화입니다.

케이바이오헬스케어는 한국딥러닝 Deep OCR 기술을 활용하여 병원 데이터를 자동화하고, 의료 서비스의 질을 한 단계 끌어올리는 프로젝트를 진행했습니다.

그 결과, 데이터 접근성 향상, 외국인 환자 의료 서비스 개선, 병원 간 데이터 공유 효율성 증대라는 성과를 거두었습니다.

어떤 방식으로 이를 해결했을까요?

기존 의료 데이터 관리의 한계점

1️⃣ 스캔된 의무기록지, 디지털화되지 않아 활용이 어렵다

의무기록지는 환자의 진료 내역, 검사 결과, 치료 이력 등이 포함된 중요한 의료 데이터입니다. 하지만 여전히 많은 병원이 스캔된 PDF 형태로 기록을 보관하고 있습니다.

• 기존 OCR(광학 문자 인식) 기술은 단순한 텍스트 추출만 가능하여, 의료 데이터의 문서 구조를 이해하지 못한다.

• 표와 그래프, 이미지가 포함된 문서는 데이터 손실 위험이 크다.

이 때문에, 환자 정보 검색 속도가 느려지고 진료 효율성이 낮아지는 문제가 발생합니다.

2️⃣ 외국인 환자의 의무기록 번역, 언어 장벽 문제

글로벌 의료 서비스가 확대되면서, 외국인 환자가 병원을 이용하는 경우도 많아졌습니다. 하지만 문제는 의무기록지가 한글로만 작성되어 있거나, 다국적 의료진이 한 병원에서 협업할 때 언어 장벽이 발생한다는 것입니다.

• 번역 과정에서 의료 용어 오역 가능성이 크고,

• 수작업 번역으로 인해 시간과 비용이 많이 소요됩니다.

3️⃣ 병원 간 데이터 공유의 어려움

병원마다 사용하는 EMR(전자 의무기록) 시스템이 다르다 보니, 다른 병원과 환자 데이터를 공유하는 것이 어렵습니다.

• 환자가 병원을 옮길 때, 기존 진료 기록을 다시 입력해야 하는 불편함

• 진료 이력이 병원마다 분산되어 있어, 일관된 치료 계획을 세우기 어려움

AI OCR 기반 솔루션

이 문제를 해결하기 위해, 케이바이오헬스케어는 한국딥러닝의 AI OCR 기반 글로벌 의무기록지 데이터 구축 시스템을 도입했습니다.

✅ 의료 특화 Deep OCR 기술 적용

기존 OCR 기술과 달리, 의료 데이터의 문서 구조를 분석하고 자동으로 필드를 분류하는 AI 기반 OCR 솔루션을 개발했습니다.

• 의무기록지 내 표와 그래프까지 정밀 분석하여 데이터 손실을 최소화

• 진료 항목별 자동 태깅(AI 문서 분류 시스템) 적용

• 진료 기록, 검사 결과, 의사 소견 등 항목별 정보를 구조화

✅ 다국어 지원 AI 번역 OCR

외국인 환자의 의무기록지를 다국어 OCR + AI 번역 모델을 활용해 자동 변환할 수 있도록 했습니다.

• OCR이 문서에서 의료 용어를 정확하게 추출한 후,

• AI 번역 엔진이 다국어로 변환하여, 의료진이 쉽게 이해할 수 있도록 함.

✅ 병원 간 데이터 공유 자동화 시스템 구축

• 병원 간 의무기록을 통합 EMR 시스템으로 전환 가능하도록 OCR API 연동

• AI OCR으로 병원마다 다른 문서 양식을 통합하여 표준화된 데이터셋 생성

👉 한국딥러닝 - 비전 인공지능 기사로 사례 자세히보기

AI OCR 솔루션 도입 후 변화

이처럼 AI OCR 도입 후 문서 처리 속도는 85% 빨라졌고, 외국인 환자 진료 지원 속도도 획기적으로 개선되었습니다.

AI OCR의 작동 원리

AI OCR이 의료 데이터를 처리하는 방식

1️⃣ 문서 업로드 및 OCR 분석

• 스캔된 의무기록지를 AI OCR이 인식

• 문서 내 텍스트, 표, 이미지 데이터를 개별적으로 분리

2️⃣ 의료 용어 및 필드 매칭

• AI가 진료 항목별 데이터를 자동 태깅하여 필드별 분류

• 의료 용어를 분석하여 오탐을 최소화

3️⃣ 다국어 변환 및 EMR 연동

• AI 번역 OCR을 활용해 다국어 변환 진행

• 병원 EMR 시스템과 자동 연동하여 데이터 활용 가능

영상을 통해 한국딥러닝이 프로젝트를 진행하는 과정을 확인하세요!

👉 한국딥러닝 유튜브 - 인공지능 DEEP OCR로 ‘의무기록지’ 자동화 하기

의료 디지털 전환 자료

👉 보건복지부 - 인공지능 기반 의료기술 혁신으로 국민건강 증진

👉 과학기술정보통신부 - AI기반 의료시스템 디지털전환 지원 사업

AI OCR, 의료 데이터 혁신을 만든다

의료 데이터의 디지털화는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.

한국딥러닝의 AI OCR 솔루션은 기존 OCR이 해결하지 못했던 문서 구조 인식, 다국어 변환, 데이터 표준화까지 가능하게 만들었습니다.

결과적으로 의료 서비스의 질이 향상되었으며, 의무기록 공유 및 외국인 환자 지원이 더욱 쉬워졌습니다.

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