AI가 짜준 엑셀 수식, 그대로 쓰기 전에 확인할 것
엑셀 함수·수식을 AI에 맡겨 짜는 일이 늘었습니다. 문법이 맞으면 그대로 실행되어 오류가 눈에 띄지 않습니다. 실제로 측정한 두 연구와, 붙여넣기 전 확인할 점을 정리합니다.
AI도구
병원 업무에 바로 활용할 수 있는 AI 도구와 실제 사례를 정리합니다.
법 개정 소식, AI로 부서 교육자료 만들 때 확인할 점
개인정보 보호법 개정처럼 제도가 바뀔 때, AI로 부서 교육자료 초안을 빠르게 만드는 방법과 숫자·기한을 지어내는 위험을 걸러내는 확인 절차를 정리합니다.
부서에서 AI 도구 쓸 때 필요한 '사용 규칙' 한 장
부서마다 AI 사용이 늘지만 공통 규칙이 없으면 환자정보 입력이나 검증 누락 같은 문제가 생깁니다. 개인정보보호위원회와 행정안전부 가이드를 바탕으로, 부서가 한 장으로 정리해 둘 AI 사용 규칙 항목을 짚었습니다.
신규 직원용 업무 매뉴얼 초안, AI로 빠르게 만들기
부서에 흩어진 업무 지식을 신규 직원용 매뉴얼로 정리할 때 AI를 활용하는 방법을 단계별로 소개합니다. 행정안전부 공공부문 AI 가이드의 원칙을 실무에 옮겨 초안 작성부터 검증까지 짚습니다.
AI로 간호 인수인계 메모 정리할 때 SBAR 활용법
간호단위 간 인수인계는 정보 누락이 환자 안전과 직결됩니다. 검증된 SBAR 틀에 맞춰 AI로 메모를 정리하는 법과, 입력 전 반드시 지워야 할 정보를 정리했습니다.
긴 문서를 통째로 AI에 넣으면 — 가운데 내용이 사라지는 이유
챗봇에 규정집이나 제안서를 통째로 붙여 넣고 물으면, 앞뒤 내용은 잘 답해도 가운데 조항은 빠뜨리기 쉽습니다. 왜 그런지와 업무에서 확인하는 방법을 정리했습니다.
행정안전부 AI 가이드에서 병원 행정이 가져올 프롬프트 기본기
행정안전부가 공공기관에 배포한 AI 활용 가이드에는 프롬프트 작성, 결과 검증, 개인정보 보호 원칙이 담겨 있습니다. 병원 행정·간호 실무에 옮겨 쓸 수 있는 부분을 정리했습니다.
수술기록도 AI 음성인식으로 — 도입 전 행정이 확인할 점
정부 지원사업으로 여러 국립대병원이 AI 음성인식 수술기록 시스템을 들이고 있습니다. 충남대병원 사례를 통해 무엇이 달라지는지, 행정이 도입 전 챙겨야 할 점을 정리합니다.
뇌졸중 AI, 판독보다 워크플로우가 바뀌었다는 최근 사례
뇌졸중 진단 AI를 다룬 최근 학술세미나 사례를 통해, AI 도구 도입을 검토할 때 정확도 수치만이 아니라 병원 업무 흐름 전체가 어떻게 바뀌는지를 함께 봐야 하는 이유를 정리합니다.
AI로 안내문·교육자료 초안 쓸 때, 입력하면 안 되는 것들
병원 행정·간호 부서에서 공지문이나 교육자료 초안을 생성형 AI로 빠르게 만드는 일이 늘고 있습니다. 개인정보보호위원회가 2026년 5월 낸 '생성형 AI 서비스 이용자를 위한 개인정보 보호 가이드'를 바탕으로, 초안을 만들 때 입력하면 안 되는 것과 확인해야 할 절차를 정리합니다.
쏟아지는 업체 제안서, AI로 비교표부터 만들어보세요
KHF 2026처럼 큰 의료 박람회가 끝나면 병원 기획·행정 부서에는 여러 업체의 제안서가 한꺼번에 몰립니다. 형식도 분량도 제각각인 제안서를 AI로 항목별 비교표로 정리하는 방법과, 그 과정에서 반드시 확인해야 할 주의점을 정리합니다.
병원 업무에 챗GPT를 쓸 때 — 개인용 계정과 기업용 계정은 다릅니다
개인정보보호위원회가 낸 생성형 AI 안내서에는 의료기관이 진료 대화를 AI로 정리하다 개인용 무료 계정을 쓴 사례가 실려 있습니다. 무엇이 문제였고, 병원 업무에서 무엇을 확인해야 하는지 정리합니다.
간호사 근무표를 AI가 짜면 — 인하대병원 IH-NASS 사례
AI가 짠 간호사 근무표는 만족도를 단번에 끌어올리는 마법이 아니라, 반복 작업 시간과 일부 불공정 근무 패턴을 데이터로 줄여 주는 운영 개선 도구에 가깝습니다. 인하대병원 IH-NASS 사례의 수치를 있는 그대로 정리합니다.
AI가 붙여 준 출처, 없는 문헌일 때가 있습니다 — 확인 순서
보고서나 제안서 검토 의견에 근거를 붙일 때 AI에 물으면 저자·연도까지 딱 떨어지는 출처가 함께 나옵니다. 그런데 그중 상당수는 존재하지 않는 문헌입니다. 실제로 측정한 연구 세 편으로 어느 정도인지 확인하고, 붙여 넣기 전에 거칠 세 단계를 정리합니다.
AI에게 표를 주고 합계를 시킬 때 — 숫자가 조용히 틀리는 지점
부서별 건수, 평균 재원일수 같은 집계를 AI에 맡기는 일이 늘었습니다. 그런데 AI가 내놓는 숫자는 틀려도 매끄럽게 나옵니다. 실제 정확도를 측정한 연구와, 실무에서 숫자를 지키는 방법을 정리합니다.
만족도 조사 자유응답을 AI로 정리할 때 — 무엇이 사라지나
환자 만족도 조사에서 객관식은 표로 나오는데, 맨 아래 자유응답 수백 건은 아무도 다 읽지 못하고 넘어갑니다. AI에 맡기면 어디까지 되는지, 두 연구로 정리하고 실무에서 지킬 점을 제안합니다.
원내 지침을 AI에 물어볼 때 — 문서를 붙여 줘도 답이 틀리는 이유
감염관리 지침, 청구 기준, 복무 규정. 필요한 한 줄을 찾느라 시간을 쓰다 보면 AI에 물어보고 싶어집니다. 그냥 묻는 방식과 파일을 올려 두고 묻는 방식은 서로 다르게 틀립니다. 두 연구로 그 차이를 정리하고, 실무에서 지킬 세 가지를 제안합니다.
환자 안내문을 AI로 '쉬운 말'로 바꿀 때 — 내용이 빠질 수 있습니다
검사 준비 안내, 수술 전 주의사항, 퇴원 후 관리문. 병원이 환자에게 건네는 종이는 늘 어렵다는 말을 듣습니다. 생성형 AI에 넣어 쉬운 말로 바꾸는 시도가 실제로 얼마나 효과가 있는지, 그리고 무엇이 조용히 빠질 수 있는지를 연구 두 편으로 정리하고 실무 순서를 제안합니다.
병원 공문·안내문 챗GPT 프롬프트 기본 세 가지
같은 AI라도 어떻게 묻느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다. 공문 초안·자료 요약을 AI에 맡길 때, 개발 지식 없이도 결과를 끌어올리는 세 가지 기본을 앤트로픽·오픈AI의 공개 프롬프트 가이드를 근거로 쉽게 정리합니다.
외국인 환자 안내문 AI 번역 주의사항 — 행정·간호 실무
번역 AI로 다국어 안내문·퇴원 설명을 만드는 병원이 늘고 있습니다. 정확도가 높아도 남는 소수의 오류가 왜 문제인지, 최신 AI도 언어에 따라 편차가 큰 이유는 무엇인지, 그리고 행정·간호 실무에서 확인할 점을 두 편의 의학 연구를 근거로 쉽게 정리합니다.
병원 회의록 AI 자동화 — 도입 전 확인 세 가지 (개인정보 포함)
녹음하면 회의록이 자동으로 나오는 AI 도구가 흔해졌습니다. 병원 회의에 쓰기 전에 확인할 세 가지 — 녹음 사실을 알렸는가, 음성 파일이 어디로 가는가, 요약을 누가 검토하는가 — 를 통신비밀보호법·개인정보 보호법 조문과 개인정보보호위원회 안내서를 근거로 쉽게 정리합니다.
AI 생성 이미지 저작권 — 병원 안내물에 쓰기 전 확인 두 가지
AI 그림 도구로 원내 포스터·안내문을 만드는 병원 홍보·행정 실무자를 위한 저작권 안내. '이 그림이 우리 것인가'와 '남의 권리를 침해하진 않나'라는 두 질문을, 저작권법과 정부의 생성형 AI 저작권 안내서를 근거로 쉽게 정리합니다.
챗GPT에 병원 업무를 맡기기 전에 — 그럴듯한 오답과 환자정보
공문 초안, 자료 요약에 생성형 AI를 쓰는 병원 행정·간호 실무자를 위한 안전 사용법. AI가 그럴듯하게 지어내는 '환각'과 환자정보 입력이라는 두 가지 위험을, WHO 성명과 개인정보보호위원회 안내서를 근거로 쉽게 정리합니다.