Anthropic, Claude for Healthcare 공개: OpenAI와 본격 ‘의료 AI 전쟁’ 시

“병원에 한 번 다녀오면, 진짜 환자는 내가 아니라 내 서류 같다.”

건강검진 결과 PDF, 진료 기록, 보험 서류까지… 쌓여만 가는 문서를 보며 이런 생각 해보신 적 있을 겁니다. 이 복잡한 의료 문서를 대신 읽어주고, 보험 규정까지 찾아주고, 다음에 의사에게 뭘 물어봐야 할지 정리해주는 AI 비서가 있다면 어떨까요?

오픈AI가 ‘ChatGPT Health’를 공개한 지 일주일 만에, 앤트로픽(Anthropic)이 ‘Claude for Healthcare’를 들고 나오며 의료 시장에 본격 출사표를 던졌습니다¹². 단순 건강 상담 수준을 넘어, 실제 병원·보험사의 실무까지 파고드는 꽤 공격적인 행보입니다.

이 글에서는 Claude for Healthcare가 무엇인지, 기존 의료 AI와 뭐가 다른지, 그리고 OpenAI와의 경쟁 구도가 앞으로 의료 현장을 어떻게 바꿀지까지 한 번에 정리해 드립니다.

Claude for Healthcare란? 한 줄로 요약하면 ‘HIPAA 준수 의료 특화 AI 플랫폼’

Claude for Healthcare는 말 그대로 의료·헬스케어 환경에 특화된 클로드(Claude)의 버전입니다. 다만 단순히 “의료 질문에 잘 답하는 AI 챗봇” 정도가 아니라, 의료 데이터 인프라 전체에 들어가는 플랫폼에 가깝습니다.

핵심 특징을 간단히 정리하면 이렇습니다³[^4]:

미국 의료 개인정보 보호 법률인 HIPAA를 만족하도록 설계된 인프라
병원·보험사·연구기관이 쓰는 각종 의료 데이터베이스와 직접 연결
개인 건강 기록(PHR), 웨어러블·헬스 앱 데이터까지 연결 가능한 구조
의료 행정 업무(사전 승인, 청구, 코딩 등)를 실제로 처리하는 ‘에이전트 스킬(Agent Skills)’
임상시험·생명과학(라이프 사이언스) 워크플로우까지 이어지는 확장성

앤트로픽은 이미 작년 10월 ‘Claude for Life Sciences’를 내놓으며 제약·바이오 연구 분야에 발을 담갔고, 이번에는 그 범위를 병원·보험사·환자를 아우르는 ‘헬스케어 전체’로 넓힌 셈입니다²⁵.

기술적인 기반은 최신 Opus 4.5 모델로, 의료 계산·복잡한 에이전트형 태스크에서 이전 버전보다 높은 정확도를 기록했다고 주장합니다⁶. 물론 ‘의사 대체’가 아니라 “문서 초안·정보 탐색을 빠르게 도와주는 조수 수준”이라고 스스로 선을 긋고 있기도 합니다¹⁶.

HIPAA·커버리지·ICD-10까지: 의료 실무와 직접 연결되는 ‘레퍼런스 뇌’

의료에서 AI가 ‘진짜로’ 쓰이려면, 단순히 똑똑한 대답을 잘하는 것으로는 부족합니다. 실제 현장 시스템과 붙어야 합니다. Claude for Healthcare가 흥미로운 지점은 바로 이 레이어입니다.

앤트로픽은 Claude를 다음과 같은 주요 데이터베이스와 직접 연결했습니다³⁴[^6]:

첫째, 미국 연방 의료 커버리지 데이터

클로드는 미국 메디케어·메디케이드 서비스 센터(CMS)의 커버리지 데이터베이스에 직접 접근할 수 있습니다.

이 말은 곧,

이 치료가 메디케어에서 보장되는지
특정 검사는 어떤 조건을 충족해야 보험이 나오는지
지역(로컬 vs 내셔널)별 커버리지 차이는 어떤지

같은 내용들을 바로 조회하고, 환자 기록과 매칭해 ‘사전 승인 문서’ 초안까지 만들어 줄 수 있다는 뜻입니다³⁶.

둘째, ICD-10·NPI 등 의료 코딩·제공자 정보

보험 청구에서 가장 시간이 많이 걸리는 일 중 하나가 코드 찾기입니다. ICD-10 진단·시술 코드 잘못 넣으면 청구가 반려되고, 다시 고치고 보내고…

Claude for Healthcare는 다음 시스템과 연결됩니다³[^4]:

ICD-10 진단·시술 코드 시스템
미국 전국 제공자 식별자(NPI) 등록부

그래서 “이 환자의 진단·시술 기록을 바탕으로 가능한 코드 추천”을 하거나, “이 의사가 실제 등록된 제공자인지, 네트워크 내인지” 등을 자동 검증하는 데 쓰일 수 있습니다³.

셋째, 3,500만 편 이상 PubMed 논문

의사·연구자 입장에서는 PubMed 연동이 가장 눈에 띌 수 있습니다. Claude는 PubMed를 통해 3,500만 건 이상의 생의학 출판물에 접근할 수 있고³⁴, 임상 가이드라인·최신 논문을 끌어와 요약·비교하는 역할을 합니다.

여기까지 묶어 보면, 결국 Claude for Healthcare는 이렇게 쓸 수 있습니다.

“내 환자 A의 EMR, 보험 커버리지, ICD-10 코드, PubMed 논문까지 한 화면에서 엮어 설명해 주는, 레퍼런스에 강한 AI 동료”

즉, 모델 하나가 답을 ‘지어내는(hallucination)’ 방식이 아니라, 실제 의료 데이터베이스와 연결된 ‘도구 모음’을 사용하는 구조에 가깝습니다.

에이전트 스킬과 개인 건강 데이터 연동: 환자부터 개발자까지 다 건드린다

Claude for Healthcare에서 가장 실무적인 변화는 ‘에이전트 스킬(Agent Skills)’입니다. 말 그대로 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI 워크플로우 템플릿입니다.

1) 사전 승인, 서류 검토… “AI야, 대신 좀 싸워줘”

미국에서는 특정 검사·수술을 하기 전에 보험사 사전 승인을 받아야 하는 경우가 많습니다. 이때 필요한 서류가 복잡해 의사·간호사·행정 인력이 엄청난 시간을 쏟죠.

Anthropic은 Claude가 다음 업무를 돕는다고 설명합니다¹³⁶.

환자 기록을 읽고, 필요한 기준과 비교해 사전 승인 요청서 초안 작성
보험사 커버리지 규정·가이드라인을 자동 검색해 근거 문장 붙이기
거절된 청구에 대한 ‘재심사/이의 제기’ 문서 초안 만들기

실제 파트너 사례로, Commure 같은 의료 문서화 스타트업은 Claude를 활용해 “의료진 수백만 시간의 문서 작업을 절감할 수 있다”고 평가합니다¹⁶.

2) HealthEx·Function Health·Apple Health까지: 일반 사용자도 ‘나만의 헬스 데이터 AI 비서’

엔트로픽이 겨냥하는 대상은 병원·보험사만이 아닙니다. 프로·맥스 유저라면 개인 건강 데이터까지 Claude에 붙일 수 있습니다.

현재·예정 연동 대상은 이런 것들입니다¹²⁵⁴⁶.

HealthEx, Function Health 같은 개인 건강 데이터 플랫폼
Apple Health, Android Health Connect (미국 기준 베타 롤아웃)
병원·클리닉에서 내려받은 진료 기록, 검사 결과 PDF

이 데이터를 Claude에 연결하면, 예를 들어 이런 사용이 가능합니다.

종합검진 결과 20페이지 PDF → 일반인이 이해할 수 있는 한 페이지 요약
최근 6개월 혈당·혈압·수면 패턴 → 그래프와 함께 변화 패턴 설명
다음 진료 때 의사에게 물어볼 질문 리스트 자동 생성

여기서 중요한 포인트는 “이 데이터는 모델 학습에 쓰지 않는다”는 점입니다.
앤트로픽은 건강 데이터는 모델 메모리에도 저장하지 않고, 언제든 권한을 철회·수정할 수 있다고 반복해서 강조합니다¹²⁵⁴.

3) 개발자를 위한 FHIR·API 에이전트

병원 시스템은 FHIR(전자 의료 정보 교환 표준)를 많이 사용하는데, Anthropic은 개발자를 위한 ‘FHIR Development’ 에이전트 스킬도 제공합니다³.

이 스킬은:

FHIR 스키마 생성·검증
FHIR 리소스를 다루는 코드 스니펫 생성
서로 다른 병원·보험 시스템 간 데이터 매핑

같은 작업을 도와 “의료용 앱을 더 빨리, 적은 오류로 만들 수 있게 한다”는 게 목표입니다³.

임상시험·제약 R&D까지: Claude for Life Sciences와의 연결

이번 발표는 ‘병원·보험사용 제품’만이 아니라, 기존 Claude for Life Sciences를 확장한 부분도 포함합니다. 즉, 연구실·제약사·임상시험 조직까지 한 번에 겨냥한 패키지에 가깝습니다.

Claude는 이미 작년부터 라이프 사이언스용 도구로 활용되고 있었고, 이번에 다음과 같은 연결이 강화되었습니다²⁵⁴⁶.

Medidata, ClinicalTrials.gov 등 임상시험 관리·등록 시스템
bioRxiv, medRxiv 등 생명과학 프리프린트 서버
기타 규제기관 양식(FDA·NIH 규격) 초안 지원 에이전트 스킬

실무에서는 이런 식의 활용이 가능합니다.

임상시험 프로토콜 초안 작성
→ 기존 유사 시험·가이드라인을 찾아 구조·문구 추천
중간 분석용 요약 리포트 자동 생성
→ 데이터 테이블을 읽어 주요 지표·이상치 설명
규제기관 제출 문서 초안
→ 형식에 맞춘 섹션 구성, 참고 문헌 정리

Anthropic은 실제 제약사 파트너 사례로, “어떤 글로벌 제약사가 임상 문서 작성 시간을 12주에서 10분 수준 초안 생성으로 줄였다”고 강조합니다⁶. 물론 최종 제출 전에는 통계 전문가·임상의·법무 검토가 반드시 필요하다는 점을 스스로 명시하고 있습니다.

OpenAI vs Anthropic: 의료 AI에서 뭐가 어떻게 다를까?

이번 Claude for Healthcare 출시는, 사실상 “OpenAI의 ChatGPT Health/for Healthcare에 대한 정면 대응”입니다²⁵⁷³.

제품 구성 관점에서의 차이

OpenAI
- ChatGPT Health: 소비자용 건강 경험(개인 기록·헬스 앱 연동)
- OpenAI for Healthcare: 병원·클리닉·연구자용 워크스페이스
Anthropic
- 하나의 Claude 플랫폼 안에 Life Sciences + Healthcare 기능이 함께 존재
- 소비자와 엔터프라이즈를 크게 구분하지 않고, 같은 인프라에 다른 권한·연동만 얹는 방식²

즉, OpenAI는 “소비자용 vs B2B용”을 분리해서 구성하는 반면, Anthropic은 “한 플랫폼에 여러 도메인 기능을 얹는 구조”를 택했다고 보면 이해하기 쉽습니다².

타깃과 메시지의 차이

OpenAI는 ChatGPT Health에서 “진단/치료 목적이 아니라, 일상 건강 관리·패턴 이해를 돕는 도구”라는 점을 앞세웁니다¹.

Anthropic은 처음부터:

건강 시스템(Health systems)
보험사(Payers)
제약·바이오(Life sciences)

를 전면에 내세우며, “엔터프라이즈 헬스케어 AI 인프라”라는 포지셔닝을 강하게 하는 모습입니다³⁴⁶.

즉, OpenAI가 기존 ChatGPT 유저풀을 헬스케어로 확장하는 모양이라면, Anthropic은 아예 병원·제약사·보험사 사이의 ‘백엔드 인프라’ 자리를 노리겠다는 전략에 가깝습니다²³.

공통점: 안전·검증·책임 강조

둘 다 공통적으로 강조하는 메시지도 있습니다.

건강 데이터는 별도 저장·별도 처리, 모델 학습에 사용하지 않음¹²⁵⁴
진단·치료를 대신하는 것이 아니라, 전문가 검토가 필수인 보조 도구일 뿐임¹³⁶
의료 분야에서는 ‘오답(환각)’ 허용 범위가 사실상 0에 가까움을 인지하고, 이 부분 개선에 집중하고 있다는 점

앙트로픽의 허용 정책에는 “헬스케어 결정·진단·치료·정신건강 상담에 Claude를 쓸 경우, 반드시 자격을 갖춘 전문가의 검토가 선행되어야 한다”는 조항이 명시돼 있습니다¹.

Opus 4.5가 내부 벤치마크에서 의료 계산 정확도 92.3%를 기록했다는 수치는 꽤 인상적이지만, 실제 임상에서 약물 용량·위험도 계산은 ‘거의 100%’를 요구한다는 점에서 여전히 “초안 생성·검산 보조”가 현실적인 포지션입니다⁶.

시사점: 의료 AI, 지금부터 ‘실전 모드’… 어떻게 준비해야 할까?

Claude for Healthcare 출시는 단순 신제품 뉴스가 아니라, 의료 산업 전반에 몇 가지 분명한 신호를 던지고 있습니다.

첫째, 의료 AI는 이제 ‘파일럿’이 아니라 ‘운영 레이어’로 이동

OpenAI와 Anthropic 모두 자신들의 도구를 “실험용 챗봇”이 아니라 “병원 시스템에 박히는 인프라”로 이야기합니다¹²³⁶. 이는 곧:

EMR·청구·코딩·콜센터·환자 포털 등 실제 운영 시스템에 AI가 내장될 것
한 번 도입되면 조직 전체 워크플로우가 구조적으로 바뀌게 될 것

을 의미합니다. 헬스케어 IT, 병원 경영, 보험사 운영 쪽에 계신 분이라면, “어떤 업무를 AI로 재설계할지”를 지금부터 구체적으로 그려봐야 합니다.

둘째, 데이터·거버넌스·검증 역량이 경쟁력의 핵심

Claude든 ChatGPT든, 결국 어떤 데이터와 어떻게 연결하고, 어떤 검증 과정을 거쳐 최종 의사결정에 반영하느냐가 승부처입니다.

의료 조직 입장에서는:

내부 EMR·청구·콜센터 데이터 구조를 표준화(FHIR 등)하고
프롬프트·에이전트 스킬 사용 규칙, 로그 모니터링, 책임 범위 등을 명확히 하는 AI 거버넌스
임상의·통계전문가·법무팀이 함께 참여하는 검증 프로세스

를 먼저 갖춰 놓는 것이, 어떤 모델을 쓰든 가장 중요한 선행 조건이 될 것입니다.

셋째, 개인 사용자도 “AI와 내 건강 데이터” 관계를 주도적으로 설계해야

HealthEx, Function Health, Apple Health 등과 Claude를 연결하면, 건강 데이터 기반 인사이트를 훨씬 쉽게 얻을 수 있습니다¹²⁵⁴⁶.

하지만 동시에, 사용자는 몇 가지 질문을 스스로에게 던질 필요가 있습니다.

이 서비스는 내 데이터를 어디까지, 얼마나 오래 보관하는가?
권한 철회는 정말로 간단한가?
“진단·치료용이 아니다”라는 경고를 실제로 생활에서 지킬 자신이 있는가?

앤트로픽의 한 관계자는 “이 도구들이 당신의 시간을 90% 절약해 줄 수 있지만, 치명적인 결정에서는 반드시 인간이 다시 확인해야 한다”고 강조합니다¹. AI가 더 똑똑해질수록, 인간 쪽에서 지켜야 할 ‘선’도 동시에 분명해지는 셈입니다.

정리하자면, Claude for Healthcare는 “의료 데이터를 잘 아는, 규제 친화적인 AI 동료”를 표방하며 헬스케어 시장에 본격 뛰어든 제품입니다. OpenAI의 움직임에 촉발된 의료 AI 경쟁이 이제 시작 단계에 불과하다는 점을 생각하면, 앞으로 1~2년 사이에 병원·보험사·제약사는 AI를 둘러싼 전략적 결정을 피할 수 없게 될 가능성이 큽니다.

지금 의료 현장이나 디지털 헬스 비즈니스에 계신다면, 적어도 다음 세 가지는 미리 생각해 보시는 걸 추천합니다.

우리 조직에서 가장 ‘문서 지옥’인 영역은 어디인가?
그 영역에서 Claude나 ChatGPT 같은 LLM이 “초안 작성자”로 들어온다면, 어떤 프로세스를 어떻게 바꿀 수 있을까?
그때 발생할 법적·윤리적 책임은 어떻게 나눌 것인가?

AI가 의료를 완전히 바꿀지, 단지 조금 편하게 만들지 아직 단정하기는 이릅니다. 다만 한 가지는 분명합니다. Claude for Healthcare와 ChatGPT Health 이후의 세계에서, “AI를 전혀 쓰지 않는 의료 조직”은 점점 경쟁력을 잃게 될 가능성이 크다는 것.

이제 선택지는 단순합니다.
AI를 두려워하기보다, 먼저 이해하고, 안전하게 ‘우리 쪽’으로 끌어오는 것입니다.