의료 및 생명과학 분야에서 인공지능(AI) 에이전트는 임상 데이터를 처리하고, 규제 서류를 제출하며, 의료 코딩을 자동화하고, 약물 개발 및 상용화를 가속화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 그러나 이러한 과정에서 다루는 데이터의 민감성과 규제 요건인 우수 관행(GxP) 준수는 주요 결정 지점에서 인간의 감독이 필요함을 의미합니다. 이러한 이유로 인간-인-루프(HITL) 구조가 필수적입니다. 이 글에서는 AWS 서비스를 활용하여 HITL 구조를 구현하는 네 가지 실용적인 접근 방식을 소개합니다.

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