AI 의료 접수원 구축 - Node.js, Python, LangGraph, 아니면 다른 것? 오늘날 여러분의 선택은?
Building an AI Healthcare Receptionist - Node.js, Python, LangGraph, or something else? What would you choose today?
핵심 요약
의료 접수 AI 플랫폼 구축 시 기술 스택(Node.js vs Python) 선택과 시스템 설계에 대한 조언을 구하는 글입니다.
- 기술 스택 고민 — 실시간 음성 처리를 위한 Node.js와 에이전트 오케스트레이션을 위한 Python 사이에서 갈등함
- 핵심 과제 — LLM 자체보다 대화 상태 관리, 도구 실행, EHR 연동, 지연 시간 최소화가 더 중요함
- 의료 시스템 특성 — 환자 정보 보호, 감사 로그, 권한 관리 등 안정성과 보안이 최우선임
- 아키텍처 제안 — 플랫폼과 에이전트 서비스를 분리하여 관심사를 격리하는 방식이 권장됨
우리는 인바운드 환자 전화, 환자 확인, 예약/변경/취소, 병원 FAQ, 상담원 연결, SMS 알림, 통화 녹음, 녹취록, AI 요약, 분석 대시보드, 감사 로그, RBAC, 멀티 테넌트 지원, 그리고 향후 EHR 연동까지 처리하는 AI 의료 접수원 플랫폼을 구축 중임. 아웃바운드 통화는 나중에 추가할 예정임.
설계를 깊게 파고들수록 LLM 자체가 어려운 게 아니라는 느낌이 듦. 진짜 어려운 건 대화 상태 관리, 도구 실행, EHR 연동, 재시도, 상담원 연결, 관측 가능성, 그리고 환자가 지연을 느끼지 못할 정도로 낮은 음성 지연 시간을 유지하는 것임.
한 가지 고민되는 건 사람들이 저마다 다른 방향을 추천한다는 점임. 플랫폼과 실시간 음성 쪽은 TypeScript/Node.js 스택(Next.js + NestJS)을 추천하는 사람이 많음. 하지만 에이전트 오케스트레이션, 대화 상태, 메모리, 재시도, 워크플로우 관리로 넘어가면 LangGraph를 곁들인 Python을 추천하는 사람이 많음.
그래서 지금 모든 걸 Node.js로 유지할지, 별도의 Python/LangGraph 서비스를 도입할지, 아니면 완전히 다른 접근 방식을 취할지 고민 중임.
만약 오늘 이걸 만든다면, 여러분은 무엇을 선택하겠음?
- Node.js + NestJS
- Python + FastAPI
- Node.js + Python (LangGraph 또는 유사한 것)
- 기타
더 중요한 건, 왜 그렇게 선택하는지임.
