모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 의료 AI — MCP‑AI: 임상 추론의 혁신적 설계와 실제 적용

📝 Abstract

Healthcare AI systems have historically faced challenges in merging contextual reasoning, long-term state management, and human-verifiable workflows into a cohesive framework. This paper introduces a completely innovative architecture and concept: combining the Model Context Protocol (MCP) with a specific clinical application, known as MCP-AI. This integration allows intelligent agents to reason over extended periods, collaborate securely, and adhere to authentic clinical logic, representing a significant shift away from traditional Clinical Decision Support Systems (CDSS) and prompt-based Large Language Models (LLMs). As healthcare systems become more complex, the need for autonomous, context-aware clinical reasoning frameworks has become urgent. We present MCP-AI, a novel architecture for explainable medical decision-making built upon the Model Context Protocol (MCP) a modular, executable specification for orchestrating generative and descriptive AI agents in real-time workflows. Each MCP file captures clinical objectives, patient context, reasoning state, and task logic, forming a reusable and auditable memory object. Unlike conventional CDSS or stateless prompt-based AI systems, MCP-AI supports adaptive, longitudinal, and collaborative reasoning across care settings. MCP-AI is validated through two use cases: (1) diagnostic modeling of Fragile X Syndrome with comorbid depression, and (2) remote coordination for Type 2 Diabetes and hypertension. In either scenario, the protocol facilitates physician-in-the-loop validation, streamlines clinical processes, and guarantees secure transitions of AI responsibilities between healthcare providers. The system connects with HL7/FHIR interfaces and adheres to regulatory standards, such as HIPAA and FDA SaMD guidelines. MCP-AI provides a scalable basis for interpretable, composable, and safety-oriented AI within upcoming clinical environments.

💡 Analysis

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1. 연구의 배경 및 필요성

• 현존 문제: 전통적인 CDSS는 규칙 기반이라 유연성이 부족하고, 최신 LLM은 뛰어난 언어 생성 능력에도 불구하고 상태 지속성·설명 가능성·규제 적합성이 결여됨.
• 임상 현장의 복잡성: 정신건강·만성질환·희귀질환 등에서는 시간에 따라 변하는 다중 모달 데이터와 다학제 협업이 필수이며, 기존 도구는 이러한 연속적 맥락을 유지하지 못한다.

2. 핵심 아이디어 및 기여

3. 시스템 아키텍처 평가

• 5‑계층 모듈화(입력·인식 → MCP 엔진 → AI 추론 모듈 → 작업·절차 에이전트 → 검증·UI) 로 설계돼 확장성·유연성이 뛰어남.
• 마이크로서비스·버전 관리를 활용해 병원별 맞춤형 배포가 가능하고, 장애 복구·감사 추적이 용이함.
• HL7/FHIR 인터페이스와 직접 연결돼 EHR와 실시간 동기화가 가능하나, 실제 구현 시 표준 매핑 복잡성과 레거시 시스템 호환성 문제가 남을 수 있음.

4. 실험·사례 연구

1. Fragile X 증후군·우울증

   • 복합 유전·행동·심리 데이터 통합 → 진단 가설 생성·확인 과정을 MCP 파일에 기록.
   • 의사 검증 단계에서 신뢰도 점수와 설명이 제공돼 의사 결정에 직접 활용.

2. 제2형 당뇨·고혈압 원격 협조

   • 웨어러블 센서·실험실 결과를 지속적으로 MCP에 업데이트, 자동 알림·약물 조정 제안.
   • 책임 전이(예: 주치의 → 전문의) 시 MCP 파일을 그대로 전달해 맥락 손실을 방지.

두 사례 모두 정량적 지표(예: 오류 감소율, 검증 소요 시간)와 정성적 피드백(의사 만족도) 을 제시했으나, 논문에 구체적인 수치가 부족해 재현성 검증에 한계가 있다.

5. 강점

• 혁신적인 프로토콜 기반 설계: AI·임상 사이의 “공통 언어” 역할을 하는 MCP 파일은 추론 연속성을 보장한다.
• 설명 가능성: 각 단계마다 메타데이터(신뢰도, 근거) 를 기록해 규제 요구사항을 충족한다.
• 다중 에이전트 협업: 생성형·기술형 AI가 상호 보완적으로 작동해 정확도와 안전성을 동시에 추구한다.
• 실제 임상 워크플로와의 정합성: HL7/FHIR, HIPAA, FDA SaMD와의 직접 연동을 설계 단계부터 고려했다.

6. 약점 및 개선점

7. 향후 연구 방향

1. 멀티모달 데이터 통합: 영상·유전체·생체신호를 하나의 MCP 파일에 통합하는 방법론 개발.
2. 자율 학습 루프: 실제 임상 피드백을 기반으로 AI 모듈이 온라인 학습을 수행하도록 확장.
3. 규제 자동화: MCP 메타데이터를 활용해 규제 보고서 자동 생성 및 감사 로그 자동화.
4. 다기관 협업: 서로 다른 의료기관 간 MCP 파일 교환 프로토콜을 정의해 연속 케어를 실현.

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📄 Content

MCP‑AI: 프로토콜‑구동 지능 프레임워크
자율적 의료 추론을 위한

Zag ElSayed, IEEE 시니어 멤버
정보기술학부
신시내티 대학교
오하이오, 미국

Craig Erickson, Ernest Pedapati
소아 신경학·청소년 정신의학 부서
신시내티 어린이 병원 의료센터
오하이오, 미국

초록

헬스케어 AI 시스템은 과거에 맥락적 추론, 장기 상태 관리, 그리고 인간이 검증 가능한 워크플로를 하나의 통합된 프레임워크로 결합하는 데 어려움을 겪어 왔다. 본 논문은 완전히 새로운 아키텍처와 개념을 소개한다: Model Context Protocol (MCP) 을 특정 임상 응용인 MCP‑AI와 결합한다. 이 통합을 통해 지능형 에이전트는 장기간에 걸쳐 추론하고, 안전하게 협업하며, 실제 임상 논리를 준수할 수 있게 된다. 이는 전통적인 Clinical Decision Support Systems (CDSS) 와 프롬프트 기반 대형 언어 모델(LLM) 에서 크게 벗어난 변화를 의미한다. 헬스케어 시스템이 복잡해짐에 따라 자율적이고 맥락 인식적인 임상 추론 프레임워크에 대한 필요성이 급증하고 있다. 우리는 MCP‑AI를 제시한다. 이는 Model Context Protocol (MCP) 위에 구축된 설명 가능한 의료 의사결정을 위한 새로운 아키텍처이며, 실시간 워크플로에서 생성형 AI와 설명형 AI 에이전트를 조율하기 위한 모듈형 실행 사양이다. 각 MCP 파일은 임상 목표, 환자 맥락, 추론 상태, 작업 논리를 포착하여 재사용 가능하고 감사 가능한 메모리 객체를 형성한다. 기존 CDSS나 무상태 프롬프트 기반 AI와 달리, MCP‑AI는 적응형, 종단간, 협업적 추론을 지원한다.

MCP‑AI는 두 가지 사용 사례를 통해 검증된다. (1) 우울증을 동반한 Fragile X 증후군 진단 모델링, (2) 제2형 당뇨와 고혈압 원격 협조. 어느 시나리오든 프로토콜은 의사‑인‑루프 검증을 촉진하고, 임상 프로세스를 간소화하며, AI 책임의 안전한 전환을 보장한다. 시스템은 HL7/FHIR 인터페이스와 연동되고, HIPAA, FDA SaMD 가이드라인 등 규제 표준을 준수한다. MCP‑AI는 향후 임상 환경에서 해석 가능하고, 조합 가능하며, 안전 지향적인 AI를 위한 확장 가능한 기반을 제공한다.

키워드 — MCP, 임상 AI, 생성형 AI, 설명형 AI, 의사결정 지원 시스템, 헬스케어, 정보학, Model Context Protocol, 자율 추론.

I. 서론

인공지능(AI)의 헬스케어 분야 적용은 급속히 진전하고 있다. 그러나 현재 도구들은 기능이 제한적이며 실질적인 임상 의사결정과 연결되지 못하는 경우가 많다[1][2]. 전통적인 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS) 은 정적 규칙과 온톨로지에 의존한다[3][4]. 반면 최신 생성형 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM) 은 내부 메모리, 상태 지속성, 작업 논리 없이 설득력 있는 서술을 생성한다[5]. 이러한 시스템은 고위험 의료 의사결정에 필요한 구조와 해석 가능성을 결여하고, 종단간 워크플로나 전문 분야 간 인계에 적응하지 못한다.

동시에 임상의는 인지적·절차적 복잡성이 급증하고 있다. 방대한 이질적 데이터 통합, 동적 치료 계획 업데이트, 다학제 팀 간 추론 등은 특히 정신건강, 만성 관리, 희귀 질환 진단과 같은 상황에서 더욱 두드러진다[6][7]. 이러한 격차를 메우기 위해 AI 시스템은 정적 예측기에서 맥락 인식 협업 파트너로 진화해야 한다.

우리는 MCP‑AI를 소개한다. 이는 Model Context Protocol (MCP) 에 기반한 자율 임상 추론을 위한 새로운 아키텍처이다[8]. MCP는 버전 관리된 파일 포맷으로, 환자 상태, 임상 목표, 모듈 오케스트레이션 논리, 추론 이력을 포착한다[1][2][5]. 이를 통해 생성형 AI(요약·계획) 와 설명형 AI(규칙 검증·점수화) 가 지속적이고 감사 가능한 추론 맥락 안에서 협업한다[9].

무상태 프롬프트나 고립된 파이프라인과 달리, MCP‑AI는 실시간 작업 오케스트레이션, 모듈형 추론, 의사‑인‑루프 의사결정을 지원한다[10][11][12]. 이는 AI 에이전트와 EHR, 실험실 서비스, 검증 인터페이스를 연결하는 인지 미들웨어 레이어 역할을 수행한다. 이 접근법은 기계가 단순히 반응하는 수준을 넘어 추론하고 적응하도록 만든다[13].

본 논문에서는 MCP‑AI의 설계와 구현을 상세히 기술하고, 두 가지 대표적 사용 사례를 통해 그 효용성을 입증한다: (1) 우울증을 동반한 Fragile X 증후군 조기 신경발달 진단, (2) 당뇨·고혈압 만성 질환 조정. 이 시뮬레이션은 임상 맥락 유지, 프로토콜 자동 실행, 규제와 일치하는 설명 가능한 의료 AI 제공 능력을 강조한다[14][6][15].

II. 배경

A. 기술적 배경

현대 헬스케어 AI 응용은 두 가지 상반된 특성을 보인다. 하나는 조직화됐지만 경직된 전문가 시스템, 다른 하나는 유연하지만 불투명한 생성형 모델[16]. 전통 CDSS는 SNOMED CT, ICD‑10 같은 규칙 기반 엔진과 큐레이션된 온톨로지에 의존해 추적 가능성을 제공하지만, 다양한 환자 맥락에 대한 확장성·적응성이 부족하다[3][17]. 반면 GPT‑4, Med‑PaLM 등 대형 언어 모델은 임상 텍스트 요약·진단 대화 시뮬레이션에 뛰어나지만, 무상태 함수로서 맥락 유지, 결정 설명, 규제 정합성이 제한적이다[18][19][20].

심볼릭과 신경망 방식을 결합하려는 시도는 하이브리드 시스템을 일부 성공적으로 만들었지만, 다중 에이전트 간 장기 협업을 관리하는 포괄적 프레임워크는 거의 존재하지 않는다. Model Context Protocol (MCP) 은 데이터·의도뿐 아니라 추론 상태, 실행 이력, 검증 메커니즘까지 캡슐화함으로써 이 문제를 해결하고자 한다. MCP는 마이크로서비스 아키텍처, 지식 그래프, 에이전트 기반 조정의 아이디어를 차용해 AI 모듈 간 맥락 인식 관리를 촉진한다[9][21].

B. 임상적 배경

임상 현장에서는 의사결정이 제공자·부서·시간에 걸쳐 분산된다[22]. 제2형 당뇨와 같은 만성 질환은 센서 데이터에 지속적으로 대응하고, 다학제 협조가 필요하다[23][24]. Fragile X 증후군과 같은 정신·신경발달 장애는 행동·유전·신경생리 지표를 장기 추적해야 하는 진단 불확실성을 동반한다[25][17][7].

현재 대부분의 임상 도구는 인계 시 추론 연속성 유지, 작업 수준 메모리 추적, 다중 모달 데이터 통합을 제공하지 못한다[26]. 그 결과, 의사는 맥락 결손으로 인해 치료 품질이 저하되고 오류 위험이 증가하며, 피로도가 심화된다. MCP‑AI는 환자 여정과 함께 진화하는 공유·지속 가능한 추론 레이어를 제공함으로써 이러한 문제를 완화한다[27][28]. 생성형 인사이트와 설명형 가드레일을 연결해 AI가 임상 의사결정 과정에 참여하되 주도하지 않도록 설계한다[5][29][30].

III. 시스템 아키텍처

1. Model Context Protocol 개요

MCP는 구조화된 버전 관리 파일 인터페이스로, 작업 맥락, 실행 논리, 모델 오케스트레이션, 실시간 의사결정 메타데이터를 포착한다. 초기 목적은 지능형 에이전트와 외부 환경 간 통신을 효율화하는 것이었으며, 현재는 AI 모듈, API, 절차 논리, 인간 입력을 추적 가능하고 모듈형 워크플로로 통합한다. 일반적인 MCP 파일은 환자 정보, 임상 목표, 진단 가설, 실행 절차, 대체 시나리오, 신뢰도 주석 등을 포함해 컴퓨팅 명령 집합이자 임상 감사 트레일 역할을 한다(그림 1).

2. MCP‑AI 프레임워크

MCP‑AI는 공학 설계와 임상 정보학을 연결하는 획기적인 변화를 제시한다. 본질적으로 심볼릭 프로토콜‑구동 작업 계획과 맥락 기반 생성형 딥러닝을 연결한다. 엔지니어링 관점에서 MCP‑AI는 분산형, 해석 가능, 조합 가능한 아키텍처로 설계돼 에지, 클라우드, 임베디드 환경에 확장 가능하다. HL7/FHIR API와 원활히 연동되며, 개별 AI 컴포넌트의 모듈형 강화와 프로토콜 논리를 통한 상태 추적·오류 복구를 보장한다. 이는 진정한 지능형, 규제 준수, 지속적 진화 임상 시스템 개발의 토대를 마련한다.

시스템 엔지니어링 관점에서 이 프레임워크는 마이크로서비스 간 원활한 상호작용, 비동기 운영, 안전 트리거를 제공해 ICU 자동화, 원격 모니터링, 정밀 진단 등 핵심 의료 애플리케이션에 적합하도록 설계되었다. 각 레이어는 모듈형이며, 병원은 서비스 라인별 맞춤형 배포가 가능하면서도 중심 오케스트레이션의 무결성을 유지한다.

임상 관점에서 MCP‑AI

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