① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
병원 내시경실에서는 산소습윤병, 리도카인 젤리·스프레이, 히스와입스, 보스민처럼 개봉 후 사용기한이 정해진 품목을 개봉할 때마다 간호사가 달력을 보며 유효일자를 직접 계산해 라벨에 손으로 적습니다. 기간 단위가 일/개월로 섞여 있고 '개봉일 포함', '같은 날짜의 전날까지', 월말·연도 넘김 규칙이 겹쳐, 매월 감염관리 점검에서 잘못 적힌 라벨이 월 3건씩 반복 발견되었습니다. 라벨 1장에 약 1분이 걸렸고, 사용기한 오류는 환자 안전과 직결됩니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발자가 아닌 현장 간호사가 생성형 AI(Claude)에게 업무 상황과 규칙을 말로 설명하고, AI가 프로그램 코드를 작성하게 했습니다(에이전트 코딩). 화면을 열면 오늘 날짜가 개봉일로 자동 입력되고, 품목을 누르면 유효일자가 바로 표시됩니다. 날짜 계산은 AI가 추측하지 않고 월별 일수와 윤년이 내장된 코드가 수행하며, 환자 정보는 AI에 입력하지 않았습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
2027년 365일 × 5개 품목 = 1,825가지 유효일자를 별도 날짜 계산 라이브러리(Python)로 독립 계산해 비교한 결과, 1,825건 모두 일치했습니다. 사람이 하는 날짜 계산과 외워야 할 규칙이 사라졌고, 외주 개발비는 0원입니다. 현장 적용 시 라벨 작성 시간은 1분에서 약 10초로, 팀 전체 연 약 50시간 절감, 오기재 월 3건에서 0건을 기대합니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
"AI는 코드를 만들고, 계산은 검증된 프로그램이 한다"는 원칙입니다. 수작업 오류를 5가지 유형으로 먼저 분석해 규칙으로 전달했고, AI가 만든 결과를 다른 방법으로 전수 교차 검증했습니다. 규칙은 사람이 정하고 구현은 AI가 맡았습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
코딩 경험이 없어도 가능합니다. 반복되고 틀리기 쉬운 계산 업무를 고르고, 규칙과 예시를 AI에게 설명하고, 월말·윤년 같은 까다로운 사례로 검증한 뒤, 현장 의견으로 화면을 고치면 됩니다. 설치 없이 브라우저에서 열리는 파일 1개이고, 품목명과 기간만 추가하면 다른 부서나 현장에도 적용됩니다.