정형외과·접골원 시술 기록 정리와 회수권·예약 안내문을 Claude Code로 시간 단축하는 실무 절차

마감 후 접수대에 앉아 오늘 차트 메모를 정서하다가, 저는 손이 멈췄습니다.

“오른쪽 어깨 가동 범위, 지난번보다 개선. 회수권 3회 남음”——휘갈겨 쓴 메모는 있는데, 막상 안내 문자를 보내려 하면 말이 나오지 않습니다. 회수권이 떨어져 가는 환자분께 “슬슬 어떠세요” 하고 보내고 싶을 뿐인데, 강매처럼 보이지 않을 표현을 매번 처음부터 고민하느라 한 통에 10분이 걸립니다. 정신을 차리니 밤 9시. 시술보다 문장으로 지친다고 느낀 밤이 있었습니다.

접골원·정형외과 원장이나 직원이라면 이 감각이 익숙할 겁니다. 시술은 할 수 있다. 그런데 기록 정서와 환자분께 보내는 안내문만은 왜인지 매번 힘들다. 이 부분을 생성 AI에게 떠넘기면 하루의 끝이 꽤 편해집니다.

핵심 요약

시술 메모 정서와 회수권·예약 안내문 작성은 Claude Code에 초안을 맡기면 한 통당 몇 분이 몇십 초로 줄어든다
환자의 실명·증상·연락처는 넘기지 않고 “기호화한 메모”만 AI에게 보여주는 것이 개인정보를 지키는 전제다
그대로 붙여 쓸 수 있는 프롬프트 틀과 안내문을 한꺼번에 생성하는 검증 스크립트를 준비했다
AI에게 맡기는 것은 “문장 초안”까지. 발송 판단과 의료적 표현 확인은 사람이 반드시 한다
원장 1명이 하루 20통의 안내를 쓰는 곳이라면 월 15~20시간의 사무가 몇 시간으로 줄어드는 계산이 된다

먼저 독자상을 분명히 한다

이 글의 독자는 이런 분을 상정하고 있습니다.

직원 1~5명의 접골원·정형외과에서 원장 본인이 접수도 사무도 맡고 있다
예약은 전화·문자·예약 시스템이 뒤섞여 있고, 리마인드나 회수권 안내는 직접 손으로 입력한다
컴퓨터는 쓸 수 있지만 프로그래밍은 해본 적이 없다
“AI로 편해지고 싶다”고 생각하면서도 환자 정보를 밖으로 내보내는 게 무서워 발을 못 떼고 있다

반대로 전자 차트와 예약 시스템이 완전히 연동되어 자동 발송까지 끝난 곳은 이 글 이전의 고민이 이미 해결된 상태이므로, 건너뛰어도 괜찮습니다.

접골원·정형외과의 하루 업무 흐름을 적어 본다

시간 단축 지점을 찾으려면 먼저 자신의 하루를 분해합니다. 제가 현장에서 들은 전형적인 모습은 이랬습니다.

시간대	업무	문장·기록이 발생하는 장면
아침	개원 준비·예약 확인	당일 리마인드 연락, 예약 변경 답신
낮	시술	시술 메모 휘갈겨 쓰기(수기 또는 간이 입력)
틈틈이	접수·계산	회수권 잔여 횟수 안내, 다음 예약 권유
저녁	취소 대응	빈자리 당겨 넣기 연락, 재예약 부탁
마감 후	사무	메모 정서, 미연락 환자 안내문

이 표에서 “문장·기록이 발생하는 장면” 열을 보세요. 시술 외 시간의 대부분이 여기로 빨려 들어갑니다. 생성 AI로 깎아낼 수 있는 것이 바로 이 열입니다.

자주 일어나는 되돌림·곤란한 점

편하게 만들기 전에 무엇 때문에 막히는지를 분명히 합니다. 현장에서 자주 듣는 되돌림은 3가지입니다.

휘갈겨 쓴 메모가 나중에 읽히지 않아 정서할 때마다 기억을 파낸다. 같은 것을 두 번 생각하고 있다.
안내문 톤이 들쭉날쭉하다. 날에 따라 너무 정중하거나, 너무 무뚝뚝하거나. 신입 직원이 쓰면 원장이 전부 다시 쓴다.
회수권이 떨어지는 환자 추출을 눈으로 하다가 놓친다. 연락이 늦어져 이탈당한다.

1과 2는 “문장의 틀이 없는” 것이 원인입니다. 3은 “데이터 정리가 안 된” 것이 원인. 둘 다 AI가 잘하는 분야입니다.

Use case 1: 시술 메모 정서와 요약

휘갈겨 쓴 것을 나중에 자신이 다시 읽을 수 있는 기록으로 다듬는 작업입니다. 여기서 중요한 것은 환자의 개인정보를 AI에게 넘기지 않는 것. 이름은 “환자 A”, 생년월일이나 연락처는 쓰지 않는다. 증상과 경과만 기호화한 메모로 만듭니다.

맡기기 전 메모(당신이 손으로 쓰는 것)는 이 정도면 충분합니다.

환자A / 50대 / 주소견:오른쪽 어깨 거상 시 통증
초진부터 4회차 / 가동 범위 지난번 140도→이번 155도
시술:견갑대 모빌라이제이션+온열
다음 회:1주일 후 / 회수권 잔여 3회

이것을 AI에게 넘겨, 다시 읽기 쉬운 기록 문장으로 다듬게 합니다. 프롬프트는 다음과 같습니다.

당신은 접골원의 시술 기록을 다듬는 사무 어시스턴트입니다.
아래 메모를 나중에 원장이 다시 읽을 수 있는 시술 기록으로 다듬어 주세요.
조건:
- 주소견 / 경과 / 시술 내용 / 다음 회 방침 의 4항목으로 나눠 개조식으로
- 의학적 단정(낫는다·완치된다 등)은 쓰지 않는다
- 환자 개인을 특정하는 정보는 출력하지 않는다
- 200자 이내

메모:
（여기에 위 메모를 붙인다）

핵심은 “의학적 단정을 쓰지 않는다”를 맨 처음에 묶어 두는 것. 시술 기록에 “완치” 같은 표현을 멋대로 넣으면 곤란하므로, 여기는 틀로서 고정해 둡니다.

Use case 2: 회수권 잔여 횟수를 안내하는 문장

떨어져 가는 회수권을 그대로 두면 환자분은 자연스레 발길을 끊습니다. 하지만 “사 주세요” 느낌이 나면 역효과. 여기는 틀을 3가지 톤으로 준비해 상대에 맞춰 고르는 것이 현장 방식입니다.

톤	적합한 상대	예시 방향
부드러움	오랜만·관계가 얕음	몸 상태를 챙기는 한 문장으로 시작
표준	통원이 안정적	잔여 횟수와 다음 제안을 간결하게
사무적	바쁨·요점만 원함	잔여 횟수·기한·예약 링크만

프롬프트 틀은 이렇습니다. 톤 단어만 바꿔 넣으면 3종류가 나옵니다.

접골원의 환자용 문자 메시지를 써 주세요.
- 용건:회수권이 얼마 남지 않았다는 안내와 다음 내원 제안
- 톤:부드러움(몸 상태를 챙기는 한 문장으로 시작)
- 조건:80자 이내 / 강매처럼 보이지 않는다 / 이모지는 1개까지
- 포함할 정보:잔여 횟수=2회, 다음 권장=1주일 이내
- 의료적 효과의 단정은 하지 않는다

나온 초안을 그대로 보내지 말고 반드시 자기 눈으로 읽는다. 여기는 뒤에서 다시 말하지만, 사람의 판단이 필요한 곳입니다.

Use case 3: 예약 리마인드와 취소 자리 당겨 넣기

전날 리마인드와 급한 취소로 빈 자리를 당겨 넣는 연락. 정형화하기 쉬운데 매번 손으로 쓰면 은근히 시간을 잡아먹습니다. 이것도 틀을 갖춥니다.

리마인드 체크리스트를 먼저 정해 두면 AI의 출력이 흔들리지 않습니다.

내원 일시가 들어 있는가
준비물·복장 주의(필요한 곳만)
취소·변경 연락 방법
원 이름과 전화번호
글자 수는 휴대폰에서 다 읽을 수 있는 길이(120자 이내 목표)

AI에게 맡기는 범위와 사람이 반드시 판단하는 범위

여기를 애매하게 두면 사고가 납니다. 선 긋기를 표로 정리했습니다.

공정	AI에게 맡긴다	사람이 반드시 한다
시술 메모 정서	문장 정형·요약	내용이 사실과 맞는지 확인
안내문 작성	톤별 초안 생성	발송 가부·상대 선정
의료적 표현	（건드리지 않게 한다）	단정 표현이 없는지 최종 점검
개인정보	（보여주지 않는다）	기호화·받는 사람 채워 넣기
발송	（시키지 않는다）	버튼을 누른다

표어는 “초안까지는 AI, 발송 판단은 사람”. 이것만 지키면 이상한 메시지가 환자분께 도착하는 사고는 거의 막을 수 있습니다. Claude Code에 업무를 맡기는 사고방식 자체는 비엔지니어를 위한 시작법 에서도 정리하고 있으니, 헷갈리면 다시 읽어 보세요.

보안과 개인정보 주의점

접골원·정형외과는 환자분의 몸 정보라는, 상당히 민감한 데이터를 다룹니다. 생성 AI에 넘길 때의 원칙은 단 하나만 기억하세요.

특정으로 이어지는 정보는 AI에 넘기기 전에 자기 손으로 뺀다.

구체적으로는 다음과 같습니다.

이름 → “환자 A” “환자 B”로 바꾼다
생년월일·주소·전화번호·메신저 ID → 애초에 넘기지 않는다
증상이나 경과는 넘겨도 되지만 누구의 것인지 알 수 없는 형태로 한다
출력된 문장에 받는 사람 이름이나 연락처를 채워 넣는 것은 AI 밖(당신 손안)에서 한다

원에서 규칙을 문장으로 적어 두면 신입 직원이 들어와도 사고가 나지 않습니다. 프로젝트 규칙을 문장으로 고정하는 사고방식은 CLAUDE.md 작성법 이 참고가 됩니다. 원의 “AI에 넘겨도 되는 정보 목록”을 한 장 만들어 두는 이미지입니다.

복사해서 쓰는: 안내문을 한꺼번에 초안 생성하는 스크립트

“한 통씩 프롬프트를 치는 것도 번거롭다”는 원장을 위해, 기호화한 목록을 읽어 들여 안내문 초안을 한꺼번에 만드는 검증 스크립트를 둡니다. Node.js와 Anthropic의 API 키가 있으면 동작합니다. 입력하는 것은 기호화된 데이터만으로 하세요.

먼저 준비합니다.

mkdir seikotsu-annai && cd seikotsu-annai
npm init -y
npm install @anthropic-ai/sdk

다음으로 기호화한 환자 데이터를 patients.json에 씁니다. 이름은 쓰지 않고 식별 기호만으로 합니다.

[
  { "id": "A", "remaining": 2, "tone": "부드러움", "nextDays": 7 },
  { "id": "B", "remaining": 1, "tone": "표준", "nextDays": 5 },
  { "id": "C", "remaining": 3, "tone": "사무적", "nextDays": 10 }
]

본체(annai.mjs)입니다. 읽어 들인 건수만큼 초안을 차례로 만들어 화면에 출력할 뿐. 발송은 일절 하지 않습니다. 여기가 안전의 핵심입니다.

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { readFile } from "node:fs/promises";

const client = new Anthropic();
const list = JSON.parse(await readFile("./patients.json", "utf8"));

// 환자 1명의 기호화 데이터로 안내문 프롬프트를 만든다
const prompt = (p) =>
  `접골원의 환자용 문자를 80자 이내로 1통 써 줘.` +
  `용건은 회수권이 ${p.remaining}회 남았다는 안내와,` +
  `${p.nextDays}일 이내의 다음 내원 제안. 톤은 "${p.tone}".` +
  `강매처럼 보이지 않는 표현으로, 의료적 효과의 단정은 하지 않는다. 이모지는 1개까지.`;

for (const p of list) {
  const res = await client.messages.create({
    model: process.env.ANTHROPIC_MODEL || "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 300,
    messages: [{ role: "user", content: prompt(p) }],
  });
  const text = res.content.find((b) => b.type === "text")?.text ?? "";
  console.log(`--- 환자${p.id}（잔여${p.remaining}회 / ${p.tone}） ---`);
  console.log(text.trim() + "\n");
}

실행은 이것뿐입니다.

node annai.mjs

화면에 3통분의 초안이 나란히 나옵니다. 나머지는 한 통씩 눈으로 읽고, 문제없으면 자기 손으로 메신저에 붙인다. 스크립트가 발송하지 않기에 안심하고 돌릴 수 있습니다. 프롬프트 정밀도를 높이고 싶을 때는 프롬프트 구성법 이 도움이 됩니다.

도입 전후로 무엇이 바뀌었나

숫자에 앞서 감각의 변화를 적습니다.

도입 전: 마감 후에 한 통 10분. 20통이면 약 3시간. 시술보다 사무로 지쳤다.
도입 후: 초안은 한 통당 몇십 초. 읽고 고쳐 보내기까지 포함해도 한 통 2~3분.

대략의 ROI 기준입니다. 하루 20통의 안내를 쓰는 곳에서 한 통당 7분 깎인다고 가정합니다.

하루: 20통 × 7분 = 약 140분(2.3시간)
한 달(22영업일): 약 51시간

물론 전부 깎이는 것은 아닙니다. 다시 읽기와 수정에 시간은 남습니다. 그래도 월 15~20시간이 사무에서 돌아오는 감각은 현장에서는 꽤 큽니다. 그 시간을 시술이나 환자 대응에 돌릴 수 있습니다. Claude Code의 자잘한 시간 단축 요령은 생산성을 높이는 사용법 에도 정리해 두었습니다.

외부 일차 정보로, 한국의 의료 기록·개인정보 취급 기준은 보건복지부가 운영하는 보건복지부 공식 사이트 를 한 번 확인해 두면, 기록에 남겨야 할 항목과 환자 정보 관리의 기준을 파악할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 환자분 이름을 넣지 않으면 안내문을 만들어도 결국 나중에 손이 더 가는 것 아닌가요? A. 받는 사람 이름 채워 넣기는 템플릿의 “［이름］” 같은 표시를 당신 손에서 메신저 쪽에 붙일 때 바꿔 넣는 것뿐입니다. AI에는 이름을 넘기지 않고 보내기 직전에 사람이 채워 넣는다. 이 한 수고가 개인정보를 지킵니다.

Q. AI가 의학적으로 이상한 표현을 넣으면 어떻게 하나요? A. 그렇기에 “초안까지는 AI, 확인은 사람”입니다. 프롬프트로 단정 표현을 금지해도 최종 점검은 반드시 사람이 한다는 전제로 운용하세요. 시술자로서 책임질 수 있는 표현만 보냅니다.

Q. 컴퓨터가 서툴러도 스크립트를 돌릴 수 있나요? A. 우선은 프롬프트 틀을 복사해서 쓰는 것부터 시작해도 됩니다. 스크립트는 “익숙해지면”으로 충분합니다. 도입 첫걸음은 Claude Code 시작 가이드 를 보면서 진행하면 헤매지 않습니다.

Q. 무료로 시험할 수 있나요? A. 프롬프트 틀만이라면 쓰고 있는 채팅형 AI에 붙이기만 하면 오늘부터 시험할 수 있습니다. 스크립트는 API 이용료가 들지만, 안내문 생성 정도라면 한 통당 몇 원 이하의 감각입니다.

실제로 시험한 결과

저는 실제로 기호화한 더미 환자 목록 10건으로 위 스크립트를 돌려 봤습니다. 확인한 것은 3가지입니다.

첫째, 톤 지정이 제대로 먹히는가. “부드러움”은 몸 상태를 챙기는 한 문장으로 시작하고, “사무적”은 잔여 횟수와 기한만. 지정대로 나눠 써 줬습니다. 신입 직원에게 맡기면 흔들리던 부분이 틀로 안정된 것은 큽니다.

둘째, 의료적 단정이 섞이지 않는가. 10건 중 통증이 “낫는다” “완치” 같은 단정은 한 번도 나오지 않았습니다. 프롬프트로 먼저 묶은 것이 효과를 봤습니다. 그래도 저는 전건을 읽었습니다. AI를 믿는 것이 아니라 문지기를 두고 자신이 마지막에 본다. 이 운용으로 자리 잡았습니다.

셋째, 정말로 시간이 단축되는가. 10건의 초안이 나오기까지 30초 정도. 여기서 한 건씩 읽고 고치는 시간을 더해도 처음부터 쓰는 것보다 분명히 빠르다. 마감 후 사무가 문장으로 지치는 시간이 아니게 된 것이 가장 큰 수확이었습니다.

원 전체에서 운용 규칙을 정비하고 싶다, 직원용으로 절차를 가르쳐 주면 좋겠다는 단계라면 연수·상담 에서 개별적으로 정리를 도와드립니다. 우선 자기 손으로 시험해 보고 싶은 분은 오늘의 틀을 그대로 복사해 내일 안내 한 통부터 시작해 보세요.