의료기관이 블로그·SNS·영상으로 콘텐츠를 늘릴수록, 그 한 줄이 「의료법」을 건드릴 위험도 같이 늘어납니다. 의료광고법 자동 검수는 이 위험을 사람의 주의력이 아니라 코드로 관리하려는 접근입니다. 이 글은 실제 의료 마케팅 자동화 시스템에서 검수를 어떻게 설계했는지, 용어와 구조를 정리한 것입니다.
의료광고법 자동 검수란 무엇인가
의료광고법 자동 검수란, 발행하기 전의 광고 카피를 의료법이 금지하는 유형에 해당하는지 자동으로 판정하고, 위반 구간을 순화하거나 차단하는 것입니다. 사람이 매번 조문을 떠올려 확인하는 대신, 금지 유형을 규칙과 모델로 코드에 고정해 두고 모든 콘텐츠가 그 관문을 지나게 합니다.
기준이 되는 조문은 「의료법」 제56조(의료광고의 금지 등)와 제57조(의료광고의 심의), 그리고 시행령 제23조입니다. 거짓·과장 광고나 환자 유인·알선은 처벌 대상이 될 수 있으므로 콘텐츠 단계에서 걸러야 합니다(국가법령정보센터 의료법 · 의료법에서 금지하는 의료광고(한의신문)). 실제로 후기를 가장한 치료경험담 광고가 적발되는 사례가 꾸준히 나옵니다(치료경험담 불법의료광고 적발(한의신문)).
금지 광고를 다섯 유형으로 나눈다
자동 검수의 출발점은 금지 광고를 판정 가능한 카테고리로 쪼개는 것입니다. 이 시스템은 다섯 유형으로 나눴습니다.
- 단정 표현: "반드시 낫는다", "완치를 보장한다" 같이 치료 효과를 확정적으로 말하는 표현.
- 신의료기술: 안전성·유효성이 검증되지 않은 시술을 검증된 것처럼 광고하는 표현.
- 치료경험담: 환자 후기·경험담을 치료 효과 보증처럼 쓰는 표현.
- 비교광고: 다른 의료기관·시술과 우열을 비교하는 표현.
- 부작용 미고지: 시술을 소개하면서 부작용·주의사항을 알리지 않는 경우.
각 유형에는 위험도(낮음·중간·높음)와 순화 문안이 함께 정의됩니다. 규칙은 코드가 아니라 설정 파일(룰셋)로 관리해, 조문 해석이 바뀌면 규칙만 갱신하면 검수 로직 전체가 따라오도록 했습니다.
룰베이스 1차 + 다른 LLM 2차, 이중 검수
한 겹으로는 부족합니다. 규칙은 확정적이지만 우회 표현을 못 잡고, LLM은 유연하지만 일관성이 흔들립니다. 그래서 두 겹을 겹칩니다.
- 룰베이스 1차: 다섯 유형의 키워드·정규식 패턴을 결정론적으로 스캔합니다. 같은 입력이면 항상 같은 결과가 나오고, 위반 구간의 위치와 순화안을 즉시 뽑습니다. 위반이 없으면 통과, 위험도 높음이 하나라도 있으면 차단, 그 사이는 플래그로 판정합니다.
- 다른 모델의 2차 검수: 룰베이스가 못 잡는 우회·완곡 표현을 카피와 분리된 LLM이 다시 봅니다. 여기서 중요한 원칙은, 카피를 쓴 모델과 검수하는 모델을 일부러 다르게 둔 것입니다. 자기가 쓴 표현을 자기가 검수하면 스스로의 회피 표현을 놓치기 때문입니다. 모델을 왜 분리했는지는 카피는 Claude, 검수는 다른 모델로 나눈 이유에서 자세히 다룹니다.
두 검수를 통과하면 채널별 부작용 경고 문구가 강제로 삽입됩니다. 이미 경고가 있으면 중복으로 넣지 않도록 멱등하게 처리해, 부작용 미고지 위반을 마지막 단계에서 원천 차단합니다.
모든 검수를 감사 로그로 남긴다
검수는 판정만 하고 끝나지 않습니다. 각 검수는 감사 로그(LAW_LOG)에 남습니다. 로그 한 줄에는 고유 ID, 요청 ID, 채널, 원문·순화문(길이 제한), 판정, 위험도, 위반 카테고리, 규칙 ID, 검수 시각, 사용 모델이 들어갑니다. 위험도 높음이나 차단은 별도 경고로 표시됩니다. 이렇게 남기면 "왜 이 콘텐츠가 막혔는가", "이 표현이 어느 규칙에 걸렸는가"를 나중에 그대로 추적할 수 있습니다.
이 로그는 단순한 기록을 넘어 소명 자료가 됩니다. 심의나 점검 상황에서 "우리는 모든 콘텐츠를 발행 전에 이런 기준으로 검수했고, 그 결과가 여기 남아 있다"고 보일 수 있기 때문입니다. 또한 어떤 규칙이 자주 걸리는지 로그를 되짚으면, 카피 생성 단계의 프롬프트를 개선해 애초에 위반이 덜 나오게 만들 수도 있습니다. 검수 로그가 사후 방어이자 사전 개선의 근거가 되는 셈입니다.
이 검수 관문은 전체 파이프라인의 한 단계입니다. 전체 그림은 의료 마케팅 자동화 OS 사례에서 볼 수 있고, 장문 콘텐츠의 후반부 위반까지 놓치지 않는 방법은 장문 검수를 놓치지 않는 fail-closed 설계에서 이어집니다.
자주 묻는 질문
의료광고법 자동 검수는 사람 검수를 완전히 대체하나요?
대체가 아니라 1차 방어선입니다. 금지 유형을 규칙과 모델로 먼저 걸러 대부분의 명백한 위반을 잡고, 애매한 경우는 통과가 아니라 차단·플래그로 남겨 사람의 최종 판단으로 넘깁니다. 자동 검수는 사람이 놓치기 쉬운 일관성을 보완하는 역할입니다.
규칙만으로 검수하지 않고 LLM을 함께 쓰는 이유는요?
규칙은 확정적이지만 사전에 정의한 패턴만 잡습니다. "낫는다"를 피해 "달라진다는 분들이 많다"처럼 우회한 표현은 규칙만으로 놓치기 쉽습니다. 그래서 규칙으로 1차, 다른 LLM으로 2차를 겹쳐 확정성과 유연성을 모두 확보합니다.
검수 결과가 애매하면 어떻게 처리하나요?
검수 응답에 통과 판정이 명확히 없으면 통과시키지 않습니다(fail-closed). 안전을 속도보다 우선하는 설계라, 판단이 불확실할 때는 발행이 아니라 보류·차단으로 기웁니다.
어떤 법 조항을 기준으로 하나요?
「의료법」 제56조(의료광고의 금지 등)와 제57조(의료광고의 심의), 시행령 제23조를 기준으로 합니다. 구체적 금지 유형과 심의 대상은 국가법령정보센터 의료법과 대한한의사협회 의료광고 심의 안내에서 확인할 수 있습니다.