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    정밀의료 빅데이터와 개인정보보호

    페이지 정보

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    작성자 한근희
    작성일Date 19-12-27 00:00

    본문


    스마트의료보안포럼 의장, 고려대학교 한근희 교수


    건강에 대한 인식 전환에 따라 개인, 기업, 국가 수준에서의 건강관리 비용이 증가하고 있고 일상생활에서의 건강한 습관이 만성질환을 예방할 수 있다는 인식이 확대되고 있다

    ICT 가술과 의학기술의 발전에 따라서 개인맞춤형 치료를 하는 정밀의학 분야가 개인의 건강정보(Healthcare), 진료정보(Clinical Data), 유전체 정보(Genome), 생활환경(Environment) 및 습관정보(Life Log) 등 개인으로부터 얻을 수 있는 다양한 정보를 모아서 건강과 치료 목적으로 활용하고 있기에, 개개인 별로 취급하는 정보의 양이 수백 테라바이트에 이르는 방대한 데이터들이 방대하게 집대성될 것이다.

    이러한 정보를 다루는 과정에서 가장 중요한 부분이 아주 민감한 개인의 건강·진료·치료·생활습관 정보 등을 보호하고 관리할 정보보호와 개인정보보호 대책이 중요한 관심사항이 된다.

     

     정밀의료는 의사의 지식과 경험에 따른 근거기반(Evidence-based)의 기존의 의료행위에서, 데이터기반(Data-based)으로 환자의 전반적인 정보를 분석하고 분석된 내용을 토대로 진료하는 새로운 의료 패러다임으로 발전하고 있다. 정밀의료 이전에는 개인맞춤의료(Personalized Medicine)라는 용어가 사용되었던 적도 있으나, 이는 기존 임상실험 방식을 응용해서 접근하였던 것이고, 정밀의학에서는 전 세계의 방대한 의료(유전체, 염색체 등) 데이터를 ICT 기술을 접목해서 환자 개개인에 적합한 1:1 치료 및 투약 방법을 찾아낼 수 있도록 발전하였다.

     엄청나게 광대한 데이터를 다루는 정밀의료 분야에서 개인의 민감한 건강·의료정보가 엄청나게 수집·저장·이용되고 있음에 따라 자연스럽게 정보보호와 개인정보보호 이슈가 대두되고 있고, 이런 방대한 자료를 어떻게 잘 보호하느냐가 초미의 관심거리가 되었다.

     각종 ICT 기술과 의료 기술의 상호 융합에 의해서, 구글의 인공지능 알파고와 IBM의 닥터 왓슨(Dr. Watson)/왓슨 헬스케어(Watson Healthcare) 등에서는 슈퍼컴퓨팅 파워 +인공지능 + 빅 데이터 분석 등의 기술을 정밀의료 기술인 유전체 검사·분석 기술 등과 결합하여, 각종 암 치료 및 환자 치료, 적합한 치료약 선정, 로봇 수술 방법 등에 적용함으로써, 그동안 치료 효율이 낮았던 난치병, 암과 어려운 수술방법 등을 안전하고 확실하게 치료할 수 있는 기술이 개발되고 있다.

     미국종양학회에 따르면 닥터 왓슨의 각종 암 진단 정확도는 91~100%. 전문의의 초기 오진비율(20~44%)보다 높은 정확도를 나타낸다. 왓슨은 의료진이 각종 임상 정보를 입력하면 환자의 상태와 성공 확률이 높은 치료법 등에 대해서도 조언해준다.

     2015년 미국 메이요 클리닉(Mayo Clinic)에서는 환자 임상시험 프로젝트에 닥터 왓슨을 적용했고, 2016년 인천 길병원에서도 암 진단에 왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)를 도입하여 사용하고 있다. 닥터 왓슨의 역할은 인간 의사를 도와 환자의 전자 의무기록을 분석하여 진료 전 환자의 프리뷰를 돕고, 의학 데이터를 기반으로 환자 개개인에 대한 최적의 치료법을 권유하며, 등록 가능한 임상시험을 선별하고, 환자의 유전체 데이터를 분석하여 발병 원인을 찾아낸다. 미국의 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)에서는 암 유전체 분석에 닥터 왓슨을 이용하고 있다.

     전 세계적으로 막대한 양의 정밀의료 관련 데이터와 개인건강 데이터가 생성·유통·저장·관리되다 보니, 거대 데이터를 안전하게 가공·처리하여 저장하고, 신뢰할 수 있는 방식으로 송·수신하고, 사이버공격이나 해킹 공격 등을 차단하고, 안전하게 관리하고 운영할 수 있는 정보보호와 개인정보보호가 아주 중요하게 될 것이다.

     물론 정밀의료에서 모아지는 방대한 기초(원천) 데이터는 가공하지 않았을 경우 양적으로 거대하지만 중요한 요소가 보이지 않을 수 있고, 이를 가공 정제한 핵심 정보들의 경우 양이 훨씬 작아지기 때문에 이를 다루는 데 있어서 복잡한 정보보호 기술이 필요치 않다고 생각할 수 있다.

     그러나, 희귀병·난치병·암 등의 치료 연구·개발 등을 목적으로 세계 각국간, 인종간, 국가내, 지자체, 의료기관 등에서 절밀의료 빅데이터를 공유하고 분석해서, 이를 매개로 한 다양한 의료 서비스가 태동되고 정보의 가공·저장·유통·활용 등이 이루어지게 될 경우, 이를 안전하게 보호할 수단과 방법이 절실하게 필요하게 된다.

     정밀의학에서 다루는 방대한 양의 데이터를 안전하게 처리하고 보호하기 위한 방안 중의 하나로서 가까운 미래에는 양자 컴퓨터 기술과 양자 암호 기술을 활용하여 민감한 의료정보의 암·복호화에 응용하는 것도 한 방법으로 생각한다. 일반 컴퓨터는 전기 신호로 10이라는 2가지 상태를 가리는 정보처리 단위를 사용해 연산을 수행하는 반면, 양자컴퓨터는 동시에 여러 가지의 상태를 나타낼 수 있는 양자비트(quantum bits) 또는 큐빗(qubits)이라는 정보처리 단위를 사용해 연산을 수행함으로써 일반 PC와 비교해 1억배 빠른 연산처리속도를 낼 수 있다고 한다. 따라서, 정밀의학에서 생성되고 활용되는 엄청남 양의 데이터를 처리하는 데 일반 컴퓨터보다 훨씬 강점이 있을 것이다. 일례로 구글은 미국 항공우주국(NASA)과 공동으로 양자 컴퓨터 회사를 사들여 개량한 'D-WAVE 2X 양자컴퓨팅 시스템'을 이용하여 딥러닝과 같은 머신러닝 기술에 응용하고 있으며, 정밀의학과 첨단 로봇수술기법 개발에 집중하고 있다.

     컴퓨팅 기술과 파워의 무한한 발전에 따라 거대한 데이터를 처리하는 기술도 병행해서 발전하고 있기 때문에 이를 처리하는데 소요되는 시간도 획기적으로 줄일 수 있기에, 데이터로부터 개인정보를 제거하는 비식별화(De-identification), 가명화(Pseudonymization), 익명화(Anonymization) 등의 기술을 적용하는 방안이 필요해 진다. 더불어서 방대한 양의 절밀의료 빅데이터를 저장 활용할 때 클라우드 혹은 데이터 센터 시설과 서비스를 활용할 가능성이 높기 때문에 센터 자체의 보안성 척도를 살피는 것도 중요해진다.

     자료를 안전하게 보관하고 관리하는 방안으로 전자화폐에서 사용하고 있는 블록 체인(Block Chain) 기술을 활용하는 방안도 모색하고 있으나, 이는 분산처리, 저장, 관리하는 기술로서 방대한 양의 데이터를 처리하는 분야와 어떤 방식으로 어떻게 활용할 수 있는 지를 놓고 관련 분야의 전문가들이 다양하게 논의하고 있다.

     결론적으로 무엇보다 중요한 것은 정밀의학 데이터를 취급하는 의료종사자 및 관련 분야 담당자들의 정보보호 및 개인정보보호, 윤리에 대한 인식 강화, 교육,훈련 등이 필수적이고, 안전성과 보안성을 위한 법규와 제도의 마련도 중요하다.

     향후 15년 정도 후에는 정밀의학과 ICT 기술의 발전을 통해서 대부분의 암을 정복할 수 있을 것으로 예측하고 있는데, 국내에서도 이의 활발한 연구와 더불어서 안전하고 신뢰할 수 있는 정보보호 및 개인정보보호도 같이 발전해 나갔으면 하는 바람이다