△ 의료 빅데이터 활성화를 위해 보안 문제가 제기되고 있다.

의료분야 빅데이터는 질병의 진단, 치료 및 예방을 위한 의학의 힘을 크게 향상시킬 것을 약속하지만 개인 정보 위험에 노출돼 있다는 주장이 나왔다.

23일 한국지능정보사회진흥원(NIA)가 최근 발간한 보고서 '차세대 의료분야 데이터 활용을 위한 표준화 및 비즈니스 모델 연구'에 따르면 의료분야 빅데이터는 불공정한 차별, 노출, 갈취 및 의료 서비스에 대한 제한된 접근을 겪을 수 있는 데이터 주체에게 심각한 개인 정보 위험이 따른다.

빅데이터가 제공할 수 있는 모든 의학적 이점은 환자에 대한 더 많은 데이터를 보유함으로써 발생하게 될 것이라고 가정할 때 나타나지만 더 많은 데이터가 있으면 더 많은 개인 정보 위험이 따른다.

데이터가 수집될 때마다 정보가 남용되거나 잘못 사용하게 될 위험이 있다.

건강기록이 전자화되고 인터넷 액세스가 가능한 컴퓨터에 저장되자마자 데이터 유출, 누출 및 오용의 위험이 증가한다.

전자건강기록(EHR) 보유의 위험 외에도 빅데이터는 수집된 데이터의 양과 출처를 통해 개인정보보호 위험을 악화시킬 수 있다.

사용자의 데이터는 EHR, 유전 및 미생물 시퀀싱 데이터와 같은 기존 소스 뿐만 아니라 스마트폰 애플리케이션, 데이터 브로커, 소셜 네트워크, 인터넷 검색, 환경 데이터, 주변 센서, 웨어러블 등에서도 제공된다.

건강데이터는 진료실과 병원을 넘어 일상까지 확장될 수 있으며 이는 건강과 구매 습관, 움직임 추적, 수면 습관, 사회적 관계 등과 연관될 수 있다.

의료 빅데이터의 과제는 정보주체의 지식과 동의를 바탕으로 개인 맞춤형 의료를 개발하고 개인의 사생활을 보호하며 민감한 데이터의 수집 및 사용으로 인한 위험을 최소화하는 것이다.

의료 윤리는 사람들의 사생활을 보호하기 위해 익명화와 사전 동의에 의존하지만 안전한 방식으로 데이터를 익명화할 수 있다 하더라도 집계된 데이터를 분석하면 낙인 및 차별과 같은 그룹 차원의 피해가 발생할 수도 있다.

그러한 피해는 연구에 동의한 사람들뿐만 아니라 주어진 그룹의 모든 사람에게 영향을 미칠 수 있다.

데이터 주체를 보호하려면 데이터 관행을 더 잘 규제해야 한다. 익명 데이터베이스에서 개인의 재식별과 차별을 포함해 데이터의 부적절한 사용은 불법이어야 하며 데이터 주체가 명시적인 동의를 제공하지 않은 경우 연구 데이터베이스의 건강 정보를 다른 데이터 리소스에 연결하는 것을 불법으로 만들어야 한다.

데이터 주체에게 위험이 가해질 경우 동의하지 않은 사람의 의료 데이터를 사용해서는 안된다.

의료 정보 및 영상 시스템에서 생성되는 데이터의 양 기하급수적으로 증가할 것이기에 의료 제공자는 모든 데이터를 저장·관리하는 방법을 고려해야 한다.

의료데이터는 향후 다양한 형태로 활용할 수 있는 방안을 고려해서 관리 되어야 한다.

가장 빠르게 성장하는 의료 데이터 부문은 MRI, CT 스캔, X선 및 PET 스캔과 같은 비정형 데이터이다.

이 데이터가 페타바이트로 증가함에 따라 의료 기관은 확장성이 뛰어나고 저렴한 스토리지 솔루션이 필요하다.

저장 데이터는 규정을 준수해야 한다. HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) 및 기타 의료 산업 규정에 따라 적절하게 감시해야 하며, RBAC (Role-Based Access Control), 감사 추적 로깅 및 저장 데이터 암호화, 전송 중인 데이터에 대한 SSL(Secure Socket Layer)†로 데이터를 보호해야 한다.

VNA(Vendor-Neutral archive) 는 여러 의료 정보 플랫폼에 하나의 인터페이스를 제공한다.

이를 통해 많은 유형의 의료 정보를 제공하는 저장소에 쉽게 통합할 수 있다. 스토리지 플랫폼은 VNA 통합을 제공해야 한다.

데이터 복원력 및 보호, 건강 데이터는 사이버 공격의 빈번한 대상이며 실수로 손실되거나 삭제되는 경우 제공업체에 주요 위험이 된다.

저장 시스템은 데이터 조각을 여러 노드에 분산할 수 있는 중복성, 복제, 데이터 백업 및 삭제 코딩을 제공해야 한다.

이외에도 기업과 기관은 가능한 가장 안전한 방법으로 의료 데이터를 관리하기 위해 연구, 소프트웨어 및 인프라에 투자해야 한다.

데이터 암호화는 필수이며 개별 데이터 기록을 위장하기 위해 데이터베이스에 수학적 노이즈를 삽입하는 차등 프라이버시와 같은 보안 방법을 구현해야 할 필요가 있으며, 데이터를 사용한 후에는 삭제할 계획도 있어야 한다.

그래야만 환자의 동의가 유효할 수 있으며, 환자가 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 알 수 있기 때문이다.

만료 날짜가 없으면 데이터는 미래에 어떤 방식으로든 사용되어질 수 있으며, 데이터 삭제는 오용 위험을 최소화하는 효과적인 방법이기도 하다.

보고서는 "강화된 보안은 데이터 도난의 위험을 줄이고 의도하지 않은 정보 공개 가능성에 대한 불안을 줄임으로써 연구 커뮤니티에 대한 대중의 신뢰를 강화할 것"이라며 "자체 평가, 감사 프로그램과 같은 보안 표준 준수에 대한 협력적 접근과 모든 이해 관계자에 대한 지원은 이 분야의 발전을 촉진할 것"이라고 말했다. 

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