의료정보의 상업적 이용 : 보호 와 활용

의료정보는 처음부터 의료적 목적으로 만들어졌습니다. 따라서 의료정보를 의료적 목적 외에 다른 목적으로 이용하는 것에 대해, 정보 보호에 중점을 둔 입장과 정보 활용에 중점을 둔 입장이 서로 대립하고 있습니다. 중요한 점은 보호 입장과 활용 입장 모두 유출, 조작, 오남용 등 정보 이용에서 발생할 수 있는 문제들로 인한 개인 사생활 침해(Invasion of Privacy)가 가장 큰 우려사항이라는 것에 동의한다는 점입니다. 사생활 침해는 정보 이용자가 아니라 정보사용에 동의한 개인에게 가장 큰 피해를 야기합니다. 하지만 이 문제에서 보호 입장과 활용 입장의 대응은 조금 다릅니다. 두 입장 모두 데이터 관리체계(Data Governance)를 구축하여 정보를 수집, 분석, 그리고 이용하고자 합니다. 다른 점은 보호 입장에서는 정보이용에 동의한 정보주체의 권리에 초점을 맞추고 역동적 동의를 지향하는 반면, 활용 입장에서는 식별정보를 비식별 처리하는 익명화, 가명화 등의 기술에 초점을 맞춘 동의 면제를 지향합니다.

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의료정보의 상업적 이용 : 예비논의

일반적으로 개인의료정보는 의료기관에서 정보주체인 환자와 의료전문인과의 상호작용에 따라 만들어집니다. 개인의료정보가 있는 근본적인 이유는 의료행위입니다. 그러나 의료정보는 진료를 하고, 의료적 처치를 하는 것 외에 연구나 상업적 목적으로도 이용할 수 있습니다. 정보는 4차 산업혁명의 핵심적인 자원으로서 막대한 부가가치를 창출할 잠재력을 갖고 있기 때문입니다. 개인의료정보는 건강과 관련된 산업에서 기초자원으로 떠올랐으며, 활용에 중점을 두고 상업적 이용에 대한 사회전반의 요구도 증가하고 있습니다. 따라서 이번 글에서는 의료정보를 이용한 연구와 산업계와 연계가 증가하고 있는 상황에서 의료정보의 상업적 이용에 관련하여 고려해봐야 할 문제들을 알아보고자 합니다.

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의료 빅 데이터 연구와 후향적 조사방식

정밀의료 연구의 연구자원은 의료 빅 데이터입니다. 정밀의료 연구의 일반적인 방법과 목적은 궁극적으로 수많은 양의 정보로 기계 학습을 통해 분석과 예측이 가능한 알고리즘을 만드는 것입니다. 그 결과로 만들어진 알고리즘은 인공지능을 만드는 단계로 넘어가게 되는 것이죠. 현재 국내에서 정밀의료를 하는 연구자는 보통 대형병원이나 공공기관을 통해 연구에 필요한 의료정보를 제공받을 수 있지만, 정보이용에 있어 법제도적으로 일원화된 구체적인 규정은 없습니다. 현재 가능한 대안으로서 연구기관들은 각 기관만의 표준 운영 절차 (SOP, Standard Operation Procedure)를 만들어 연구를 심사하여 진행하고 있습니다. 이번 글에서는 의료정보 이용과 관련해 발생하는 문제들을 해결할 수 있는 대안을 모색하기 전에, 의료 빅 데이터 연구의 연구방법인 후향적 조사방법을 통해 문제의 원인을 분석해보고자 합니다.

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정밀의료연구와 관련 법령들

최근 4차 산업혁명의 흐름과 함께 인공지능, 빅데이터, 지능형 로봇 등의 핵심기술이 각 지식분야에 적용되면서 기존의 연구와 다른 특징을 갖는 연구들이 진행되고 있습니다. 일반적으로 생명의료분야의 연구자들은 인간연구대상자나 인체유래물을 대상으로 연구해왔습니다. 그러나 4차 산업혁명의 핵심기술들이 생명의료연구에 접목되면서 새로운 특징을 갖는 연구들이 나타나고 있습니다. 그 중 하나로서 정밀의료연구는 방대한 양의 의료정보를 이용하여 알고리즘에 기반을 둔 의료분야 인공지능 개발을 목표로 수행되고 있습니다.

정밀의료연구의 가장 큰 특징은 정보. 그것도 인간의 신체에 관한 엄청난 양의 정보를 이용한다는 점입니다. 이 특징 때문에 정밀의료연구는 생명윤리 및 안전에 관한 법률(이하 생명윤리법)뿐만 아니라, 개인정보보호법, 의료법 등 다른 법령과도 밀접한 관계를 맺고 있습니다.

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인공지능-로봇의사의 이상과 현실

인공지능-의사는 4차 산업혁명의 핵심 요소인 인공지능과 빅데이터를 의료분야에 적용한 사례입니다. 미국의 컴퓨터 제조회사인 IBM(International Business Machines)은 인공지능 소프트웨어 ‘왓슨’을 개발하여, 의료, 금융, 방송, 교육 등의 분야에 접목하는 시도를 하고 있습니다. 닥터 왓슨(Watson for Oncology)은 의료분야에 활용된 인공지능으로 암환자를 진단하고 치료방법을 고려하는 데 이용하고 있습니다. 실제로 국내 병원에서는 17년부터 왓슨을 도입하였고, 이제는 암환자를 진단하는 것을 넘어 사전에 암에 걸릴지 예측하고 예방책을 제시할 수 있는 왓슨 포 지노믹스(Watson for Genomics)도 실제 의료현장에 이용되고 있습니다.

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정밀의료(Precision Medicine)와 개인정보보호

지난해 한국 의료계에서 단연 주목을 받았던 기술은 바로 인공지능을 기반으로 한 정밀의료 서비스입니다. 정밀의료(Precision Medicine)는 대량의 의료데이터를 분석한 자료를 바탕으로 환자 개개인의 특성에 맞는 질병 예측, 진단, 치료를 하는 것을 의미합니다. 4차 산업혁명의 핵심 개념인 인공지능과 빅데이터를 결합한 일명 ‘인공지능-의사’를 만들기 위해서는 인공지능을 학습시키고, 시험하는데 다양하고 많은 의료정보가 필요합니다.

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정밀의료연구의 동의 방법들

지난 글에서는 생명의료윤리에서 사용하는 동의 개념인 ‘충분한 정보에 의한 동의(informed consent)’에 대해 다루었습니다. 이번 글에서는 실제 연구 현장에 동의 개념을 적용할 때, 나타날 수 있는 어려움과 정밀의료연구에서 이용되는 동의 방법들에 관한 이야기를 나눠보고자 합니다.

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