마취통증의학과 이상욱 교수는 최근 열린 대한의료정보학회 학술대회에서 ‘다기관 데이터에서의 수술 후 사망률 예측에 있어서 동형암호화 기술의 적용’이라는 주제로 최우수연제상을 수상했다. 이 연구 결과는 실제 다기관 임상데이터에 동형암호화 기술을 적용해 개인정보보호가 가능한 다기관 데이터 연구의 모델을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

Q. 연구의 배경은?

병원은 임상연구를 수행하기 위해 생명윤리위원회(Institutional Review Board, 이하 IRB)의 연구심사 및 승인을 받아야 한다. IRB의 정보보호는 점차 강화되는 추세인데 정보보호를 강화할수록 여러 병원과 기관에서 데이터를 취합해 연구를 수행하는 데 제약이 따른다. 본 연구에서는 이러한 규제들을 극복하고 다양한 다기관 임상 연구가 가능한 플랫폼을 개발하고자 했으며, 이를 위해 동형암호화 기술을 적용했다. 동형암호화 기술은 정보를 암호화한 상태에서 다양한 데이터를 분석하고 연산할 수 있게 해주고 최신 인공지능 모델링까지 가능하다. 이 기술을 이용해 암호화한 데이터를 자유롭고 안전하게 활용해 다양한 형태의 임상 연구가 가능한 인공지능 다기관 예측 모델을 제시하고자 했다.

Q. 연구에 대해 설명하면?

이 연구를 통해 여러 병원의 개별 임상 데이터에 동형암호 기술을 적용한 예측 모델 개발이 가능하고, 이 모델을 활용해 예측 성능이 향상될 수 있음을 확인했다. 한 예로 수술 후 30일 이내 사망률을 예측하는 모델 성능을 비교해 본 결과, 4개의 독립적인 병원의 데이터를 병합해 개발한 예측 모델이 단일 기관의 데이터로 개발한 모델보다 예측 성능이 뛰어남을 확인했다. 동형암호화 기술을 사용한 예측 모델은 데이터양이 부족한 중소형 병원이나 기관에서 더 유용하게 활용 가능할 것으로 보인다. 이 기술로 데이터를 암호화해 계산 및 예측 모델링을 수행하는 것은 기존 암호화 기술에 비해 훨씬 더 우수한 성능을 보이며, 데이터 유출 및 민감한 환자 정보 등에 대한 무단 접근 위험도 낮출 수 있다. 또한 개선된 프라이버시 보호 기능으로 기존의 연합학습 방식보다 더 안전한 옵션이 될 것으로 기대한다.

Q. 앞으로의 연구 계획은?

동형암호화 기술의 의료데이터 적용은 아직 초기 단계라고 할 수 있다. 차후에는 EMR, 영상 및 생체신호데이터 등 다양한 형태의 임상 데이터에 동형암호화 기술을 적용해 개인 정보를 보호하면서 대규모 다기관 임상 연구가 가능한 플랫폼을 개발해보고 싶다. 이러한 기술 개발로 병원은 데이터 유출 등 보안 관련 위험성을 줄일 수 있고, 사용자들은 안전하고 편리하게 데이터를 제공받을 수 있을 것이다. 더 나아가 여러 기관의 임상 데이터를 모아 구축한 대규모 빅데이터 기반 연구들도 조만간 가능하게 될 것으로 기대한다.