인공지능 기술을 대규모 의료 데이터 연구에 활용하는 사례가 증가하고 있지만 개인정보 보호 심의 및 규제 등으로 인해 제약이 많다는 한계가 있었다. 서울아산병원 마취통증의학과 이상욱 교수, 비뇨의학과 서준교 교수팀이 동형암호(Homomorphic Encryption) 기술을 사용하면 인공지능 모델의 개인정보 유출 위험을 없애면서 예측 성능도 향상시킬 수 있다는 연구 결과를 최근 발표했다.

동형암호는 암호화 상태에서도 데이터 분석, 연산, 모델링 등을 가능하게 한 차세대 암호기술이다. 이를 활용하면 각 의료기관의 환자 개인정보를 안전하게 보호하면서 데이터를 활용할 수 있다. 연구팀은 서울아산병원, 서울대병원, 이대서울병원에서 비심장 수술을 받은 18세 이상 환자 34만 1,007명의 전자의무기록시스템(EMR) 데이터를 동형암호 기술로 암호화한 뒤 수술 후 30일 이내 사망률을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다.

연구팀은 이 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해 동형암호 기술을 사용하지 않고 단일 기관의 원시 데이터만을 학습시킨 모델과 비교했다. 그 결과 정확도가 각각 95.7%와 88.0~94.2%로 나타나 동형암호 기술을 사용한 다기관 예측 모델이 원시 데이터를 학습시킨 모델보다 수술 후 사망률 예측 성능이 더 뛰어난 것으로 확인됐다.

이상욱 교수는 “향후 다양한 형태의 임상 데이터에 동형암호 기술을 적용해 개인정보를 보호하면서 대규모 다기관 임상 연구가 가능한 플랫폼을 개발할 계획이다”라고 말했다.

연구 결과는 의료정보학 분야의 저명 학술지 「지미르 메디컬 임포메틱스」에 최근 게재됐다.