디지털 치료제와 개인정보 보호

디지털 치료제가 확산됨에 따라 새로운 윤리적 문제가 대두되고 있다. 특히, 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제가 큰 이슈 중 하나이다.

 

디지털 치료제가 수집하는 주요 개인정보

• 건강 데이터: 혈압, 혈당, 심박수, 체온, 활동량 등
• 의료 기록: 환자의 병력, 치료 이력, 처방 내역
• 행동 데이터: 수면 패턴, 식습관, 스트레스 수준, 운동 기록
• 정신 건강 정보: 감정 상태, 심리 치료 진행 과정, 인지 기능 테스트 결과

디지털 치료제와 개인정보 보호

 

이러한 민감 정보들이 해킹, 유출, 오용될 가능성이 있기 때문에 디지털 치료제의 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제는 매우 중요한 윤리적 과제이다.

이번 글에서는 디지털 치료제 개발 및 상용화 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 살펴보고, 개인정보 보호 및 데이터 보안을 강화하기 위한 해결 방안을 제안하려고 한다.

디지털 치료제의 윤리적 문제

데이터 치료제의 보급이 확대되면서, 환자의 데이터 수집 및 활용 방식에 대한 우려가 있다. 주요 윤리적 문제를 살펴보자.

1) 환자의 동의 없이 수집되는 건강 데이터

일부 디지털 치료제는 환자의 명확한 동의 없이 데이터를 수집하거나, 서비스 약관에 포함된 모호한 문구를 이용해 동의받은 것으로 간주하는 경우가 많다.

환자가 어떤 정보가 어떻게 수집되고, 왜 수집되며, 어디에 활용되는지 명확히 이해할 수 있도록 동의서를 구비하여 명시적인 동의를 받아야 하고 공개되어야 한다.

2) 의료 데이터 유출 및 해킹 위험 증가

디지털 치료제는 클라우드 서버, 원격 데이터베이스, 모바일 기기를 통해 데이터를 수집, 저장하고 관리한다. 하지만 보안이 취약할 경우 해킹, 사이버 공격, 랜섬웨어 공격으로 인해 환자 데이터가 유출될 위험이 상당하다.

예를 들어, 2022년 미국의 한 의료 데이터 유출 사고에서는 1,100만 명 이상의 환자 건강 정보가 해커들에게 노출되는 사건이 발생했다.

3) 민감한 개인정보의 제3자 제공 문제

일부 디지털 치료제 기업들은 수집한 데이터를 제약사, 보험사, 마케팅 업체 등 제3자에게 판매하기도 한다. 정보 제공 주체인 환자의 동의 없이 상업적인 목적으로 데이터를 공유하는 것은 윤리적으로 심각한 문제를 야기할 수 있으며 처벌받을 수 있다. 특히 보험사가 환자의 건강 데이터를 무단 수집하여 보험료를 차별적으로 책정하는 등의 문제가 발생한다면 심각한 사회적 논란이 있을 것이다.

4) AI 알고리즘의 편향성 및 윤리적 문제

디지털 치료제는 AI를 활용하여 치료 계획을 추천하지만, AI 알고리즘이 편향된 데이터를 학습하면 특정 집단에 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 특정 인종, 연령대, 성별에 따라 추천하는 치료가 달라질 경우 의료 불평등을 야기하게 된다. 이처럼 디지털 치료제의 윤리적 문제는 환자의 신뢰를 저해하고, 나아가 의료 산업 전반의 신뢰성에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다.

 

따라서 문제 발생을 예방할 수 있는 해결책이 필요하다.

디지털 치료제의 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제 해결 방안

디지털 치료제의 개인정보 보호 및 데이터 보안을 강화하기 위해 다음과 같은 해결 방안을 제시할 수 있다.

1) 데이터 암호화 및 보안 강화

종단간 암호화: 환자의 데이터를 전송할 때 강력한 암호화 알고리즘을 적용하여 해킹을 방지해야 한다.

다중 인중 시스템: 사용자 로은 시에 비밀번호, 생체인식(지문, 얼굴 인식) 또는 OTP(일회용 비밀번호) 등의 추가 인증 절차를 도입해야 한다.

제로 트러스트 보안 모델: 내부 시스템에서도 모든 접근을 검증하는 '신뢰하지 않는 보안 원칙'을 적용해야 한다.

2) 환자의 데이터 활용 및 동의 절차 강화

환자가 어떤 정보가 어떻게 사용되는지 명확하게 이해할 수 있도록 동의 절차를 투명하게 공개해야 한다.

옵트인 방식 적용: 기본적으로 데이터 수집이 차단된 상태에서, 사용자가 명확하게 동의한 경우에만 데이터를 수집하도록 해야 한다.

데이터 삭제 요청 권한 제공: 사용자가 자신의 건강 데이터를 언제든지 삭제할 수 있는 기능을 제공해야 한다.

3) AI 알고리즘의 공정성 및 투명성 확보

AI 모델의 훈련 데이터에 대한 감사를 실시하고 특정 집단에 대한 편향이 없는지 검토해야 한다.

AI 추천 치료 방식의 투명성을 높이고, 의료진이 최종 결정을 내릴 수 있도록 AI의 역할을 보조 도구로 한정해야 한다. 환자가 AI 추천 치료를 신뢰할 수 있도록 설명 가능한 AI 기술을 도입하여, 치료 결정의 근거를 제공해야 한다.

4) 정부 및 국제 규제 강화 및 표준화

각국 정부는 디지털 치료제 데이터 보호를 위한 법적 규제를 강화해야 한다. 국제적으로 ISO/IEC 27001(정보 보안 관리 시스템)과 같은 보안 표준을 적용하여 디지털 치료제의 보안을 강화해야 한다.

 

디지털 치료제는 의료 혁신을 이끌 수 있는 강력한 도구이지만, 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하지 않으면 환자의 신뢰를 얻기 어려울 것이다.

 

향후 과제

• 강력한 데이터 암호화 및 보안 체계 구축
• 환자 중심의 데이터 활용 투명성 보장
• AI 알고리즘의 공정성과 윤리적 검토 강화
• 국제적 보안 규제 준수 및 표준화 추진

 

향후 과제들을 풀어내면서 디지털 치료제가 발전한다면, 환자의 신뢰를 바탕으로 더 안전하고 효과적인 의료 서비스를 제공할 수 있을 것이다.