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암치료에 사망정보 결합해 항암제 효능 파악…정부 가명정보 결합 첫발

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  • 백지수 기자
  • 조성훈 기자
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  • 2020.11.30 15:18
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최영진 개인정보위원회 부위원장 /사진=뉴스1
최영진 개인정보위원회 부위원장 /사진=뉴스1
국내 암환자의 암종별 치료내역과 진료성과, 사망정보, 생존여부 등 의료기관·건보공단·통계청이 각각 보유한 정보를 결합해 항암제별 치료효과나 암 합병증을 예측하는 데이터 결합 프로젝트가 시도된다. 또 전국민의 공적·사적 연금 데이터와 과세정보, 퇴직연금·개인연금 등 금융정보를 종합해 개인단위 노후보장 대책도 수립한다. 여러 정부기관과 기업에 흩어진 국민 가명정보 빅데이터를 결합·분석해 국민편익을 증진하는 범정부 '가명정보 결합 사업'이 시작되는 것이다.

30일 개인정보보호위원회는 과학기술정보통신부·보건복지부·방송통신위원회·금융위원회·국가보훈처·국세청·통계청·산림청·사회보장위원회 등 관계부처와 '제2회 가명정보 결합체계 협의회'를 열고 이같은 가명정보 결합 시범사례를 선정했다고 밝혔다.

가명정보는 개인정보의 식별 가능성을 최소화하도록 개인정보 일부를 지우거나 암호화하는 등의 방식으로 비식별화한 상태에서 분석 등에 활용할 수 있게 가공한 데이터다. 지난 8월5일 시행된 데이터 3법에 따라 가명정보는 개인정보와 달리 당사자 동의가 없어도 정부가 지정한 결합전문기관을 통해 결합해 활용될 수 있다.



기관에 흩어진 데이터 모아...맞춤형 진단, 치료법 개발, 사회보장 대책에도 활용


건강정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회
건강정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회

시범 사업들은 이에 따라 서로 다른 기관의 국민 가명정보를 결합해 분석할 수 있는 사업들로 선정됐다. 대상이된 결합정보는 크게 △의료+인구 △금융+보훈 △소득+복지 △통신+유통 △레저+건강 등 5개 분야이다. 정부는 암 질환 치료효과 분석과 암 합병증·만성 질환 예측 연구, 국가 보훈대상자 신용 실태, 노후소득보장, 불법 스팸 발송자 분석, 지역·상권·상품별 소비패턴, 맞춤형 산림치유 프로그램 효과 분석 등 7개 시범 사례를 선정했다.

국립암센터가 시행하는 암 질병 치료효과 분석과 암 환자의 합병증 및 만성질환 예측 연구가 우선 주목된다. 암종별 치료내역과 암치료 환자의 생존여부, 사망원인 등을 결합해 항암제별 치료효과나 암종별 사망위험요인 등을 분석하는 것이다. 이를 통해 암질환 고위험군에 대한 선제적 의료서비스를 제공하거나 환자 특성에 맞는 맞춤형 항암치료제 개발에 활용할 수 있다는 설명이다.

개인정보호위 관계자는 "폐암 환자의 급성 심근경색 사망 위험인자를 분석·예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하거나 항암제의 성분·용법·용량을 달리 하면서 예후가 가장 좋은 치료법을 개발할 수 있게된다"고 설명했다. 같은 방식으로 암 환자의 장기합병증이나 만성질환 발생 및 위험요인을 분석해 사전예측과 예방조치도 가능하다.
신용 정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회
신용 정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회




민간 데이터도 결합…불법스팸·상권분석 등 활용


민간 통신사 정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회
민간 통신사 정보 결합 활용 시범사업 예 /사진=개인정보보호위원회


불법스팸 실태 연구도 눈길을 끈다. 한국인터넷진흥원의 스팸 신고 정보를 통신사의 스팸의심 정보·가입자 정보와 결합해 분석하는 것이다. 이를 통해 불법스팸 전송자를 조기에 발견해 탐지·차단하는 기술을 정교화하고, 보이스피싱 등 국민의 금전적 피해를 줄이겠다는 방침이다.

이동통신 가입자 위치정보와 상품구매정보를 결합한 소비패턴 분석도 흥미롭다. 이동통신사의 가입자 이동정보와 유통업체의 고객 상품구매 정보를 결합하는 것인데, 이렇게하면 국민의 온·오프라인 구매 행태나 지역별·상품별·상권별 소비패턴을 분석할 수 있다. 이는 기업이나 소상공인이 소비패턴별 맞춤형 상품과 서비스를 개발하는데 도움이 될 수 있다. 단순 유동인구 분석에 비해 정확도 높은 지역상권 분석이 가능해져 지역경제 활성화 정책을 수립하는데에도 용이하다는 설명이다.

정부는 사회보장 대책도 범정부 가명정보 분석에 따라 맞춤형으로 설계할 방침이다. 주민등록정보와 국세청 등이 보유한 과세정보·지방세 정보를 토대로 소득정보와 재산 정보, 국민연금 납부액에 기반한 사회보장정보, 퇴직연금·개인연금 등 금융정보 등을 결합하는 것이다. 이를 통해 개인 단위로 노후보장 현황을 파악하고 현재 노령세대의 사회보장 사각지대가 없는지 살피겠다는 방침이다. 또 미래 노령층의 노후대비 현황을 파악해 중장기적인 노후 보장 제도를 보완할 계획이다.

최영진 개인정보위 부위원장은 "오늘 논의된 시범사례는 이제 첫걸음을 내딛는 가명정보 결합제도의 실제 활용가능성을 선보이고 국민의 체감도를 높이는 마중물이 될 것"이라며 "관계부처와의 협업을 강화하고 현장과의 소통해 다양한 선도 사례를 적극 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.



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