바이오헬스 산업 발전을 위한 의료정보 활용의 법제적 쟁점

심미랑,심현주 한국지식재산학회 2019 産業財産權 Vol.- No.58

As the use of data has become increasingly important in all industrial sectors in the recent years, the bio field sector is not an exception. Vast amount of bio big data is being produced, e.g., genome information which began with the human genome project, medical information due to electronic medical records becoming the norm, lifestyle habits information due to wide spread digital healthcare devices, etc. These data are used, for example, in patient-specific precision medical care, diagnoses and treatments using medical AI’s, and development of new drugs, and in the biomedical fields, this trend is expected to be accelerated in the future. However, as the biotechnology field is directly linked to the health of the public and as bio big data contains sensitive medical information, there are restrictions on industrial development due to various regulations. Accordingly in this paper, we reviewed the legal issues of utilization of medical information which should be examined for development of the bio-health industry. First, we examined the importance of bio big data according to changes in industrial environments was examined with the major cases of utilization (of medical information) and related policies of major countries, and for the issue of legal protection and utilization of medical information. we examined from the aspects of database protection and personal information protection. In this regard, as the recently implemented major legislations abroad related to personal information protection, we examined the recently implemented “General Data Protection Regulation (GDPR)” of the European Union and “Next Generation Medical Infrastructure Act” of Japan, which was recently implemented to revitalize research and development in the medical fields. Further, we examined utilization of medical information by using block chain technology, which has been attracting attention in various industrial fields recently. Also as the criteria for legal reviews, we examined the validity or recognition of medical information transaction through private contracts, effects of smart contracts, and the issue of the legal concept of ownership of medical information, the issue of preservation and disposal of medical information, and the issue of ICO deregulation. 최근 모든 산업 분야에 걸쳐 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 바이오 분야도 예외는 아니다. 인간 게놈 프로젝트를 시작으로 한 유전체 정보, 전자의무기록의 일반화로 인한 의료정보, 디지털 헬스케어 기기의 보급 등에 따른 생활습관 정보 등 방대한 양의 바이오 빅데이터가 생산되고 있다. 이러한 데이터는 환자 맞춤형 정밀의료, 의료용 AI를 이용한 진단 및 치료, 신약개발 등에 활용되고 있으며, 바이오 의료 분야에서 이러한 추세는 향후 더욱 가속화될 전망이다. 그러나 바이오 분야는 국민의 건강에 직결되어 있고, 바이오 빅데이터에는 민감한 의료정보가 포함되어 있어 여러 가지 규제로 인하여 산업발전에 제약이 되고 있다. 이에 본 고에서는 바이오 헬스 산업 발전을 위해서 살펴보아야 할 의료정보 활용의 법제적 쟁점을 검토해 보았다. 먼저 산업 환경 변화에 따른 바이오 빅데이터의 중요성을 주요 활용 사례 및 주요국의 관련 정책과 함께 살펴보고, 의료정보의 법적 보호 및 활용의 문제를 데이터베이스 보호의 측면, 개인정보 보호의 측면에서 살펴 보았다. 이와 관련하여 최근 시행된 해외 주요법제로 개인정보 보호와 관련하여 유럽연합의 ‘일반 개인정보보호법(GDPR)’과 의료분야의 연구개발 활성화를 위하여 제정된 일본의 ‘차세대의료기반법’을 살펴 보았다. 나아가 최근 다양한 산업분야에서 주목을 받고 있는 블록체인 기술을 이용하여 의료정보를 활용하는 방안에 대하여 검토해 보고, 이에 따른 법적 검토사항으로 사적계약을 통한 의료정보의 거래 인정여부, 스마트 계약의 효력, 의료정보의 소유권의 법적 개념의 문제, 의료정보의 보존 및 폐기의 문제 및 ICO 규제 완화의 문제 등에 대하여 살펴 보았다.

의료인공지능 연구/개발 및 실용화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델

손병은,정성문 한국융합학회 2022 한국융합학회논문지 Vol.13 No.3

Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization. 의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

다기관 임상연구를 위한 인공지능 학습 플랫폼 구축

이충섭,김지언,노시형,김태훈,윤권하,정창원 한국정보처리학회 2020 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.9 No.10

In the medical field where artificial intelligence technology is introduced, research related to clinical decision support system(CDSS) in relation to diagnosis and prediction is actively being conducted. In particular, medical imaging-based disease diagnosis area applied AI technologies at various products. However, medical imaging data consists of inconsistent data, and it is a reality that it takes considerable time to prepare and use it for research. This paper describes a one-stop AI learning platform for converting to medical image standard R_CDM(Radiology Common Data Model) and supporting AI algorithm development research based on the dataset. To this, the focus is on linking with the existing CDM(common data model) and model the system, including the schema of the medical imaging standard model and report information for multi-center research based on DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) tag information. And also, we show the execution results based on generated datasets through the AI learning platform. As a proposed platform, it is expected to be used for various image-based artificial intelligence researches. 인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

보건의료 빅데이터의 연구목적 사용에 대한 법제 개선방안

박대웅,정현학,정명진,류화신 대한의료법학회 2016 의료법학 Vol.17 No.2

With the development of big data processing technology, the potential value of healthcare big data has attracted much attention. In order to realize these potential values, various research using the healthcare big data are essential. However, the big data regulatory system centered on the Personal Information Protection Act does not take into account the aspect of big data as an economic material and causes many obstacles to utilize it as a research purpose. The regulatory system of healthcare information, centered on the primary purpose of patient treatment, should be improved in a way that is compatible with the development of technology and easy to use for public interest. To this end, it is necessary to examine the trends of overseas legal system reflecting the concerns about the balance of protection and utilization of personal information. Based on the implications of the overseas legal system, we can derive improvement points in the following directions from our legal system. First, a legal system that specializes in healthcare information and encompasses protection and utilization is needed. De-identification, which is an exception to the Privacy Act, should also clearly define its level. It is necessary to establish a legal basis for linking healthcare big data to create synergy effects in research. It is also necessary to examine the introduction of the opt-out system on the basis of the discussion on the foreign debate and social consensus. But most importantly, it is the people's trust in these systems. 빅데이터 처리기술의 발전과 함께 보건의료 빅데이터의 잠재적 가치도 크게 주목받고 있다. 그리고 이러한 잠재적 가치를 현실화하기 위해서는 보건의료 빅데이터를 이용한 다양한 연구가 필수적이다. 하지만 개인정보보호법을 중심으로 한 빅데이터 규제체계는 경제재로서의 빅데이터의 측면을 고려하지 못하고 있어, 이를 연구목적으로 활용하는데 많은 장애를 발생시키고 있다. 환자의 치료라는 1차적 목적을 중심으로 한 보건의료정보의 규제체계를 기술의 발전에 부합하며 공익적 활용이 용이한 형태로 개선시켜야 한다. 이를 위해서 개인정보의 보호와 활용의 균형에 대한 고민이 반영된 해외의 법제 동향을 살펴볼 필요가 있다. 해외 법제의 시사점을 바탕으로 우리 법제에서 다음과 같은 방향의 개선점을 도출할 수 있다. 우선 보건의료정보에 특화되고 보호와 활용을 아우르는 법제가 필요하다. 개인정보의 비식별화도 개인정보보호법의 적용이 배제되는 수준을 명확하게 규정해야 한다. 보건의료 빅데이터를 연계할 수 있는 법적 기반의 구축을 통해 관련 연구에 시너지 효과를 창출해야 한다. 외국에서의 논의에 대한 검토와 사회적 합의를 바탕으로 옵트아웃 제도의 도입도 고려해야 한다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템에 대한 국민의 신뢰일 것이다.

의료기관 종류별 자동차보험 환자의 진료비 성향 분석

하오현 중소기업융합학회 2022 융합정보논문지 Vol.12 No.2

본 연구는 자동차보험 이용환자들의 효율적 관리방안을 모색하는데 필요한 기초정보를 제공하고자 보건의 료빅데이터개방시스템에 등록된 2016년부터 2020년까지 5개년 자동차보험 진료비 심사자료를 대상으로 분석하 였다. 분석결과, 자동차보험 입원진료비 내역 구성비율 1순위는 상급종합병원은 처치 및 수술료, 종합병원․병원․의 원은 입원료, 한방의료기관(한방병원, 한의원)은 처치 및 수술료, 치과병원은 처치 및 수술료 이었다. 외래진료비 내역 구성비율 1순위는 양방의료기관(상급종합병원, 종합병원, 병원, 의원)은 진찰료, 한방의료기관(한방병원, 한의 원)과 치과의료기관(치과병원, 치과의원)은 처치 및 수술료 이었다. 자동차보험 입원 건당 진료비에는 투약료, 마취 료, 특수장비 비율이 영향요인이었으며, 외래 건당 진료비에는 이학요법료 비율이 영향요인으로 확인되었다. This study aims to provide basic information necessary to find an efficient management plan for patients using auto insurance. The analysis was conducted on the five-year auto insurance medical expenses review data registered in the health care bigdata Hub from 2016 to 2020. As a result of the analysis, the number one composition ratio of auto insurance inpatient treatment expenses was treatment and surgery fees for Certified tertiary hospitals, hospitalization fees for general hospitals, hospitals and clinics, and treatment and surgery fees for oriental medical institutions and dental hospitals. outpatient treatment expenses was doctor's fee for medical institution, treatment and surgery fees for oriental medical institutions and dental hospitals. The ratio of medication, anesthesia, and special equipment significantly affected the cost of inpatient. And the ratio of physical therapy significantly affected the cost of outpatient.

인공지능 빅데이터 기반 독립형 소프트웨어 의료기기 사례분석 및 전망

이용설,최훈,황보현우 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.11

Due to the accelerated transition to non-face-to-face services due to the coronavirus pandemic, actual demand for artificial intelligence and big data processing technology in the healthcare industry has begun to emerge in earnest. In this paper, we researched and analyzed a number of overseas and domestic cases to understand the level and effectiveness of the use of artificial intelligence-related technologies and big data processing technologies in the medical device industry driven by independent software, as well as the limitations to date. First, we classified the types of artificial intelligence technologies used in medical devices according to their principles and levels and presented their applicability in the medical field. Next, we summarized medical big data analysis techniques and the current status of domestic and international medical big data use, and then examined technology convergence issues. Next, the concept, necessity, and use cases of stand-alone software that utilizes medical big data, such as clinical decision support software and medical image diagnosis assistance software, were analyzed and presented. Lastly, we analyzed domestic and overseas development cases of artificial intelligence-based independent software medical devices and considered future market prospects.

대사증후군기반 의료 빅데이터 표준화 시스템의 설계

김지언(Ji-Eon Kim),이기택(Gi-Taek Lee),정창원(Chang-Won Jeong),김규겸(Kyu Gyeom Kim),김태훈(Tae-Hoon Kim),유종현(Jong-Hyun Ryu),전홍영(Hong Young Jun),장미연(Mi Yeon Jang),이윤오(Yun Oh Lee),조은영(Eun Young Cho),유태양(Tae Yang Yu) 한국컴퓨터정보학회 2017 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1

의료 서비스 리뷰의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향 분석

최지은,김소담,김희웅 한국경영정보학회 2018 Information systems review Vol.20 No.2

실시간 초음파 영상에서 노이즈 개선을 위한 GPU 기반의 필터 알고리즘

조영복,우성희 한국디지털콘텐츠학회 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.6

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다. The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.