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크립토랩-서울아산병원 연구진 공동연구 성과, 국제 저명 학술지 ‘지미르 메디컬 인포매틱스’ 게재
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  • 등록 2024-08-05 22:01:26

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  • 크립토랩-서울아산병원 연구진 공동연구 ‘동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 사망률 예측 모델 실증’ 성과, 의료정보학 분야 국제 학술지 ‘지미르 메디컬 인포매틱스’ 논문 등재|동형…

크립토랩-서울아산병원 연구진 공동연구 ‘동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 예측 모델 실증’ 성과, 정보학 분야의 권위지 ‘지미르 메디컬 인포매틱스’ 게재

크립토랩이 서울아산병원 연구진과 공동 수행한 ‘동형암호 기반 프라이버시 보호 다기관 예측 모델 실증’ 연구가 의료 정보학 분야의 권위지 ‘지미르 메디컬 인포매틱스(JMIR Medical Informatics, JMIR MI)’ 저널에 게재되는 성과를 거두었다. 이번 연구는 동형암호 기술을 활용해 다기관의 환자 개인정보 보호와 AI 예측 모델의 정확도 향상을 동시에 실현할 수 있음을 실증적으로 입증했다.

‘지미르 메디컬 인포매틱스’는 임상 정보학, 전자의료기록, eHealth 인프라 등을 다루는 저널로 의료정보학(Health Informatics) 및 의료정보 관리(Health Information Management) 분야에서 상위 등급으로 평가받는 저널이다.

‘Privacy-Preserving Prediction of Postoperative Mortality in Multi-Institutional Data: Development and Usability Study’라는 제목의 이번 논문은 크립토랩 헬스케어AI실의 이가람 연구원, 김설기 이사 등과 서울아산병원 비뇨의학과 서준교 교수, 마취통증의학과 이상욱 교수가 참여했다. 이번 논문을 통해 연구진은 동형암호 기술을 적용해 다수 의료기관의 임상 데이터를 안전하게 통합·분석할 수 있는 방법론을 제시했다.

동형암호는 데이터가 암호화된 상태에서도 연산을 수행할 수 있게 해주는 암호 기술이다. 최근 개인정보 유출과 관련해 병원 데이터에 대한 규제가 점점 더 강화되는 상황에서, 이 기술은 여러 병원과 기관의 데이터를 안전하게 통합해 연구를 수행할 수 있는 혁신적인 방안으로 주목받고 있다.

연구 결과, 동형암호를 활용해 개발한 다기관 예측 모델이 단일 기관 데이터 기반 모델보다 우수한 성능을 보였다.

특히 수술 후 30일 내 사망률 예측에서 다기관의 병원 데이터를 통합해 활용한 모델이 더 높은 정확도를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 특히 데이터가 부족한 중소병원이나 희귀질환 연구에 유용할 것으로 기대된다. 또한 민감한 환자 정보의 유출 위험을 최소화하면서도 데이터의 활용 가치를 극대화할 수 있는 혁신적 방안으로 예상된다.

크립토랩의 이가람 연구원(제1저자)은 “의료AI 발전에 필수적인 양질의 데이터 확보와 환자 정보 보호라는 상충하는 과제를 동시에 해결할 수 있는 방안을 제시했다”며 “이번 연구가 의료기관 간 안전한 데이터 공유와 활용의 초석이 되기를 희망한다”고 밝혔다.

서울아산병원 이상욱 교수(교신저자)는 “동형암호 기술의 실제 의료 데이터 적용 가능성을 입증한 이번 연구는 의료 빅데이터 활용의 새 지평을 열 것”이라며 “향후 더 많은 의료기관과의 협력을 통해 연구의 범위와 깊이를 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.

크립토랩과 서울아산병원 연구진은 2022년부터 동형암호 기술의 의료 분야 적용을 위해 지속적으로 협력해 왔다. 이러한 노력의 결과로 2023년 대한의료정보학회 춘계학술대회에서 최우수연제상을 수상했으며, 공동으로 참여한 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 AI 바우처 지원사업에서 크립토랩이 우수 공급기업으로 선정되는 등 관련 분야에서 그 성과를 인정받고 있다.

이번 연구는 의료 데이터의 보호와 활용이라는 두 가지 핵심 과제를 동시에 해결할 수 있는 혁신적 방안을 제시했다는 점에서 큰 의의가 있다. 향후 이 기술이 의료 현장에 광범위하게 적용된다면, 환자 정보 보호는 물론 이를 통해 의료 서비스의 질적 향상과 정밀 의료 실현에도 크게 기여할 것으로 전망된다.

언론연락처: 크립토랩 홍보대행 오픈피알 김남희 과장 070-7363-0767

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