[디지털데일리 최민지기자] 새벽에 아이가 아파 응급실을 방문했을 때, 병상이 없어 병원만 여러 곳 찾아 다닌 부모들의 경험은 숱하다. 이른바 ‘응급실 뺑뺑이’다. 이를 방지하기 위해 가명정보를 활용한 인공지능(AI) 예측이 나왔다. 부모들의 애타는 마음을 조금이나마 덜어낼 수 있게 된 셈이다.

3일 한국인터넷진흥원(KISA)은 가명정보 결합 사례 관련 경진대회 수상작으로 ‘응급실 뺑뺑이를 방지하기 위한 소아응급실 방문 AI 예측’을 소개했다.

이는 결합전문기관인 건강보험심사평가원을 통해 진료 명세서, 진료 내역 등 건강보험 청구 정보를 바탕으로 가명정보를 결합한 사례다. 이를 기반으로 소아 응급실 방문 AI 예측을 통해 소아환자의 30일 이내 응급실 방문 AI 예측 정보를 활용하는 모델이다.

소아 환자가 마지막 방문일로부터 30일 이내 응급실 내원 여부를 예측하는 모델을 개발 후, 응급의료 수요를 파악해 환자 이송 지연을 최소화하는 의료 인프라를 구축하겠다는 구상이다. 이를 통해 인력 및 병상 등 인프라 확충에 필요한 응급의료 수요정보를 제공, 소아응급의료 사각지대를 해소할 수 있다.

가명정보는 데이터 가치는 최대한 유지하면서 개인정보 일부 또는 전부를 삭제‧대체해 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없도록 한 정보를 말한다. 통계 작성, 과학적 연구, 공익적 기록 보존 목적으로 동의 없이 활용 가능하다.

또한, KISA는 가명정보를 결합해 복지서비스 이용 아동과 청년 서비스 이용실태를 분석하고, 서비스 내용에 따른 신체‧마음 건강도 분석했다고 밝혔다. 아동권리보장원의 아동 건강‧지원 서비스 만족도, 사회보장정보원의 급여 서비스‧수혜 내역 등을 결합해 서비스 개선 과제를 발굴하고 맞춤형 지원정책을 개발하겠다는 것이다.

KISA 김정주 AI프라이버시팀장은 “18세가 넘으면 고아원 같은 시설에서 보호를 종료하고 사회에 진출하게 되는데, 이들의 생활 실태를 조사해 도움을 주고자 가명정보를 결합한 사례”라고 설명했다.

김정주 팀장은 “AI 쪽에서는 가명처리를 심하게 하다 보면, 학습데이터로 활용 가치가 떨어질 수 있다. 이에 개인정보 안심구역을 도입해 낮은 수준의 가명처리를 통해 AI 학습용으로 사용할 수 있도록 제도를 만들었다”며 “영상, 이미지, 음성 등 비정형 데이터는 가명처리 하기 어운데, 관련 솔루션을 통해 성공률이 98%에 도달했다”고 전했다.

앞서, KISA는 지난 2월 비정형데이터 가명처리 기준을 마련한 ‘가명정보처리 가이드라인’을 발표하했다. 관련해 CCTV 이미지‧ 구강 건강검진 촬영 이미지, 음성데이터 등 주요 비정형 데이터를 가명처리한 시나리오를 내놓기도 했다. 이를 통해 유방암‧골밀도 감소 여부와 구강질환, 안면골 골절 등을 진단하는 AI를 개발할 수 있다는 설명이다.

또, 자율주행차 주행 때 비정상 상황인지, 고속도로 다인승전용차로 단속, 음성데이터 활용 AI 기반 보이스피싱 범죄 예방 등에도 활용 가능한 AI를 개발할 수 있다.

KISA는 가명정보 확산을 위해 가명정보 활용 지원센터를 서울, 강원, 부산, 인천, 대전에 이어 대구(7월)와 전북(11월)까지 7곳으로 확대한다. 의료‧복지‧금융 등 공공‧민간기관 대상으로 가명정보 결합 선도사례를 늘리고, 부처 통합 가명정보 활용 경진대회도 개최할 예정이다.

김 팀장은 “비정형 데이터도 가명 정보 특례를 통해 정보주체 동의 없이 가명 처리 후 AI 연구 개발 등에 활용한 사례도 조금씩 나타나고 있다”며 “가명정보 관련 사례를 지속적으로 확대하고, 지원을 강화해 가명정보를 좀 더 편하게 쓸 수 있도록 하겠다. 고품질 데이터를 빅데이터‧AI 시대에 활용할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 말했다.