인공지능(AI) 기반의 정밀 의료와 신약 후보물질 탐색 등의 과정에서 ‘데이터 은행’으로 불리는 대용량 클라우드 활용은 필수적인 요소다. 하지만 국립대병원 등 공공병원들은 관련 규정에 막혀 클라우드 서비스를 이용하지 못하고, 이를 기반으로 진행되는 활발한 연구 속도를 따라갈 수 없는 처지다. 특히 내외부 인터넷 망분리 규정까지 있어 연구에 필요한 데이터를 일일이 다운로드해 내부 PC로 옮겨야 하다 보니 효율성 저하가 심각한 상황이다.
16일 정부와 의료계에 따르면 공공병원 정보시스템은 국가정보원 ‘정보보안업무기본지침’ 규정에 따라 보안 최고 수준인 ‘상 등급’에 해당돼 내외부 망분리는 물론 글로벌 클라우드를 사용하지 못하고 있다.
아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저를 비롯한 글로벌 클라우드 서비스는 보안인증 ‘상 등급’을 충족하지 못해 국립대 등 공공병원에서는 사용이 금지돼 있다. 김광수 서울대병원 융합의학과 교수는 “외부 클라우드를 쓸 수 없다 보니 대용량 데이터를 병원 자체에서 관리하기 어려울 뿐 아니라 활용하기 위한 연결망 설정도 힘들다”며 “자체 클라우드를 구축한다 해도 AI에 필수적인 대규모언어모델(LLM) 구축에 필요한 딥러닝 등은 어려운 실정”이라고 전했다.
반면 민간 병원들은 자유자재로 외부 클라우드를 활용해 전자의무기록(EMR)을 외부 장소에서 보관·관리할 수 있다. 보건복지부 지정 의료데이터중심병원인 세브란스병원의 경우 클라우드 서비스를 거대한 데이터의 ‘저수지’로 활용하고 있다. 과거에는 연구가 특정한 목적을 달성하고 나면 모든 자료를 삭제·폐기했지만 지금은 당사자의 동의를 거쳐 클라우드에 그 자료들을 저장해 둔다. 연구자가 요청할 경우 쌓아둔 데이터와 자료를 의료기관 차원에서 큐레이션해주기도 한다. 예를 들어 한 연구자가 심전도 100만 건을 분석한 자료를 클라우드에 남겨둘 수 있고 다른 연구자가 이 데이터를 다른 연구에 쓸 수 있다.
인터넷 내부망과 외부망을 분리·운영해야 하는 망분리 규제도 고질적 문제다. 사무실 책상에 외부 인터넷용 PC와 내부망용 PC를 각각 두고 쓰는 셈이다. 외부 데이터를 내부 PC에 받기 위해서는 관리자 승인하에 주 1회 등 특정 일자에만 다운로드가 가능하다. 김 교수는 “다른 연구자들이 개발해놓은 모델을 기반으로 빠르게 신규 AI 모델을 개발해야 하는 중요성이 커지는 상황에서 연구 효율성이 저해된다”고 호소했다.
하지만 현재로서는 이 같은 현장의 어려움에도 의료 데이터가 매우 민감한 개인정보라는 점에서 보안이 중요하다는 논리를 허물지 못하는 게 현실이다. 따라서 학계·의료계·업계 등 여러 곳에서 보안 가이드라인, 망분리 등과 관련한 문제를 제기하고 있지만 국정원의 기조가 쉽게 바뀌지 않는 것이다. 한 수도권 대학병원 교수는 “국정원 규제가 문제 있으며 한심한 수준이라고 여러 차례 문제제기를 했지만 고쳐지지 않는다”고 불만을 토로하기도 했다.
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