본 연구는 현재 국내의 의료기관에서 개인정보 및 의료정보보호에 적용되고 있는 적용법 간의 서로 상충되는 많은 문제점을 해결할 방안을 모색하고자 외국의 개인정보보호법과 의료정보보호법을 비교 분석하였다. 개인정보의 국제 표준 지침인 OECD와 EU의 가이드라인 분석과 개인정보보호법 및 의료정보보호법이 잘 정비되어 있는 미국, 캐나다, 프랑스를 선정하여 개인정보보호법제 및 의료정보보호법의 특징과 내용을 조사하여 비교하였으며, 현재 국내의 개인정보보호법 가이드라인과 의료정보보호 관련 법률 및 주요 내용을 항목별로 비교하였다. 분석결과 유럽의 여러 나라 중 특징적으로 프랑스가 의료정보보호를 위한 공공보건법을 제정하여 실행해오고 있었고, 미국과 캐나다가 독립된 의료정보보호법이 제정 실행되고 있었으며, 환자의 기록의 발생부터 관리 및 법을 이행하지 못했을 경우의 처벌조항까지 상당히 체계적인 법으로 규정하고 있고 기록의 작성자인 의사와 의료기록의 주체인 환자 간의 기밀 유지와 사생활 보호에 대해 중점적으로 보호책을 법에 규정하고 있음을 알 수 있다. 이는 한국도 환자에 관련된 모든 기록을 체계적으로 보호할 수 있는 독립된 의료정보보호법의 제정이 필요함을 알려준다.
인터넷 등의 정보기술의 발전은 기존의 의료기술에 빠른 변화를 가져오면서 e-Healthcare가 사회적 이슈로 등장하고 있다. 의료정보화 패러다임의 새로운 전환점이라 할 수 있는 e-Healthcare는 국내에서 의료정책방안이나 기술개발을 하고 있지만, 아직 의료정보화의 기반이 되는 인프라는 부족한 수준이며 개방된 인터넷 환경 내 역공학적 측면으로 민감한 의료정보 유출 및 프라이버시 침해에 대한 문제가 대두되는 실정이다. 본 논문에서는 앞서 제시한 문제점의 해결방안으로 e-Healthcare환경 내 개인의 의료정보 보호를 위한 역할기반의 접근제어 시스템(HPIP - Health Privacy Information Protection)을 네 가지 주요 메커니즘(사용자 신분확인, 병원 권한확인, 진료기록 접근제어, 환자진단)으로 제안하였으며, 실 환경에서 효과적으로 활용될 수 있도록 프로토타이핑을 통해 그 가능성을 타진해 보았다.
Medical data sharing is increasing due to treatment duplication which increases the cost of medication. Medical healthcare system has been improved to combine with cloud computing. It reduces treatment delay and the medical data error. However, the concern about the privacy protection of medical information is also significant. Medical information is more sensitive than other information because involuntary disclosure can affect in both personal and social life. Privacy cloud brokerage has conquered great attention for solving these problems. Our method provides a security model in the cloud computing environment that facilitates the exchange of medical records between assigned custodians. It allows doctors to obtain a complete patient medical records which can help to avoid duplication, reduce the medical error and healthcare cost as well. In addition, our method offers a trustworthy solution against the privacy violence.
4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.
정보통신기술과 의료기술의 발전으로 국민들의 삶의 질이 향상되면서 인터넷 환경에서의 의료서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 이러한 인터넷 환경에서의 의료정보화는 환자의 개인정보를 침해할 수 있다. 우리나라의 상당수 의료기관은 인터넷 환경에서의 환자개인정보보호에 소극적이다. 의료정보의 유출을 방지하기 위한 법령과 표준안 및 체계적인 지침이 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 인터넷 환경에서의 환자 개인정보 침해유형을 사례를 통해 살펴보고, 법제도적 측면 기술적 측면 관리적 측면에서 인터넷 환경에서의 환자 개인정보를 보호할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2708-2730
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2012
The growing concern for the protection of personal information has made it critical to implement effective technologies for privacy and data management. By observing the limitations of existing approaches, we found that there is an urgent need for a flexible, privacy-aware system that is able to meet the privacy preservation needs at both the role levels and the personal levels. We proposed a conceptual system that considered these two requirements: a graph-based, access control model to safeguard patient privacy. We present a case study of the healthcare field in this paper. While our model was tested in the field of healthcare, it is generic and can be adapted to use in other fields. The proof-of-concept demos were also provided with the aim of valuating the efficacy of our system. In the end, based on the hospital scenarios, we present the experimental results to demonstrate the performance of our system, and we also compared those results to existing privacy-aware systems. As a result, we ensured a high quality of medical care service by preserving patient privacy.
The medical industry is rapidly evolving into a combination of artificial intelligence (AI) and ICT technology, such as mobile health, wireless medical, telemedicine and precision medical care. Medical artificial intelligence can be diagnosed and treated, and autonomous surgical robots can be operated. For smart medical services, data such as medical information and personal medical information are needed. AI is being developed to integrate with companies such as Google, Facebook, IBM and others in the health care field. Telemedicine services are also becoming available. However, security issues of medical information for smart medical industry are becoming important. It can have a devastating impact on life through hacking of medical devices through vulnerable areas. Research on medical information is proceeding on the necessity of privacy and privacy protection. However, there is a lack of research on the practical measures for protecting medical information and the seriousness of security threats. Therefore, in this study, we want to confirm the research trend by collecting data related to medical information in recent 5 years. In this study, smart medical related papers from 2014 to 2018 were collected using smart medical topics, and the medical information papers were rearranged based on this. Research trend analysis uses topic modeling technique for topic information. The result constructs topic network based on relation of topics and grasps main trend through topic.
최근 국내와 국외에서 의료정보의 2차 활용에 대한 관심이 대두되고 있다. 그러나 국내의 법안이나 지침 등을 보았을 때 의료정보에 특화되어있다고 말할 수 있는 것은 지난 2012년 보건복지부와 행정안전부에서 발표된 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인'정도로 볼 수 있다. 그러나 이 가이드라인도 의료정보에서 개인정보보호관련 법률에 저촉되는 것만을 제시하고, 의료정보 2차 활용을 위해 제거해야할 비식별화 대상 정보를 명확히 정의하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 의료정보 2차 활용을 위한 비식별화 지침을 제공하고 있는 미국의 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act) Privacy Rule, 국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인과 국내에서 연구된 문헌들 그리고 영국과 일본에서 제시하는 의료정보 활용 방안 대해 알아보고, 각각에서 제시하는 비식별화 대상 정보를 비교하여 국내 환경에 적합한 새로운 비식별화 대상 정보를 제안하고 향후 연구 방향을 제시한다.
사물인터넷은 사람, 모든 사물이 네트워크에 연결되어 능동적으로 데이터를 수집하고 서로 공유 및 분석하는 사물간의 상호작용을 의미한다. 사물인터넷은 또한 의료서비스 분야의 접목이 주목되고 있다. 하지만 사물인터넷 기술이 주목받으면서 가장 문제가 되는 것은 보안문제이다. 특히 유헬스 의료기기 등은 개인의 건강정보를 주로 다루기 때문에 의료 정보 만큼의 높은 수준의 개인정보보호 및 보안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 사물인터넷의 보안과 의료분야의 개인정보 유출사례, 개인정보 흐름, 그리고 대응방안을 분석한다.
최근 유헬스케어 시스템은 IT 기술과 의료서비스가 접목되면서 사용 범위가 점점 넓어지고 있다. 그러나 유헬스케어 시스템 중 체내삽입형 장치를 사용하는 환자의 경우, 환자의 프라이버시 예방과 안전한 접근 제어에 대한 대비책이 마련되어 있지 않아 그에 따른 프라이버시 보호 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 체내삽입형 장치를 사용한 환자의 프라이버시를 보장하기 위해서 환자 정보를 가상화한 후 환자의 상태값과 수행값을 동기화함으로써 제3자의 불법적 접근을 예방할 수 있는 환자 프라이버시 보호 프로토콜을 제안한다. 제안된 프라이버시 보호 프로토콜은 사전에 관리 서버에 등록된 병원(의사, 간호사, 약국 등)의 권한정보에 따라 체내삽입형 장치를 부착한 환자의 개인정보의 열람범위를 제한하여 병원관계자의 불법적 업무 수행을 예방한다. 특히, 체내삽입형 장치와 게이트웨이 역할을 하는 가상장치는 접근 허가가 승인된 환자 정보 이외에 허가받지 않은 정보에 대해서 제 3자가 쉽게 접근하지 못하도록 환자의 상태값과 수행값을 동기화함으로써 환자의 프라이버시 관리의 효율성을 향상시키고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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