인텔·MS 애저·포타닉스·UCSF 협약 체결
임상AI 개발 위한 개인정보 보호 플랫폼 구축
기밀 컴퓨팅, 시큐어 엔클레이브 활용해 정보 보호

(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

빅테크 기업 인텔과 마이크로소프트가 의료 AI 개발을 위한 개인정보 보호 플랫폼 개발 사업에 함께 뛰어들었다.

헬스케어 미디어 히트컨설턴트(Hitconsultant)는 12일(현지시각) 인텔과 MS 애저, 보안기업 포타닉스, 샌프란시스코대 디지털 헬스 이노베이션 센터(CDHI)가 환자 정보 보호 분석 플랫폼 '비키퍼AI(BeeKeeperAI)' 구축을 위해 협약을 맺었다고 밝혔다.

기밀 컴퓨팅(Confidential Computing) 플랫폼과 개인정보보호 애널리틱스를 통해 임상 알고리즘 연구 개발과 허가를 가속화하는 것이 목표다. 의료 AI 연구에서 가장 많은 비용이 드는 데이터 확보와 활용을 자유롭게 만들어 개발 비용을 줄일 계획이다.

플랫폼은 인증사용자와 기기만 접속가능한 제로 트러스트(zero-trust) 보안 환경을 제공해 알고리즘의 지적 재산권과 헬스케어 데이터를 보호한다. 비키퍼AI는 보다 효율적인 데이터 접근ㆍ변형ㆍ활용이 가능하도록 돕는다.

플랫폼 구축을 위해 인텔은 소프트웨어 가드 익스텐션(SGX)으로 하드웨어 기반 보안 기능을 제공한다. MS 애저는 기밀 컴퓨팅을 가능하게 하는 클라우드 인프라 역할을 한다. 포타닉스에서는 기밀 컴퓨팅 엔클레이브 매니저 기능을, 샌프란시스코대에서는 프라이버시 보호 애널리틱스를 사용한다.

기밀 컴퓨팅 기술은 특정 알고리즘으로 하여금 선정한 데이터와 상호작용하도록 함으로써 환자 데이터를 보호한다. 기밀 컴퓨팅 내 시큐리티 엔클레이브(Security Enclave)에 데이터를 각각 저장하고 처리해 프라이버시 침해 가능성을 없앤다. 데이터는 애저 클라우드를 통해 상시 헬스케어 기관들이 조정 가능하다.

CDHI 전무 이사 마이클 블룸 박사는 “개발한 임상 알고리즘이 환자 돌봄에 있어 안전하게 역할을 수행한다는 것은 입증됐지만 이를 개발하는 일은 여전히 시간과 비용이 많이 든다. 대부분의 비용은 데이터 수집ㆍ준비ㆍ해석 작업에 들어간다”며 협약 배경을 설명했다.

그러면서 “이번 협약으로 개발할 기술을 통해 우리는 의료 AI 연구에 들어가는 시간과 비용을 유의미하게 줄이고 데이터 보안 문제도 해결할 수 있을 것”이라고 강조했다.

현재 미국 내에서 임상 알고리즘 개발에서 허가까지 필요한 평균 시간은 16~30개월, 투자금은 150만~200만달러다. 특히 의료 분야에서 AI 연구 승인과 기술 허가는 극도로 다양성이 높고 자세한 데이터를 요구한다. 알고리즘 모델의 편향성을 최소화하기 위해서다.

비키퍼AI 공동개발자 레이챌 캘커트 박사는 “알고리즘을 임상 실험에서 사용하는 것보다 안정성을 증명하는 것이 중요하다. 알고리즘의 잠재력을 최대한 끌어내 진단, 개인 맟춤형 진료, 치료 후 환자 예후 예측에 사용할 수 있다. (이번 협약을 통해 개발될 기술은) 실제 환경에서의 AI 활용이 가속화할 기회”라고 말했다.

 

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