빅데이터 처리기술의 발전과 함께 보건의료 빅데이터의 잠재적 가치도 크게 주목받고 있다. 그리고 이러한 잠재적 가치를 현실화하기 위해서는 보건의료 빅데이터를 이용한 다양한 연구가 필수적이다. 하지만 개인정보보호법을 중심으로 한 빅데이터 규제체계는 경제재로서의 빅데이터의 측면을 고려하지 못하고 있어, 이를 연구목적으로 활용하는데 많은 장애를 발생시키고 있다. 환자의 치료라는 1차적 목적을 중심으로 한 보건의료정보의 규제체계를 기술의 발전에 부합하며 공익적 활용이 용이한 형태로 개선시켜야 한다. 이를 위해서 개인정보의 보호와 활용의 균형에 대한 고민이 반영된 해외의 법제 동향을 살펴볼 필요가 있다. 해외 법제의 시사점을 바탕으로 우리 법제에서 다음과 같은 방향의 개선점을 도출할 수 있다. 우선 보건의료정보에 특화되고 보호와 활용을 아우르는 법제가 필요하다. 개인정보의 비식별화도 개인정보보호법의 적용이 배제되는 수준을 명확하게 규정해야 한다. 보건의료 빅데이터를 연계할 수 있는 법적 기반의 구축을 통해 관련 연구에 시너지 효과를 창출해야 한다. 외국에서의 논의에 대한 검토와 사회적 합의를 바탕으로 옵트아웃 제도의 도입도 고려해야 한다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템에 대한 국민의 신뢰일 것이다.
빅데이터 처리기술의 발전과 함께 보건의료 빅데이터의 잠재적 가치도 크게 주목받고 있다. 그리고 이러한 잠재적 가치를 현실화하기 위해서는 보건의료 빅데이터를 이용한 다양한 연구가 필수적이다. 하지만 개인정보보호법을 중심으로 한 빅데이터 규제체계는 경제재로서의 빅데이터의 측면을 고려하지 못하고 있어, 이를 연구목적으로 활용하는데 많은 장애를 발생시키고 있다. 환자의 치료라는 1차적 목적을 중심으로 한 보건의료정보의 규제체계를 기술의 발전에 부합하며 공익적 활용이 용이한 형태로 개선시켜야 한다. 이를 위해서 개인정보의 보호와 활용의 균형에 대한 고민이 반영된 해외의 법제 동향을 살펴볼 필요가 있다. 해외 법제의 시사점을 바탕으로 우리 법제에서 다음과 같은 방향의 개선점을 도출할 수 있다. 우선 보건의료정보에 특화되고 보호와 활용을 아우르는 법제가 필요하다. 개인정보의 비식별화도 개인정보보호법의 적용이 배제되는 수준을 명확하게 규정해야 한다. 보건의료 빅데이터를 연계할 수 있는 법적 기반의 구축을 통해 관련 연구에 시너지 효과를 창출해야 한다. 외국에서의 논의에 대한 검토와 사회적 합의를 바탕으로 옵트아웃 제도의 도입도 고려해야 한다. 하지만 무엇보다 중요한 것은 이러한 시스템에 대한 국민의 신뢰일 것이다.
With the development of big data processing technology, the potential value of healthcare big data has attracted much attention. In order to realize these potential values, various research using the healthcare big data are essential. However, the big data regulatory system centered on the Personal ...
With the development of big data processing technology, the potential value of healthcare big data has attracted much attention. In order to realize these potential values, various research using the healthcare big data are essential. However, the big data regulatory system centered on the Personal Information Protection Act does not take into account the aspect of big data as an economic material and causes many obstacles to utilize it as a research purpose. The regulatory system of healthcare information, centered on the primary purpose of patient treatment, should be improved in a way that is compatible with the development of technology and easy to use for public interest. To this end, it is necessary to examine the trends of overseas legal system reflecting the concerns about the balance of protection and utilization of personal information. Based on the implications of the overseas legal system, we can derive improvement points in the following directions from our legal system. First, a legal system that specializes in healthcare information and encompasses protection and utilization is needed. De-identification, which is an exception to the Privacy Act, should also clearly define its level. It is necessary to establish a legal basis for linking healthcare big data to create synergy effects in research. It is also necessary to examine the introduction of the opt-out system on the basis of the discussion on the foreign debate and social consensus. But most importantly, it is the people's trust in these systems.
With the development of big data processing technology, the potential value of healthcare big data has attracted much attention. In order to realize these potential values, various research using the healthcare big data are essential. However, the big data regulatory system centered on the Personal Information Protection Act does not take into account the aspect of big data as an economic material and causes many obstacles to utilize it as a research purpose. The regulatory system of healthcare information, centered on the primary purpose of patient treatment, should be improved in a way that is compatible with the development of technology and easy to use for public interest. To this end, it is necessary to examine the trends of overseas legal system reflecting the concerns about the balance of protection and utilization of personal information. Based on the implications of the overseas legal system, we can derive improvement points in the following directions from our legal system. First, a legal system that specializes in healthcare information and encompasses protection and utilization is needed. De-identification, which is an exception to the Privacy Act, should also clearly define its level. It is necessary to establish a legal basis for linking healthcare big data to create synergy effects in research. It is also necessary to examine the introduction of the opt-out system on the basis of the discussion on the foreign debate and social consensus. But most importantly, it is the people's trust in these systems.
이에 따르면 빅데이터는 “더 나은 의사결정, 시사점 발견 및 프로세스 최적화를 위해 사용되는 새로운 형태의 정보처리가 필요한 대용량(Volume), 초고속(Velocity) 및 다양성(Variety)의 특징을 가진 정보 자산”으로 정의된다.8) 여기서 데이터 규모의 방대성(Volume), 데이터 처리 및 분석의 속도(Velocity), 그리고 데이터 종류의 다양성(Variety) 즉, 3Vs를 빅데이터의 가장 일반적인 특징으로 꼽는다.9)
「보건의료기본법」에 따르면 보건의료정보란 무엇을 의미하는가?
우리 법제는 보건의료 빅데이터에 대한 직접적 정의를 내리고 있지 않다. 다만 「보건의료기본법」에 따르면 보건의료정보는 “보건의료와 관련한 지식 또는 부호․ 숫자․ 문자․ 음성․ 음향․ 영상 등으로 표현된 모든 종류의 자료(제3조 제6호)”를 의미하고, 이때의 보건의료를 “국민의 건강을 보호․ 증진하기 위하여 국가․ 지방자치단체․ 보건의료기관 또는 보건의료인 등이 행하는 모든 활동(제3조제1호)”으로 정의한다.6) 다시 말하면 국민의 건강보호 및 증진에 관한 모든 행위를 보건의료행위로 볼 수 있고, 이러한 행위로 발생하는 모든 정보가 보건의료정보가 된다.
미국의 시장 조사기관인 가트너(Gartner)가 정의한 빅데이터의 정의는 무엇인가?
포함되는 개념의 범위가 이를 정의 하는 주체마다 다양한데, 미국의 시장 조사기관인 가트너(Gartner)의 정의가 가장 일반적으로 사용되고 있다. 이에 따르면 빅데이터는 “더 나은 의사결정, 시사점 발견 및 프로세스 최적화를 위해 사용되는 새로운 형태의 정보처리가 필요한 대용량(Volume), 초고속(Velocity) 및 다양성(Variety)의 특징을 가진 정보 자산”으로 정의된다.8) 여기서 데이터 규모의 방대성(Volume), 데이터 처리 및 분석의 속도(Velocity), 그리고 데이터 종류의 다양성(Variety) 즉, 3Vs를 빅데이터의 가장 일반적인 특징으로 꼽는다.
참고문헌 (27)
강희정, "보건의료 빅데이터의 정책 현황과 과제", 보건복지포럼, 2016.
개인정보보호위원회, 개인정보의 비식별화 처리가 개인정보 보호에 미치는 영향에 관한 연구, 2015.
관계부처합동, 개인정보 비식별 조치 가이드라인-비식별 조치 기준 및 관리.체계 안내, 2016.
김승한, "빅 데이터 시대의 도래에 따른 개인정보 보호법의 한계와 개선방향", 연세의료.과학기술과 법, 2013.
김재선, "의료정보의 활용과 개인정보의 보호", 행정법연구, 2016.
김주한, "진료정보 2차사용과 새로운 환자-의사 간 관계", 의료정책포럼, 2011.
김진영.홍태석, "의료분야에 있어 빅데이터의 활용 동향과 법적 제문제", 법학논총, 2016.
라포르시안, "건강보험 빅데이터를 제약사.보험사에 돈벌이에 제공?", 2016.9.9.
박종현, "의료연구에 있어서 개인건강정보 보호 및 활용", 법과사회, 2009.
박지용, "보건의료에 대한 헌법적 기초로서 개념적 및 역사적 접근", 헌법학연구, 2013.
방윤희.이현실.이일현, "국가별 개인정보보호법 및 의료정보보호법의 비교연구", 한국콘텐츠학회논문지, 2014.
보건복지부, 보건복지분야 빅데이터 서비스 제공방안 연구, 2013.
보건사회연구원, 보건의료빅데이터활용을 위한 기본계획수립, 2015.
한국보건산업진흥원, 보건의료산업시장분석 및 규제개선방안에 관한 연구, 2014.
윤석진, "개인정보 보호와 빅데이터 활용의 충돌, 그 문제와 입법정책 과제-보건의료빅데이터를 중심으로", 중앙법학, 2015.
이명진.김우주, "빅 데이터를 위한 고급분석 기법과 지원 기술", Entrue Journal of Information Technology, 2012.
Federal Committee on Statistical Methodology (2015), Statistical Policy Working Paper 22: Report on Statistical Disclosure Limitation Methodology (Control).
Mckinsey & Company (2013), The 'big data' revolution in healthcare.
McKinsey Global Institute (2011), Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.
National Data Guardian for Health and Care (2016), Review of Data Security, Consent and Opt-Outs.
New York State Department of Health (2015), Health Information Technology Workgroup Final Report.
Nicolas P. Terry, LL.M. (2010), Legal Issues related to data access, pooling, and use, Clinical Data as the Basic Staple of Health Learning: Creating and Protecting a Public Good: Workshop Summary.
Office for Civil Rights (2015), Guidance Regarding Methods for De-identification of Protected Health Information in Accordance with the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) Privacy Rule.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.