심전도(ECG) 데이터에 숨겨진 나이, 성별, 인종 등 민감한 개인정보를 걸러내 사생활을 보호하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.
미국 캔자스대학교 연구팀은 심장 질환 진단에 필요한 정보는 유지하면서 개인 식별 정보 노출은 최소화하는 AI 모델 'PP-VAE'를 개발했다고 16일(현지시간) 밝혔다.
최근 AI 기술이 발전하면서 심전도 신호만으로 심장 활동뿐 아니라 환자의 나이, 성별, 인종 등 개인정보까지 추론할 수 있게 되면서 사생활 침해 우려가 제기돼왔다.
연구팀이 개발한 AI 모델은 심전도 신호를 분석해 심장 기능 이상이나 조기 사망 위험을 예측하는 지표인 '좌심실 박출률'(LVEF) 등 의학적으로 유용한 정보는 그대로 활용한다.
동시에 AI가 나이, 성별, 인구통계학적 특성 등 민감한 생체 정보를 식별하지 못하도록 데이터를 처리해 개인정보 노출 위험을 줄이는 것이 핵심이다.
연구를 이끈 파이루즈 샤드마니 쉬시르 연구원은 "의료 기관 간 데이터 공유 시 환자의 사생활 보호는 필수적"이라며 "민감한 개인 속성을 불필요하게 노출하지 않고 임상적으로 유용한 심전도 정보를 안전하게 공유하는 것이 목표"라고 설명했다.
연구팀은 이 기술이 병원이나 연구기관이 환자 사생활 침해 걱정 없이 심전도 데이터를 공유하고 AI 개발에 활용하는 데 도움이 될 것으로 기대했다.
또한 연구팀은 AI 모델 학습 과정에서 특정 인종이나 성별에 치우치지 않도록 균형 잡힌 데이터를 사용해 의료 분야의 편향성을 줄이는 데도 기여할 수 있다고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '사이언티픽 리포트'(Scientific Reports) 최신호에 게재됐다.