[오피니언] 의학에서 인공지능은 법률적이고 윤리적인 우려를 불러일으킴
의학에서 인공지능을 이용하는 것은 치료의 진보에 대한 엄청난 기대와 희망을 발생시킴.
☞ 우리가 컴퓨터 알고리즘에서 배운 7가지 : https://www.pewresearch.org/fact-tank/2019/02/13/7-things-weve-learned-about-computer-algorithms/
☞ 기계학습, 유방 조기검진 MRI, 유방암환자의 항암치료 효과에 관한 저널 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30358693
그러나 의학에서 인공지능은 법률적이고 윤리적인 과제를 제기함. 프라이버시 침해, 차별, 정신적인 위해, 의사-환자관계 저하 등임. 필자는 정책결정자들이 유전자검사가 흔해질 때 그랬던 것처럼 인공지능과 관련된 많은 안전장치를 구축해야 한다고 주장함.
☞ 유전자검사가 예측적인 건강분석규정에 미친 영향에 관한 저널 : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3363856
◆ 차별 가능성
인공지능은 패턴을 확인하기 위하여 대량의 데이터를 분석하는 것을 수반함. 인공지능은 개인의 건강에 대한 정보를 구매기록, 소득자료, 범죄기록, 심지어 소셜미디어에서까지 얻을 수 있음.
☞ 인공지능의 데이터분석방법에 관한 자료 : https://www.healthcatalyst.com/wp-content/uploads/2014/06/What-is-data-mining-in-healthcare.pdf
☞ 인공지능이 의사를 돕는 것에 관한 2019년 2월 9일자 해외언론동향 : http://www.nibp.kr/xe/news2/129129
☞ 인지력감소 예측에 관한 저널 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5880633/
이런 인공지능의 예측역량은 보건의료에 중요한 윤리적인 우려를 초래함. 여러분의 건강기록에 접근할 수 있는 사람은 누구나 인지능력 감소나 마약성진통제 남용에 대한 예측자료를 볼 수 있을 것임.
☞ LexisNexis 건강정보 판매에 관한 2019년 2월 22일자 해외언론동향 : http://www.nibp.kr/xe/news2/129229
☞ HIPAA 프라이버시규정에 대한 정보 : https://www.hhs.gov/hipaa/for-individuals/faq/187/what-does-the-hipaa-privacy-rule-do/index.html
그러한 공개는 차별로 이어질 수 있음. 일례로 고용주는 건강하고 생산적인(결근하지 않고 의료비가 적게 드는) 근로자에게 관심이 있음.
◆ 보호책 부족
어떤 법률도 비유전적인 예측적 데이터에 관하여 유사하게 금지하는 않음.
☞ 미국 장애인법에 대한 정보 : https://adata.org/learn-about-ada
☞ 유전정보차별금지법에 대한 정보 : https://www.genome.gov/about-genomics/policy-issues/Genetic-Discrimination
환자는 예측된 질병의 위험이 없는 경우에도 차별이나 정신적인 위해로 고통받을 수 있음.
☞ 빅데이터의 희망, 과장 보도, 위해에 대한 저널 : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/imj.14172
◆ 유의하여야 할 사항
필자는 HIPAA 프라이버시규정의 확대를 주장해왔고, 사업목적으로 건강정보를 취급하는 모든 사람을 포괄함. 프라이버시 보호는 보건의료제공회사와 보험회사뿐만 아니라 상업적인 기업에도 적용되어야 함. 또한 필자는 의회가 장애인법을 개정하여 질병예보에 근거한 차별을 금지할 것을 주장함.
☞ 전자건강정보의 보안에 대한 저널 : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=931069
☞ 장애인법과 빅데이터에 대한 저널 : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2841431