의료 데이터 분쟁 해결의 新해법, '신뢰 데이터 공간(TDS)'으로 위험 관리 내재화

바이오제약 산업의 전략적 자산인 의료 및 건강 데이터가 법적 위험과 준수 압력 심화라는 이중고에 직면하면서, 데이터의 가치를 안전하게 실현할 새로운 방법론으로 신뢰 데이터 공간(Trusted Data Space, TDS) 프레임워크가 주목받고 있다고 2일(현지시각) 로-아시아(law-asia)가 보도했다.

TDS는 전통적인 사후 구제 방식에서 벗어나, 기술 자체에 법적 책임을 내재화하고 위험 예방을 핵심으로 삼는 데이터 거버넌스 모델을 제시한다.

의료 데이터를 둘러싼 분쟁은 데이터 사일로, 중국 개인정보보호법과 같은 엄격한 규제 체계, 그리고 데이터 제공자(병원)와 사용자(제약회사) 간의 지속적인 신뢰 부족에서 비롯된다. TDS는 이러한 문제를 근본적으로 해결하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 흐름을 위한 기본 인프라를 구축한다.

TDS의 핵심은 전통적인 법적 계약을 기계가 판독하고 자동으로 실행할 수 있는 디지털 계약으로 변환하는 것이다. 이를 통해 데이터 사용 목적, 범위, 기간 등의 핵심 용어가 프로그래밍적으로 정의되고 강제되어, 모호한 의무나 부적절한 수행에 근거한 분쟁 발생 가능성을 사전에 차단한다.
TDS는 단순한 계약 이행을 넘어 데이터 라이프사이클 전반에 걸친 실시간 통제를 구현한다. 사용 제어 구성 요소는 기술적 감독자 역할을 하여, 모든 데이터 접근 및 처리 인스턴스가 계약 조건을 엄격히 준수하도록 보장한다. 이로써 위반이 발생하기 전에 차단하는 '폐쇄 루프' 시스템이 형성된다.

더욱 중요한 점은 TDS가 연합 거버넌스 모델을 채택한다는 것이다. 이는 의료 기관이 데이터를 로컬에 보관하면서도 안전한 교차 사이트 계산을 가능하게 한다.

즉, 데이터는 여전히 사용 가능하지만 보이지 않는 상태로 유지된다. 이 구조는 중앙 집중식 저장소에서 발생하는 대규모 유출 위험을 구조적으로 줄이고, 집단 데이터 분쟁을 예방하는 데 결정적인 역할을 한다.

TDS는 데이터 분류, 등급, 익명화 기준 등 주요 규제 요건을 디지털 계약에 내재화함으로써 법적 준수 의무를 시스템 내의 자동화된 위험 관리 프로세스로 전환시킨다. 이로 인해 서로 다른 해석이나 일관성 없는 기준 시행에서 발생하는 분쟁이 크게 줄어든다.

TDS가 조성하는 저위험, 높은 신뢰 환경은 바이오제약 혁신을 촉진한다. 신약 개발 시 제약회사는 완전 준수 상태에서 실제 데이터에 접근할 수 있으며, 연합 학습(Federated Learning)과 같은 프라이버시 보호 기술을 통합하여 원시 데이터에 접근하지 않고도 여러 기관의 데이터로 AI 모델을 학습할 수 있다.
이 '데이터는 그대로 유지되고 모델만 이동한다'는 패러다임은 AI의 대용량 데이터 요구를 충족시키면서도 프라이버시 보호를 극대화한다.

결론적으로, TDS는 의료 데이터 분야의 프라이버시 및 보안 충돌을 해결하기 위해 수동적 소송 중심의 해결 방식에서 기술, 계약, 거버넌스를 결합한 선제적 위험 예방 방식으로의 근본적인 전환을 제시하며, 준수 및 지속 가능한 성장을 위한 안전하고 효율적인 길을 열어주고 있다.


신민철 글로벌이코노믹 기자 shincm@g-enews.com