독일과 영국 연구진의 공동 연구에 따르면, 수십 년 전 의료 데이터셋에 포함된 익명화 환자 기록이 이를 학습한 AI 시스템으로 하여금 실제 환자의 특징을 훗날까지 인식하게 만들어, 2026년 현재 환자를 마치 데이터가 수집된 과거 시점(예: 2012년)의 상태인 것처럼 취급하는 오류를 유발할 수 있다는 우려가 제기됐다. 예를 들어 20년 전 암 치료를 받은 것으로 기록된 환자의 경우, 이러한 낡은 익명화 데이터가 현재의 AI 진단에 영향을 미쳐 오진으로 이어질 위험이 있다는 것이다. 연구진은 익명화 처리에도 불구하고 오래된 환자 데이터가 AI 모델에 남기는 잠재적 편향 문제에 대한 경각심을 제기하고 있다.

• •독일·영국 공동 연구, 수십 년 전 의료 데이터셋의 익명화 환자 기록이 AI 오진 유발 가능성 제기
• •AI가 익명화된 과거 데이터로 인해 환자를 실제보다 오래된 시점 상태로 오인할 위험
• •20년 전 암 치료 기록이 남은 환자 사례를 예로 들어 설명
• •익명화 처리에도 오래된 데이터가 AI 모델에 잠재적 편향을 남길 수 있음을 시사