임상 데이터 옆에 AI를 두기 전에, 경계부터 그었습니다

과제: 이미 시작된 AI 사용, 보이지 않는 흐름

청명바이오의 연구원들은 논문 검토와 임상 문서 요약에 여러 AI 서비스를 개인적으로 쓰고 있었습니다. 업무 효율은 분명했지만, 데이터 거버넌스 팀은 어떤 문서가 어떤 모델에 입력됐는지 알 수 없었습니다. 임상 데이터에는 환자 식별이 가능한 정보가 섞여 있을 수 있어, 전면 금지와 방치 사이에서 결정을 내려야 했습니다.

접근 방식: 하나의 게이트웨이, 두 겹의 확인

청명바이오는 빗장 AI 게이트를 사내 AI 사용의 유일한 창구로 정했습니다. 연구팀과 사업팀에는 부서별 API 키가 발급되고, 사내 문서 요약 도구와 챗봇은 모두 게이트웨이를 거쳐 모델을 호출합니다. 팀마다 사용할 수 있는 모델과 월간 한도가 다르게 설정돼 있어, 비용도 부서 단위로 확인됩니다.

두 번째 겹은 빗장 데이터 가드입니다. 게이트웨이로 들어온 요청은 외부 모델로 나가기 전에 민감정보 탐지를 거칩니다. 환자 등록번호나 연락처 패턴이 발견되면 요청은 멈추고, 사용자에게는 어떤 항목 때문에 멈췄는지 안내됩니다. 익명화된 연구 데이터는 그대로 통과합니다.

에이전트에게는 읽기만

연구 문서 저장소를 검색하는 사내 에이전트에는 MCP 도구 정책을 적용했습니다. 문서 조회와 검색은 허용하지만, 문서 수정이나 공유 설정 변경은 호출 목록에서 제외했습니다. 새로운 도구를 추가할 때는 데이터 거버넌스 팀의 승인을 거칩니다.

결과

도입 이후 외부 모델로 식별 정보가 전송된 사례는 확인되지 않았고, 다섯 개 팀이 같은 정책 아래에서 AI 도구를 쓰고 있습니다. 거버넌스 팀은 분기마다 대화·실행 감사 로그를 검토해 정책을 조정하며, 연구원들은 허용 범위가 명확해진 덕분에 오히려 AI를 더 자주 활용하게 됐다고 말합니다.