개인정보 우선 의료: 데이터가 기기에 남아야 하는 이유

글쓴이: Paul Edge - 의료 실무 소프트웨어 및 환자 경험 전문 의료 기술 컨설턴트 글쓴이: Sarah Edge, MBA - 기능 의학 및 만성 진료 탐색 경험이 있는 프로그램 관리자 및 환자 옹호자

Appointment Adder의 현재 아키텍처에 대한 중요한 참고 사항(2025년 1월):

이 기사는 특히 향후 모바일 앱(iOS/Android)에 대한 개인정보 우선 비전 및 향후 로드맵을 설명합니다. 그러나 **현재 웹 애플리케이션(v1.0)**은 실용적인 필요에 따라 다른 아키텍처를 사용합니다:

현재 현실: 인증된 사용자의 예약 데이터는 교차 기기 동기화 및 계정 기능을 활성화하기 위해 Firebase Firestore(Google Cloud)에 저장됩니다. 스크린샷은 서버에서 Google의 Gemini AI에 의해 처리됩니다.

개인정보 보호: 강력한 액세스 제어(귀하만 데이터를 볼 수 있음), 수익화/제3자 공유 없음, GDPR 규정 준수, 전송 중 및 저장 중 암호화, 데이터 최소화.

로컬 옵션: 또한 클라우드 동기화보다 최대 개인정보를 선호하는 사용자를 위한 암호화된 로컬 브라우저 저장소를 제공합니다.

미래 비전: 향후 iOS 및 Android 앱은 이 기사에서 설명한 대로 데이터가 기기를 떠나지 않는 진정한 기기 내 AI 처리를 구현할 것입니다.

우리는 공개적으로 구축하고 우리가 어디에 있는지 대 우리가 가고 있는 곳에 대해 정직합니다. 이 기사는 현재 웹 앱의 아키텍처가 아니라 우리가 노력하고 있는 개인정보 우선 아키텍처를 설명합니다. 현재 구현에 대한 자세한 내용은 정보 페이지를 참조하세요.

빠른 탐색:

개인정보가 중요한 이유 - 의료 데이터의 클라우드 저장에 의문이 있는 경우
기기 내 AI 작동 방식 - 로컬 처리에 대한 기술적 이해를 원하는 경우
왜 이런 방식으로 구축했는가 - 우리의 철학과 접근 방식을 이해하고 싶은 경우

의료 예약을 추적하기 위해 새 앱을 다운로드합니다. 설정 중에 위치, 카메라, 연락처에 대한 액세스 권한을 요청하고 "안전하게 보관하기 위해" "클라우드"에 데이터를 업로드합니다. 개인정보 처리방침은 47페이지의 법률 용어입니다. 대충 훑어보고 "제3자 파트너와 데이터를 공유할 수 있습니다" 및 "연구 목적을 위한 집계된 정보"와 같은 문구를 봅니다. 기능이 필요하기 때문에 "동의"를 클릭합니다.

축하합니다. 이제 귀하의 진료 예약 정보가 귀하가 제어하지 않는 서버에 저장됩니다. 의료 서비스 제공자 이름, 치료 중인 질환, 약물 및 예약 패턴이 모두 귀하가 모르는 위치에 있습니다. 귀하가 들어본 적이 없는 사람들과 회사가 접근할 수 있습니다.

이것은 대부분의 의료 앱 및 조정 도구의 기본 모델입니다. 귀하의 개인 건강 정보는 기기를 떠나 네트워크를 통해 이동하고 기업 서버에 저장되며 침해, 무단 액세스 및 의도하지 않은 사용에 취약해집니다.

더 나은 방법이 있습니다: 기기 내 처리. 건강 데이터는 전화기, 컴퓨터, 기기에 남아 있습니다. 기기의 내장 AI 기능을 사용하여 로컬로 처리됩니다. 외부 서버로 전송되지 않습니다. 전적으로 귀하의 통제 하에 있습니다.

이 포괄적인 가이드는 의료 데이터 개인정보가 중요한 이유, 기기 내 AI 기술이 작동하는 방식, 개인정보 우선 아키텍처가 신뢰할 수 있는 의료 기술의 미래인 이유를 설명합니다.

개인정보가 중요한 이유: 클라우드 저장의 위험 이해

대부분의 의료 앱은 기본적으로 클라우드 저장소를 사용합니다. 귀하의 데이터는 "안전하게" 저장되고 기기 간에 동기화되는 회사 서버에 업로드됩니다. 이 모델은 기술적으로 더 쉽고, 재정적으로 수익성이 있으며, 개발자의 기본 가정이기 때문에 지속됩니다.

그러나 클라우드 저장소는 귀하의 개인정보를 진정으로 위협하는 여러 취약점을 생성합니다.

클라우드 저장의 숨겨진 위험

여러 침해 지점: 귀하의 데이터는 여러 위치에 존재합니다:

앱 회사가 운영하는 서버
호스팅 제공업체가 운영하는 백업 시스템
제3자 분석 서비스

이러한 각 위치는 잠재적인 침해 지점입니다. 의료 데이터 침해는 흔합니다. 주요 의료 시스템, 보험 회사 및 의료 기술 회사는 모두 수백만 명의 환자 정보를 노출하는 침해를 경험했습니다. 이러한 시스템에서 귀하의 의료 데이터에 무슨 일이 일어나는지는 우려스럽습니다.

직원 액세스: 침해가 없더라도 클라우드 저장소는 회사 직원이 잠재적으로 귀하의 데이터에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 디버깅, 고객 지원, 분석 또는 기타 목적으로 이러한 회사의 사람들이 귀하의 건강 정보를 볼 수 있습니다. 회사의 정책만 신뢰하는 것이 아닙니다. 액세스 권한이 있는 모든 직원과 계약자를 신뢰하고 있습니다.

데이터 공유 조항: 서비스 이용약관에는 종종 데이터 공유를 허용하는 조항이 포함되어 있습니다. "집계된" 또는 "비식별화된" 데이터가 파트너, 연구자와 공유되거나 데이터 브로커에게 판매됩니다. 익명으로 추정되지만 연구에 따르면 이 데이터는 종종 다른 데이터 소스와 상호 참조하여 재식별될 수 있습니다.

통제력 상실: 클라우드에 저장된 데이터를 제어하지 않습니다. 회사는 다음을 할 수 있습니다:

정책 변경
다른 관행을 가진 새 소유자에게 판매
폐쇄하고 귀하의 데이터를 법적 불확실성에 남겨둠
문제가 있는 개인정보 보호 관행을 가진 회사에 인수됨

귀하의 데이터의 미래는 귀하가 영향을 미칠 수 없는 기업 결정에 달려 있습니다.

의료 정보가 다른 이유

개인정보 회의론자들은 "잘못한 것이 없다면 왜 걱정하나요?"라고 말합니다. 그러나 의료 데이터는 다른 개인 정보와 근본적으로 다릅니다.

의료 정보는 사적입니다: 예약 일정은 귀하의 질병을 드러냅니다. 종양학 방문은 암을 나타냅니다. 정신과 예약은 정신 건강 치료를 암시합니다. 불임 클리닉 방문은 생식 건강을 공개합니다. 정기적인 내분비학 방문은 당뇨병을 나타낼 수 있습니다. 이 패턴 데이터는 가까운 가족과도 공유하지 않을 수 있는 정보인 귀하의 완전한 건강 이야기를 말합니다.

의료 정보는 영구적입니다: 손상된 경우 신용 카드 번호를 변경할 수 있습니다. 병력은 변경할 수 없습니다. 건강 정보가 누출되면 영원히 노출됩니다. 의료 신원 도용이 증가하고 있으며 피해자는 사기꾼의 활동으로 오염된 의료 기록을 수정하는 데 수년간의 합병증에 직면합니다.

의료 정보는 무기화될 수 있습니다: 고용주는 HIPAA 보호에도 불구하고 차별합니다. 보험 회사는 보험 적용을 거부하는 창의적인 방법을 찾습니다. 가정 학대자는 통제와 조작을 위해 건강 정보를 사용합니다. 정부 기관은 때때로 과도하게 권한을 행사합니다. 다른 사람의 데이터베이스에 있는 귀하의 건강 데이터는 무기한 지속되는 취약점입니다.

동의는 종종 환상입니다: 개인정보 처리방침은 의도적으로 이해하기 어렵습니다. "신뢰할 수 있는 파트너"는 회사가 데이터를 공유하기로 결정한 모든 사람을 의미합니다. "서비스 개선"은 거의 모든 분석을 정당화합니다. 서비스가 필요하기 때문에 귀하가 가지고 있다는 것을 깨닫지 못하는 권리를 포기하는 것입니다. 정보에 입각한 동의를 제공하는 것이 아닙니다.

예약 패턴은 중요한 정보를 드러냅니다

의료 기록 세부 정보 없이도 예약 일정 패턴만으로도 민감한 건강 정보가 드러납니다:

정기적인 종양학 방문은 암을 암시합니다
월간 정신 건강 예약은 심리 치료를 나타냅니다
특정 전문의에 대한 빈번한 방문은 만성 질환을 나타냅니다

예약 패턴, 만나는 의료 서비스 제공자 유형, 방문 빈도 등 모든 것이 상세한 건강 이야기를 말합니다.

이 패턴 데이터는 보험 회사, 고용주, 데이터 브로커 및 연구자에게 가치가 있습니다. 잘못된 사람들에게 노출되면 위험도 있습니다. 클라우드 저장소는 이러한 패턴을 해당 시스템을 침해하거나 합법적인 회사 액세스 권한이 있는 모든 사람이 액세스할 수 있는 기업 서버에 보관합니다.

기기 내 대안: 완전한 개인정보 보호 및 통제

기기 내 처리는 개인정보 모델을 근본적으로 변경합니다. 회사가 서버에서 귀하의 데이터를 보호하도록 신뢰하는 대신 귀하의 데이터는 물리적 기기를 떠나지 않습니다.

기기 내 처리 작동 방식

로컬 저장소: 귀하의 예약 정보는 기기의 보안으로 암호화되고 보호되는 전화기의 로컬 저장소에 남아 있습니다. 외부 서버에 업로드하지 않습니다. 기업 인프라를 통한 동기화가 없습니다. 귀하의 직접적인 통제 하에 있는 로컬 저장소만 있습니다.

로컬 처리: 처리는 외부 서버가 아닌 내장 AI 기능을 사용하여 기기의 프로세서에서 이루어집니다. 최신 스마트폰에는 복잡한 텍스트 추출, 이미지 인식 및 자연어 처리를 모두 로컬로 처리할 수 있을 만큼 강력한 전문 AI 프로세서가 포함되어 있습니다.

아무것도 전송하지 않습니다: 명시적으로 보내기로 선택하지 않는 한 회사 서버로 아무것도 전송되지 않습니다. 앱은 완전히 오프라인으로 작동합니다. 네트워크 종속성이 없습니다. 숨겨진 데이터 업로드가 없습니다.

개인정보 보호 장점

기기 내 저장소는 클라우드 시스템이 근본적으로 일치할 수 없는 개인정보 보호 장점을 제공합니다:

다른 사람은 귀하의 데이터를 절대 볼 수 없습니다: 회사 직원도, 서버를 침해하는 해커도, 대량 데이터를 요청하는 정부 기관도, 분석 파트너도, 데이터 브로커도 볼 수 없습니다. 귀하의 데이터는 귀하만 액세스할 수 있는 기기에 남아 있습니다. 예약 정보를 안전하게 공유할 때 기기 내 저장소는 완전한 통제를 제공합니다.

예약 패턴은 비공개로 유지됩니다: 정기적인 종양학 방문, 월간 정신 건강 예약, 빈번한 내분비학 방문 등 이러한 패턴은 중요한 정보를 드러냅니다. 기기 내 저장소는 패턴을 완전히 비공개로 유지합니다. 클라우드 분석이 없습니다. 패턴 마이닝이 없습니다. 귀하의 건강 상태에 대한 추론이 없습니다.

비수집을 통한 진정한 익명화: "익명화된" 클라우드 데이터조차도 위험을 수반합니다. 연구에 따르면 집계된 건강 데이터는 다른 데이터 소스와 상호 참조하여 재식별될 수 있습니다. 진정한 익명화는 거의 불가능합니다. 기기 내 데이터는 처음부터 수집되지 않았기 때문에 익명화 위험 영역에 들어가지 않습니다.

데이터 흔적이 없습니다: 클라우드 처리는 로그를 남깁니다. 어떤 서버가 귀하의 데이터를 처리했는지, 언제, 무엇이 전송되었는지. 이러한 로그는 소환되거나 침해되거나 분석될 수 있습니다. 기기 내 처리는 외부 흔적을 만들지 않습니다. 귀하의 건강 정보가 포함된 감사 로그는 회사 서버에 존재하지 않습니다.

미래 개인정보 보호: 회사가 인수되거나 정책이 변경되거나 침해를 경험하면 클라우드에 저장된 경우 과거 데이터가 노출될 수 있습니다. 기기 내 데이터는 업로드되지 않았기 때문에 소급하여 액세스할 수 없습니다. 귀하의 개인정보는 미래의 기업 변경으로부터도 보호됩니다.

기기 내 AI 작동 방식: 기술

기기 내 AI는 마법처럼 보입니다. 예약 확인 스크린샷을 찍으면 몇 초 안에 전화기가 이미지를 읽고 날짜, 시간, 의료 서비스 제공자 이름 및 위치를 추출하여 모든 것을 완벽하게 포맷합니다. 모두 서버에 아무것도 업로드하지 않고요.

이 섹션에서는 개인정보 보호 AI를 가능하게 하는 기술을 설명합니다.

기기 내 AI가 실제로 의미하는 것

기기 내 AI는 원격 서버가 아닌 전화기나 컴퓨터에서 직접 실행되는 인공 지능 모델을 의미합니다.

기존 클라우드 AI:

데이터(이미지, 텍스트, 음성)를 회사 서버로 보냅니다
서버는 강력한 AI 모델을 사용하여 데이터를 처리합니다
서버는 결과를 귀하에게 다시 보냅니다
귀하의 데이터는 네트워크를 통해 이동하고 회사 서버에 저장되었으며 잠재적으로 로그되거나 분석되거나 저장되었습니다

기기 내 AI:

AI 모델이 기기에 한 번 다운로드됩니다
귀하의 데이터는 전적으로 기기에 남아 있습니다
처리는 기기의 프로세서를 사용하여 이루어집니다
네트워크 전송 없이 결과가 나타납니다

이 구분은 의료 데이터에 매우 중요합니다. 클라우드 AI를 사용하면 회사는 귀하가 처리하는 모든 예약 확인, 방문하는 모든 의료 서비스 제공자, 언급하는 모든 증상을 볼 수 있습니다. 기기 내 AI를 사용하면 아무도 아무것도 볼 수 없습니다. 진정으로 비공개입니다.

가능하게 하는 전문 하드웨어

최신 스마트폰에는 AI 처리를 위해 특별히 설계된 전문 하드웨어가 포함되어 있습니다.

iPhone(A12 칩 이상, 2018년 이상)의 Apple의 Neural Engine은 기계 학습을 위해 초당 수조 번의 연산을 수행합니다. 이 전용 AI 프로세서는 이미지 인식, 텍스트 추출 및 자연어 처리와 같은 작업을 모두 로컬로 네트워크 연결 없이 처리합니다.

최신 칩(Snapdragon 8 Gen 2+, Google Tensor, MediaTek Dimensity)이 있는 Android 전화기에는 유사한 AI 가속기가 포함됩니다. 이러한 신경 처리 장치(NPU)는 클라우드 처리에 필적하는 정교한 기기 내 AI를 가능하게 합니다.

이러한 AI 프로세서의 작동 방식:

모바일 기기 및 전력 소비에 최적화된 효율적인 모델 아키텍처
정확도를 희생하지 않고 모델 크기를 줄이는 양자화 기술
일반 CPU보다 빠르게 실행되는 신경망 계산을 위한 전문 연산
성능을 유지하면서 배터리 영향을 최소화하는 전력 관리

결과: 전화기는 의료 정보를 클라우드 서버만큼 효과적으로 처리할 수 있습니다. 그러나 아무 곳에도 아무것도 보내지 않습니다.

기기 내 AI가 의료에 대해 할 수 있는 것

기기 내 AI는 완전한 개인정보를 유지하면서 정교한 의료 기능을 가능하게 합니다.

이미지에서 텍스트 추출: 예약 확인, 이메일 또는 환자 포털의 스크린샷을 찍습니다. 기기 내 AI는 텍스트를 읽고 날짜, 시간, 의료 서비스 제공자 이름, 위치 및 준비 지시사항을 식별합니다. 이 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 포맷합니다. 모두 이미지가 전화기를 떠나지 않고요. 이것은 포털 해결 방법을 위한 스크린샷 방법과 완벽하게 작동합니다.

자연어 처리: "다음 화요일 오후 2시에 St. Mary's Hospital에서 심장 전문의 예약이 있습니다"라고 말하거나 입력합니다. 기기 내 AI는 이 자연어를 이해하고 구조화된 예약 데이터를 추출하며 적절한 캘린더 항목을 만듭니다. 모두 로컬로요.

지능형 구문 분석: 의료 정보는 지저분합니다. 예약 확인은 일관되지 않은 형식을 사용합니다. 의료 서비스 제공자 이름에는 직함과 자격증이 포함됩니다. 날짜는 다양한 형식으로 나타납니다. 기기 내 AI는 이 가변성을 처리하고 "Dr. John Smith, MD"와 "John Smith"와 "J. Smith"가 모두 동일한 의료 서비스 제공자일 수 있음을 이해합니다.

패턴 인식: 기기 내 AI는 예약 일정 패턴을 식별하여 충돌에 대해 경고하고, 준비 지시사항이 중요한 절차를 나타내는 시기를 인식하고, 다양한 예약 간의 관계를 이해하고, 최적의 일정을 제안할 수 있습니다. 모두 패턴 분석을 완전히 비공개로 유지하면서요.

지속적인 개선: 최신 기기 내 AI 모델은 서버에 데이터를 보내지 않고 귀하의 수정으로부터 학습할 수 있습니다. 추출 실수를 수정하면 모델이 로컬로 조정되어 개인정보를 유지하면서 향후 성능을 향상시킵니다. 학습은 클라우드가 아닌 기기에서 이루어집니다.

기기 내와 클라우드 AI 비교

의료 사용 사례에 대한 기기 내와 클라우드 AI 간의 성능 격차가 크게 줄었습니다.

정확도: 의료 예약 처리의 경우 기기 내 AI는 표준 예약 확인에서 95% 이상의 정확도를 달성합니다. 클라우드 처리와 비슷합니다. 다양한 예약 형식에 대해 훈련된 최신 모델은 로컬에서 잘 수행됩니다. 매우 특이한 형식만 클라우드에서 약간 더 잘 처리될 수 있습니다. 그리고 그때도 차이는 미미합니다.

속도: 기기 내가 종종 클라우드보다 빠릅니다. 네트워크 지연 시간이 없으므로 즉각적인 결과를 얻습니다. 클라우드 처리에는 데이터 업로드(연결이 좋지 않은 경우 느림), 서버 처리 대기 및 결과 다운로드가 필요합니다. 기기 내는 모든 전송 시간을 건너뜁니다. 최신 전화기에서 스크린샷을 처리하는 데 1-3초가 걸리며 클라우드 왕복의 경우 5-10초 이상입니다.

신뢰성: 기기 내는 오프라인으로 작동합니다. 인터넷이 필요하지 않습니다. 서버가 온라인 상태를 유지하는 데 의존하지 않습니다. 클라우드 AI는 네트워크를 사용할 수 없거나 서버가 다운되었거나 연결이 좋지 않은 지역에 있을 때 실패합니다. 병원은 종종 끔찍한 휴대폰 수신을 합니다. 기기 내 처리는 관계없이 완벽하게 작동합니다.

개인정보: 여기서 기기 내가 완전히 지배합니다. 클라우드 AI는 본질적으로 귀하의 데이터를 회사 서버와 공유합니다. 기기 내는 절대 그렇지 않습니다. 비교가 없습니다. 기기 내가 근본적으로 더 비공개입니다.

비용: 기기 내 처리는 기기의 기존 하드웨어를 사용합니다. 사용당 서버 비용이 없으므로 앱은 거래당 청구하거나 수익화를 위해 데이터를 수집하지 않고 무제한 처리를 제공할 수 있습니다.

주요 클라우드 AI 장점인 무제한 컴퓨팅 성능에 대한 액세스는 대규모 모델 훈련이나 방대한 데이터 세트 처리와 같은 작업보다 의료 예약에 덜 중요합니다. 개인 예약 조정의 경우 전화기가 충분히 강력합니다.

실제 성능

기기 내 AI는 의료 예약 추출에 대해 실제로 어떻게 수행됩니까?

표준 예약 확인(이메일 확인, 포털 스크린샷, 예약 카드): 95% 이상의 정확도, 일반적으로 클라우드 처리와 일치하거나 초과합니다. 최신 기기 내 모델은 이러한 일반적인 형식을 매우 잘 처리합니다.

특이한 형식 또는 복잡한 문서: 85-90% 정확도, 빠른 사용자 검토로 여전히 매우 사용 가능합니다. 방대한 훈련 데이터에 액세스할 수 있는 클라우드 모델이 약간 더 잘 처리할 수 있는 에지 케이스이지만 실제로는 차이가 미미합니다.

처리 속도: 최신 전화기(2020년 이상)에서 예약당 1-3초. 오래된 기기는 5-10초가 걸릴 수 있습니다. 여전히 예약 세부 정보를 수동으로 입력하는 것보다 빠르며 네트워크 지연 시간을 고려한 후 클라우드 처리와 비슷합니다.

배터리 소비: 최소. 스크린샷 처리는 10초 동영상 스트리밍보다 적은 전력을 사용합니다. 최신 전화기는 전력 소비를 최적화하는 전용 신경 프로세서를 사용하여 AI 처리를 효율적으로 관리합니다. 주당 수십 개의 예약을 처리해도 배터리 수명에 눈에 띄게 영향을 미치지 않습니다.

사용자 경험: 원활합니다. 스크린샷을 찍고 "추출"을 누르고 결과를 확인합니다. 경험의 어떤 것도 처리가 로컬에서 발생했는지 클라우드에서 발생했는지 제안하지 않습니다. 더 빠르고 인터넷 연결이 필요하지 않다는 점을 제외하고요. 개인정보 보호 혜택은 보이지 않지만 근본적입니다.

기술적 절충안

기기 내 AI에는 한계가 없는 것은 아닙니다. 절충안을 이해하면 적절한 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.

모델 크기가 중요합니다: 기기에 저장된 AI 모델은 로컬 저장소를 사용합니다. 의료 예약 모델은 비교적 작습니다(수십~수백 메가바이트). 그러나 저장 공간이 제한된 사용자는 영향을 느낄 수 있습니다. 기기 내 모델을 포함하는 앱은 일반적으로 클라우드 전용 대안보다 20-50MB 더 큽니다.

처리 능력이 다릅니다: 오래된 기기(2018년 이전)는 AI 프로세서가 덜 강력합니다. 기기 내 AI가 작동하지만 더 느릴 수 있습니다. 전용 신경 프로세서가 있는 2020년 이상의 기기는 최적의 성능을 제공합니다.

모델 업데이트에는 다운로드가 필요합니다: 클라우드 AI는 서버 측에서 즉시 업데이트됩니다. 기기 내 모델은 정기적으로(분기별) 업데이트를 다운로드해야 합니다. 이것은 드물지만 업데이트가 발생할 때 다운로드를 기다려야 함을 의미합니다. 업데이트는 일반적으로 작으며(10-50MB) 백그라운드에서 발생합니다.

에지 케이스는 로컬 모델에 도전할 수 있습니다: 매우 특이한 예약 형식(드문)은 방대한 훈련 데이터에 액세스할 수 있는 클라우드보다 로컬에서 덜 정확하게 처리될 수 있습니다. 실제로 이것은 표준 의료 예약에 거의 중요하지 않습니다. 추출된 세부 정보를 검토하는 것과 관계없이요. 따라서 사소한 정확도 차이는 쉽게 수정됩니다.

이러한 절충안은 대부분의 사용자와 사용 사례에 대한 개인정보 보호 혜택에 비해 미미합니다. 약간의 정확도 차이나 가끔의 모델 업데이트는 민감한 건강 데이터를 기업 서버에 업로드하는 것보다 훨씬 바람직합니다.

기기 내 AI를 지원하는 플랫폼

다양한 플랫폼이 다양한 기기 내 AI 기능을 제공합니다.

iOS(iPhone/iPad):

Core ML 프레임워크는 기기 내 기계 학습을 제공합니다
Vision 프레임워크는 텍스트 인식(OCR)을 처리합니다
Natural Language 프레임워크는 텍스트 이해를 처리합니다
A12 칩 이상(2018년 이상)의 Neural Engine은 처리를 가속화합니다
앱은 이러한 프레임워크를 활용하여 강력한 기기 내 AI를 구현합니다

Android:

ML Kit은 기기 내 기계 학습을 제공합니다
TensorFlow Lite는 효율적인 기기 내 모델을 가능하게 합니다
최신 Android 칩에는 신경 처리 장치(NPU)가 포함됩니다
Google의 Tensor 칩(Pixel 전화기)은 특히 기기 내 AI에 뛰어납니다
Neural Network API(NNAPI)는 기기 AI 가속기에 최적화됩니다

웹 브라우저:

WebAssembly 및 TensorFlow.js는 일부 기기 내 AI를 가능하게 합니다
네이티브 모바일 앱보다 덜 강력하지만 개선되고 있습니다
여전히 웹 애플리케이션에 대한 개인정보 보호 처리를 가능하게 합니다

데스크톱/노트북:

최신 컴퓨터에는 기기 내 AI가 가능한 강력한 프로세서가 있습니다
Apple Silicon Mac에는 Neural Engine이 포함됩니다
최신 프로세서가 있는 Windows PC는 기기 내 모델을 효과적으로 실행합니다
데스크톱 AI 처리는 더 강력한 하드웨어로 인해 일반적으로 모바일보다 빠릅니다

왜 우리가 개인정보 우선 의료 도구를 구축하는 이유

대부분의 의료 앱은 귀하의 개인정보를 손상시킵니다. 귀하의 데이터를 수집하고 클라우드에 저장하며 서버에서 분석합니다. "서비스 개선", "연구" 또는 "신뢰할 수 있는 파트너"와 공유할 권리를 유보하면서 안전하게 유지할 것을 약속합니다.

우리는 개인정보 우선 비전으로 Appointment Adder를 구축하고 있습니다: 기업 클라우드가 아닌 기기에서 처리되는 건강 정보. 귀하의 통제 하에 유지되는 데이터.

이것은 마케팅 속임수가 아닙니다. 제품을 구축하기 더 어렵게 만들고 확장을 느리게 하며 단기적으로 수익성이 떨어지는 근본적인 아키텍처 목표입니다. 의료 데이터에 대한 현재 접근 방식이 근본적으로 손상되었기 때문에 이를 향해 노력하고 있습니다.

현재 상태(Web v1.0): 웹 앱은 실용적인 필요에 따라 클라우드 처리(Firebase/Google Cloud)를 사용합니다. 브라우저는 아직 정교한 기기 내 AI를 지원하지 않습니다. 귀하의 데이터는 액세스 제어, 암호화 및 수익화 없음을 통해 보호되지만 인프라를 통과합니다.

미래 비전(Mobile v2.0+): 향후 iOS 및 Android 앱은 이 기사 전체에서 설명한 대로 데이터가 기기를 떠나지 않는 진정한 기기 내 처리를 구현할 것입니다.

현재 모델은 손상되었습니다

대부분의 의료 앱은 간단한 패턴을 따릅니다: 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 중앙에 저장하며 결국 수익화합니다. 의도가 좋은 회사조차도 이 함정에 빠집니다. 가장 쉬운 기술적 접근 방식이자 가장 수익성 있는 비즈니스 모델이기 때문입니다.

클라우드 우선 모델이 지속되는 이유:

기술적으로 더 쉽습니다. 클라우드 처리에는 최소한의 기기 기능이 필요합니다. 데이터를 업로드하고 강력한 서버가 모든 것을 처리하도록 하면 됩니다. 개발자에게는 저항이 가장 적은 경로입니다.

재정적으로 수익성이 있습니다. 의료 데이터는 가치가 있습니다. 집계하고 분석하며 제약 회사, 보험 제공업체 및 연구 기관에 통찰력을 판매합니다. 많은 무료 건강 앱은 실제로 무료가 아닙니다. 귀하는 데이터로 지불하고 있습니다.

기본 가정입니다. 대부분의 개발자는 이 아키텍처에 의문을 제기하지 않습니다. 클라우드 우선은 표준 관행입니다. 프레임워크와 도구가 최적화된 것입니다. 투자자가 기대하는 것입니다.

아무도 적극적으로 개인정보에 적대적인 모델을 선택하지 않았습니다. 인센티브인 기술적 단순성, 재정적 수익, 업계 규범이 모두 그 방향을 가리켰기 때문에 진화했습니다.

기기 내 처리: 다른 접근 방식

개인정보 우선 아키텍처는 간단한 원칙으로 시작합니다: 데이터가 적을수록 오용, 분실 또는 넘겨주도록 강제당할 수 있는 데이터가 적습니다.

Appointment Adder 모바일 앱(미래)에 대한 기기 내 처리가 작동하는 방식:

예약 확인 스크린샷을 찍습니다
전화기의 AI 프로세서가 정보를 추출합니다. 의사 이름, 날짜, 시간, 위치. 기기에서 바로요
기기에서 캘린더 파일로 포맷합니다
모든 것이 전화기의 내장 AI 기능을 사용하여 로컬로 이루어집니다
서버에 아무것도 업로드하지 않습니다. 우리는 귀하의 데이터를 절대 볼 수 없습니다.

현재 작동 방식(web v1.0):

스크린샷을 업로드합니다(또는 텍스트를 입력/붙여넣기)
Google의 Gemini AI가 처리하는 Firebase 서버로 전송됩니다
결과가 다시 전송되고 Firestore에 저장됩니다(인증된 사용자의 경우)
보안 규칙을 통해 단독 액세스를 유지하며 데이터를 수익화하지 않습니다
이것은 브라우저가 기기 내 AI를 지원할 때까지의 실용적인 타협입니다

기기 내가 더 어려운 이유:

제약 없이 강력한 클라우드 AI 모델을 사용할 수 없습니다
전화기에서 효율적으로 실행되는 것으로 제한됩니다
처리를 최적화하는 것이 더 느립니다
정확도 개선에는 서버 측 조정이 아닌 앱 업데이트가 필요합니다
데이터 마이닝을 통해 제품을 개선하기 위해 사용 데이터를 쉽게 수집할 수 없습니다
모든 기능에는 더 신중한 설계가 필요합니다

기기 내가 더 나은 이유:

데이터가 없기 때문에 귀하의 데이터를 해킹당할 수 없습니다
법원 명령은 우리가 수집하지 않은 것을 넘기도록 강제할 수 없습니다
다른 가치를 가진 회사의 인수는 귀하의 건강 정보를 노출하지 않습니다
불량 직원이 환자 데이터를 훔칠 수 없습니다. 환자 데이터가 시스템에 도달하지 않기 때문입니다

진정한 기기 내 아키텍처는 귀하의 데이터가 귀하의 것으로 남아 있다는 것을 의미합니다. 우리는 감시 사업에서 벗어나도록 아키텍처를 구축했기 때문입니다. 현재 한계에 대해 정직하면서 그 미래를 향해 노력하고 있습니다.

아키텍처를 통한 신뢰 구축

의료 기술에 대한 신뢰는 회사 약속을 신뢰해야 할 필요가 없어야 합니다. 아키텍처로 시행되어야 합니다.

설계로 신뢰할 수 있음: 귀하의 데이터가 기기를 떠나지 않을 때 회사의 무결성은 덜 중요해집니다:

회사의 악의적인 행위자는 회사가 수집하지 않은 것을 훔칠 수 없습니다
비윤리적인 기업의 인수는 귀하의 데이터가 시스템에 없었다면 귀하의 데이터를 손상시키지 않습니다
정부의 과도한 권한 행사는 우리가 가지고 있지 않은 데이터를 넘기도록 강제할 수 없습니다

이것은 특별히 우리를 신뢰하지 않는 것에 관한 것이 아닙니다. 중앙 집중식 당사자에 대한 신뢰가 필요하지 않은 시스템을 구축하는 것에 관한 것입니다. 아키텍처는 정책보다 개인정보를 더 잘 시행합니다.

검증 가능한 개인정보: 기기 내 처리를 사용하면 기술적으로 정통한 사용자가 개인정보 주장을 확인할 수 있습니다:

전화기를 비행기 모드로 전환합니다
앱을 사용합니다
처리가 진정으로 로컬이기 때문에 핵심 기능은 인터넷 연결 없이 작동합니다

이 검증 가능성은 보안 연구원의 분석에 의존하는 비기술 사용자에게도 자신감을 구축합니다.

일치된 인센티브: 개인정보가 정책 기반이 아닌 아키텍처일 때 비즈니스 인센티브는 사용자 개인정보와 일치합니다. 데이터 수집으로 돈을 벌지 않으므로 데이터를 수집할 이유가 없습니다. 사용자 정보를 축적하는 것이 아니라 유용한 도구를 구축함으로써 성공합니다. 이 정렬은 모든 구현 세부 정보를 확인할 수 없을 때에도 우리의 우선 순위를 신뢰할 수 있음을 의미합니다.

다른 회사가 이렇게 하지 않는 이유

개인정보 우선 아키텍처가 그렇게 훌륭하다면 왜 더 많은 회사가 채택하지 않습니까?

진정으로 더 어렵습니다: 기기 내 AI 모델은 기기 기능에 의해 제약됩니다. 클라우드 처리는 거의 무제한의 컴퓨팅 성능을 활용합니다. 개인정보 우선 개발에는 더 숙련된 엔지니어, 더 신중한 설계, 다양한 기기에 걸친 더 많은 테스트가 필요합니다. 기술적 장벽은 실제입니다.

수익성이 떨어집니다: 의료 데이터에는 가치가 있습니다. 회사는 집계 분석, 통찰력 판매 또는 타겟 광고를 위한 사용자 데이터 활용을 통해 수익화합니다. 개인정보 우선 아키텍처는 의도적으로 이러한 수익원을 제거합니다. 데이터 수익화로 자금을 조달하는 무료 대안과 경쟁하고 있습니다.

개선 속도가 느립니다: 클라우드 기반 시스템은 수십억 건의 사용자 상호 작용을 분석하여 정확도를 향상시킵니다. 기기 내 시스템은 수동 작업을 통해 개선됩니다. 더 나은 모델 훈련, 알고리즘 개선, 앱 릴리스를 통한 업데이트. 반복이 느립니다. 개선은 더 어렵게 획득됩니다.

업계 규범에 도전합니다: 투자자는 데이터 수익화 기회를 기대합니다. 파트너는 편의를 위해 중앙 데이터베이스와의 통합을 원합니다. 규제 기관은 분산 아키텍처보다 중앙 집중식 시스템을 더 잘 이해합니다. 개인정보 우선으로 가는 것은 강력한 흐름에 맞서 수영하는 것을 의미합니다.

대부분의 사용자는 요구하지 않습니다: 슬프게도 대부분의 사람들은 개인정보 침해의 결과를 경험할 때까지 개인정보를 우선시하지 않습니다. 회사는 사용자가 위험을 이해했다면 가치를 부여했을 것이 아니라 사용자가 적극적으로 요구하는 것에 최적화합니다.

이것들은 변명이 아닙니다. 실제 장애물입니다. 결과가 어려움을 정당화한다고 믿기 때문에 극복하고 있습니다.

개인정보의 경쟁 우위

개인정보 우선은 윤리적일 뿐만 아니라 그것을 중요하게 여기는 시장에서 경쟁 우위입니다.

낮은 책임: 데이터 침해는 비용이 많이 듭니다. 법적 책임, 규제 벌금, 평판 손상, 고객 보상. 대규모 건강 데이터베이스를 저장하는 회사는 침해가 발생할 때 치명적인 위험에 직면합니다. 기기 내 처리는 이 책임을 제거합니다. 데이터를 수집하지 않으면 침해당할 수 없습니다.

규제 준수: HIPAA, GDPR, CCPA 및 신흥 개인정보 보호 규정은 건강 데이터를 처리하는 회사에 대한 규정 준수 부담을 생성합니다. 기기 내 처리는 규정 준수를 극적으로 단순화합니다. 데이터를 수집하거나 저장하지 않으면 많은 규정이 적용되지 않거나 사소하게 충족됩니다.

사용자 신뢰: 개인정보를 의식하는 사용자는 감시 기반 기술에 대한 대안을 점점 더 찾습니다. 의료는 특히 개인정보에 민감합니다. 진정으로 개인정보 우선이 되는 것은 데이터 제어를 중요하게 여기고 종종 그것에 대해 프리미엄 가격을 기꺼이 지불하는 사용자를 끌어들입니다.

차별화: 혼잡한 시장에서 개인정보 우선 아키텍처는 의미 있는 차별화입니다. 표면적인 기능이 아닙니다. 경쟁자가 처음부터 다시 구축하지 않고는 쉽게 복사할 수 없는 근본적인 설계 선택입니다. 비즈니스 주변에 해자를 만듭니다.

미래 대비: 개인정보 보호 규정은 전 세계적으로 강화되고 있습니다. 오늘 합법적인 것이 내일은 아닐 수 있습니다. 아키텍처에 개인정보를 구축하는 것은 규제 변경 및 변화하는 사용자 기대에 대비합니다.

개인정보의 기술적 현실

진정한 개인정보에는 좋은 의도 이상이 필요합니다. 개인정보 침해를 기술적으로 불가능하거나 비실용적으로 만드는 아키텍처가 필요합니다.

영지식 아키텍처: 우리는 귀하의 데이터를 보지 않겠다고 약속하는 것이 아닙니다. 문자 그대로 볼 수 없는 시스템을 설계합니다. 귀하의 기기가 처리를 수행합니다. 귀하의 기기가 결과를 저장합니다. 우리는 루프에 없습니다. 이것은 신뢰 기반 개인정보("귀하의 데이터를 오용하지 않도록 신뢰")가 아니라 수학 기반 개인정보("우리는 문자 그대로 귀하의 데이터를 가지고 있지 않습니다")입니다.

최소 표면적: 사용자 데이터를 만지는 모든 서버, 모든 데이터베이스, 모든 API 엔드포인트는 잠재적인 취약점입니다. 존재하는 것이 적을수록 공격 표면이 작아집니다. 기기 내 처리는 이 표면적의 대부분을 제거합니다. 침해할 예약 데이터베이스가 없고, 보호할 환자 정보의 중앙 저장소가 없으며, 민감한 세부 정보를 포함하는 서버 로그가 없습니다.

로컬 우선, 클라우드 절대 안 됨(민감한 데이터의 경우): 일부 기능은 클라우드 처리로 이익을 얻을 수 있습니다. 수십 개의 언어 간 번역, 손글씨 인식, 복잡한 형식 구문 분석. 클라우드 처리가 진정으로 경험을 향상시킬 때 선택 사항으로 설계합니다. 핵심 기능은 완전히 오프라인으로 작동합니다. 클라우드 처리를 사용하는 향상된 기능은 업로드하기 전에 식별 정보를 제거합니다. 개인정보-편의 절충안을 명시적으로 선택합니다.

투명한 한계: 기기 내 처리에는 실제 한계가 있습니다. 에지 케이스에서 클라우드 처리보다 느립니다. 더 강력한 기기가 필요합니다. 정확도 개선을 위해 대규모 데이터 세트를 쉽게 활용할 수 없습니다. 개인정보에 비용이 없는 척하는 대신 이러한 절충안에 대해 정직합니다. 비용은 지불할 가치가 있지만 존재한다는 것을 인정합니다.

기기 내 대 클라우드 비교: 전체 그림

기기 내와 클라우드 저장소 간의 절충안이 모두 일방적인 것은 아닙니다. 두 모델을 이해하면 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

클라우드 장점:

여러 기기에 걸친 자동 동기화
어디서나 모든 기기에서 접근 가능
기기 손실로부터 보호하는 자동 백업
가족 구성원 또는 의료 서비스 제공자와 더 쉬운 공유
중앙 조정이 필요한 협업 기능
방대한 훈련 데이터를 통한 에지 케이스에서 잠재적으로 더 나은 정확도

기기 내 장점:

완전한 개인정보 제어. 귀하의 데이터는 기기를 떠나지 않습니다
회사 서버가 온라인 상태를 유지하는 데 의존하지 않음
클라우드 저장소에 대한 지속적인 서비스 요금 없음
연결에 관계없이 항상 오프라인으로 작동
네트워크 지연 시간이 없는 더 빠른 처리
회사 침해 및 정책 변경에 대한 면역
더 간단한 규제 준수
미래의 기업 결정에 대한 취약성 없음

의료 데이터의 경우 특히 개인정보 보호 장점이 종종 편의 장점을 능가합니다. 귀하의 예약 정보는 더 나은 개인정보를 위해 약간의 불편함을 정당화할 만큼 충분히 중요합니다.

하이브리드 접근 방식: 개인정보와 편의성의 균형

일부 앱은 하이브리드 모델을 제공합니다. 필요할 때 선택적 클라우드 기능이 있는 주로 기기 내입니다.

기본 기기 내 처리는 명시적으로 클라우드 기능을 활성화하지 않는 한 귀하의 데이터가 로컬에 유지됨을 의미합니다. 절충안을 이해하면 다음을 선택할 수 있습니다:

다중 기기 액세스를 원하는 경우 선택적 클라우드 백업 활성화(귀하의 통제 하에 암호화된 iCloud/Google Drive 사용)
대부분의 데이터를 로컬로 유지하면서 특정 정보에 대한 선택적 공유 사용
핵심 처리를 로컬로 유지하면서 고급 기능에 대한 클라우드 기능 선택

이 하이브리드 접근 방식은 사용자에게 선택권을 제공합니다. 개인정보를 우려하는 사용자는 모든 것을 로컬로 유지합니다. 편의를 원하는 사용자는 절충안을 이해하면서 클라우드 기능을 선택할 수 있습니다.

핵심은 클라우드가 아닌 기기 내를 기본값으로 만드는 것입니다. 사용자는 클라우드 저장소를 선택해야 하며 이를 선택 해제하지 않아야 합니다. 개인정보는 기본값이어야 합니다. 편의는 의식적인 선택이 필요합니다.

기기 내 저장의 실용적 의미

기기 내 저장소는 이해할 가치가 있는 방식으로 실용적인 사용에 영향을 미칩니다.

기기 저장 공간이 중요합니다: 의료 데이터는 일반적으로 크지 않습니다(대부분 텍스트). 그러나 여러 사람에 대한 수년간의 예약 이력을 관리하는 경우 로컬 저장소가 추가됩니다. 최신 기기에는 풍부한 저장소(128GB+)가 있지만 유한합니다. 예약 데이터는 사진과 동영상에 비해 작지만 고려 사항입니다.

기기 변경에는 데이터 전송이 필요합니다: 클라우드 저장소를 사용하면 새 기기에 로그인하면 모든 것이 자동으로 동기화됩니다. 기기 내 저장소를 사용하면 명시적인 전송 방법이 필요합니다. 기기 백업, 암호화된 내보내기 또는 새 기기에서 수동 설정. 약간 더 많은 노력이 필요하지만 개인정보를 유지합니다.

기기 손실은 백업하지 않으면 데이터 손실을 의미합니다: 기기를 분실하거나 손상된 경우 백업하지 않으면 로컬 데이터가 손실됩니다. 자신의 iCloud 또는 Google Drive로의 암호화된 백업은 앱 회사 서버보다 더 많은 개인정보를 유지하면서 백업을 제공할 수 있습니다. 앱 회사가 아닌 귀하가 백업 암호화를 제어합니다.

오프라인 신뢰성은 장점입니다: 기기 내 앱은 인터넷 없이 완벽하게 작동합니다. 수신이 좋지 않은 병원에서, 데이터 없이 여행할 때, 비행기에서. 기기 내 앱은 계속 작동합니다. 클라우드 앱은 연결을 사용할 수 없을 때 작동을 중지합니다.

이러한 실용적인 과제에는 솔루션이 있지만 자동 클라우드 처리가 아닌 사용자 조치가 필요합니다. 이것이 개인정보-편의성 절충안입니다: 훨씬 더 나은 개인정보를 위해 약간 더 많은 노력을 기울입니다.

개인정보를 위한 앱 평가

의료 도구를 선택할 때 데이터 저장 접근 방식을 신중하게 평가하세요. "개인정보" 또는 "보안"을 주장하는 모든 앱이 실제로 아키텍처를 통해 귀하의 데이터를 보호하는 것은 아닙니다.

개인정보 처리방침을 주의 깊게 읽으세요:

데이터는 어디에 저장됩니까? 귀하의 기기에 또는 회사 서버에?
누가 귀하의 데이터에 액세스할 수 있습니까? 귀하만 또는 회사 직원도?
기기 내 옵션이 있습니까 아니면 클라우드만?
"로컬로 처리된 데이터", "기기 내 처리" 또는 "서버에 저장되지 않음"과 같은 문구를 찾으세요
"클라우드에 업로드", "서버에서 처리" 또는 "계정에 동기화"와 같은 문구를 피하세요

앱이 요청하는 권한 확인:

과도한 권한(필요하지 않을 때 연락처, 위치)은 명시된 목적을 넘어서는 데이터 수집을 나타낼 수 있습니다
카메라 권한은 스크린샷 처리에 합리적이지만 앱이 위치나 연락처가 필요한 이유를 질문하세요
iOS 및 Android는 일반적으로 앱이 설치되면 네트워크 액세스를 허용합니다

오프라인 기능 테스트:

기기를 비행기 모드로 전환합니다
핵심 기능을 사용해 보세요
기능이 인터넷 없이 작동하면 처리가 로컬일 가능성이 높습니다
연결 없이 기능이 실패하면 처리가 클라우드 서버를 필요로 할 가능성이 높습니다

오픈 소스 옵션 찾기:

오픈 소스 앱은 귀하의 데이터로 정확히 무슨 일이 일어나는지 보안 검토를 허용합니다
커뮤니티 보안 감사는 코드 검사를 통해 개인정보 주장을 확인합니다
폐쇄 소스 앱은 확인 없이 회사 약속을 신뢰해야 합니다

암호화가 있는 앱 선호:

데이터가 클라우드로 가더라도 종단간 암호화는 귀하만 암호를 해독할 수 있음을 의미합니다
암호화가 종단간(귀하가 키를 제어)인지 전송 중(회사가 암호를 해독할 수 있음)인지 확인하세요

환자 포털 개인정보 보호 문제는 개인정보가 우선시되지 않을 때 무슨 일이 일어나는지 보여줍니다. 앱을 신중하게 평가하면 유사한 문제로부터 귀하를 보호합니다.

선택하기: 기기 내 대 클라우드를 선택할 때

의료 데이터의 경우 클라우드 기능이 필요한 특정 이유가 없는 한 편의보다 개인정보를 우선시하세요.

다음과 같은 경우 기기 내를 선택하세요:

개인정보가 주요 관심사입니다
민감한 건강 정보를 관리하고 있습니다
약간 더 수동적인 프로세스에 익숙합니다
여러 기기에서 동시에 액세스할 필요가 없습니다
자신의 암호화된 백업을 처리할 의향이 있습니다
회사 결정에 관계없이 데이터를 제어하고 싶습니다

다음과 같은 경우 클라우드를 선택하세요:

여러 다른 기기에서 지속적으로 데이터에 액세스해야 합니다
실시간 액세스가 필요한 가족 조정자와 데이터를 공유하고 있습니다
수동 백업 또는 기기 전송을 관리할 수 없습니다
중앙 조정이 필요한 협업 기능이 필요합니다
편의성이 귀하의 상황에서 개인정보 보호 우려를 크게 능가합니다

의료 예약 및 조정을 관리하는 대부분의 사람들에게 기기 내는 훨씬 더 나은 개인정보를 제공하면서 충분한 기능을 제공합니다. 수동 기기 전송이나 암호화된 백업의 약간의 불편함은 건강 데이터 보호에 가치가 있습니다.

더 광범위한 원칙: 누가 귀하의 데이터를 제어합니까?

기기 내 질문은 단순히 예약 관리를 넘어 확장됩니다. 누가 귀하의 데이터를 제어하고 누가 그것으로부터 이익을 얻는지에 대한 더 광범위한 원칙을 나타냅니다.

클라우드 우선 모델은 회사에 이익이 됩니다:

사용자 데이터는 가치가 있습니다(분석, 개선, 수익화)
사용자는 회사 서비스에 의존하게 됩니다
구독 요금 또는 데이터 수익화가 운영 자금을 조달합니다
사용자 잠금은 투자자를 위한 회사 가치를 증가시킵니다

기기 내 우선 모델은 사용자에게 이익이 됩니다:

아키텍처 시행을 통한 개인정보 보호
데이터 소유권 및 제어가 귀하에게 유지됩니다
회사 결정 및 수명으로부터의 독립성
기본 기능에 대한 지속적인 수수료 없음

사용자가 개인정보 문제에 대해 더 많이 인식함에 따라 기기 내 옵션에 대한 더 많은 수요를 기대하세요. 단순히 정책에서 주장하는 것이 아니라 실제 개인정보를 제공하는 회사는 차별화하고 사용자 신뢰를 얻을 것입니다.

개인정보 우선 기술을 지원하는 방법

의료 기술이 개인정보를 존중해야 한다고 믿는다면 도울 수 있는 방법은 다음과 같습니다:

개인정보를 존중하는 도구 사용: 가능한 경우 로컬로 데이터를 처리하는 앱을 선택하세요. 이것은 개인정보 우선 대안에 대한 시장 수요를 신호하고 개인정보 중심 회사가 성공하도록 돕습니다.

개인정보에 대한 대가 지불: 개인정보를 존중하는 도구에 대한 프리미엄 구독은 개발 자금을 조달하고 개인정보 우선 비즈니스 모델이 작동함을 입증합니다. 데이터 수익화로 자금을 조달하는 무료 대안은 사용자가 윤리적 대안을 재정적으로 지원하지 않으면 경쟁할 수 없습니다.

다른 사람 교육: 친구와 가족이 의료 앱의 개인정보 보호 의미를 이해하도록 도우세요. 대부분의 사람들은 누군가 설명할 때까지 데이터 수집의 범위를 깨닫지 못합니다. 이와 같은 기사를 공유하세요.

개인정보 요구: 의료 서비스 제공자에게 환자 포털이 왜 중앙 서버가 있는 계정이 필요한지 질문하세요. 불필요한 권한을 요구하는 앱에 질문하세요. 소비자 압력은 개발 우선 순위에 영향을 미칩니다.

규제 지원: GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호 규정은 개인정보 우선 회사의 경쟁 환경을 평준화합니다. 기업 데이터 수집 이익보다 개인정보를 우선시하는 정책 입안자를 지원하세요.

결론: 의료 데이터 개인정보의 미래

귀하의 의료 데이터는 너무 민감하고, 너무 가치 있으며, 너무 개인적이어서 귀하가 제어하지 않는 회사가 운영하는 클라우드 서버에 무심코 신뢰할 수 없습니다.

기기 내 처리는 더 나은 개인정보 모델을 제공합니다. 귀하의 데이터는 귀하의 것으로 유지됩니다. 처리는 기기의 강력한 AI 기능을 사용하여 로컬로 이루어집니다. 다른 사람은 액세스할 필요가 없습니다. 회사 서버 없음, 클라우드 저장소 없음, 기업 약속에 대한 신뢰 필요 없음.

최신 기기는 의료 조정을 전적으로 로컬로 처리할 수 있을 만큼 강력합니다. 클라우드 처리가 필요하지 않습니다. 귀하의 데이터를 중앙 집중화하는 것으로 이익을 얻는 회사에 의해 그렇게 말해왔습니다.

이것이 의료 기술의 미래입니다: 기본적으로 개인정보 우선, 표준으로 기기 내 처리, 민감한 건강 정보의 로컬 제어. 우리는 Appointment Adder의 모바일 앱으로 그 미래를 구축하고 있으며 한 번에 한 단계씩 그것을 향해 나아가고 있습니다.

우리가 오늘 있는 곳: 웹 앱은 실용적인 타협을 합니다. 브라우저가 아직 정교한 기기 내 AI를 지원하지 않기 때문에 클라우드 처리를 사용합니다. 액세스 제어, 암호화 및 수익화 거부를 통해 귀하의 데이터를 보호하지만 인프라를 통과합니다.

우리가 가고 있는 곳: 향후 iOS 및 Android 앱은 아무것도 기기를 떠나지 않는 진정한 기기 내 처리를 제공할 것입니다. 이것이 우리의 개인정보 우선 비전이 현실화된 것입니다.

통제권을 되찾으세요. 정책에서만 주장하는 것이 아니라 진정한 개인정보를 향해 노력하는 앱을 선택하세요. 웹 앱의 완벽한 개인정보 주장에 회의적이세요(브라우저에는 고유한 한계가 있습니다). 기기 내 미래를 구축하는 회사를 지원하세요. 귀하의 건강 정보는 "우리를 신뢰하세요. 암호화를 사용합니다"보다 더 나은 보호를 받을 자격이 있습니다.

기술이 존재합니다. 이를 구현하는 앱이 나타나고 있습니다. 선택이 가능해지고 있습니다. 우리는 여정에 대해 정직합니다: web v1.0은 시작점이고 mobile v2.0은 이 기사에서 설명한 개인정보 우선 비전을 제공할 것입니다.

자주 묻는 질문

인터넷 연결이 없으면 기기 내 앱이 작동합니까? 예. 그것이 주요 장점 중 하나입니다. 기기 내 앱은 전화기의 프로세서를 사용하여 모든 것을 로컬로 처리하므로 완벽하게 오프라인으로 작동합니다. 클라우드 기반 앱은 서버 연결에 의존하기 때문에 인터넷을 사용할 수 없을 때 작동을 중지합니다. 의료 조정의 경우 이 오프라인 신뢰성은 수신이 좋지 않은 병원, 비행기 또는 데이터 없이 여행할 때 유용합니다.

앱 회사가 폐업하면 데이터는 어떻게 됩니까? 기기 내 저장소를 사용하면 아무 일도 일어나지 않습니다. 귀하의 데이터는 기기에 남아 있고 앱은 회사 서버에 의존하지 않기 때문에 계속 작동합니다. 앱은 여전히 로컬로 작동합니다. 클라우드 기반 앱을 사용하면 회사가 서버를 종료하면 이전에 내보내지 않은 한 모든 데이터에 대한 액세스 권한을 잃게 됩니다. 이 데이터 영속성은 기기 내 접근 방식의 주요 장점입니다.

데이터가 기기에 남아 있으면 가족과 예약 정보를 공유할 수 있습니까? 예. 기기 내는 공유할 수 없다는 것을 의미하지 않습니다. 귀하가 공유가 발생하는 시기와 방법을 제어한다는 것을 의미합니다. 특정 예약 또는 캘린더를 내보내고 암호화된 메시징 또는 이메일을 통해 안전하게 보낼 수 있습니다. 차이점은 공유에 귀하의 지식 없이 다른 사람이 액세스할 수 있는 회사 서버에 대한 자동 동기화가 아닌 명시적인 조치가 필요하다는 것입니다.

기기 내 저장소가 암호화된 클라우드 저장소보다 정말 더 안전합니까? 일반적으로 그렇습니다. 클라우드 암호화는 전송 중 및 저장 중 데이터를 보호하지만 회사는 여전히 기능, 지원 또는 법적 요청을 위해 귀하의 데이터에 액세스하기 위한 암호 해독 키를 보유합니다. 기기 내 저장소는 귀하만 액세스를 제어하는 기기의 보안(생체 인식, 기기 암호화)을 사용합니다. 회사 서버를 손상시키는 해커는 수백만 명의 클라우드 사용자에게 영향을 미치지만 귀하의 기기 내 데이터는 업로드되지 않았기 때문에 안전하게 유지됩니다.

데이터가 기기에만 저장되어 있으면 어떻게 백업합니까? 기기의 암호화된 백업을 사용하고 Apple 또는 Google이 데이터를 암호 해독할 수 없도록 Apple의 Advanced Data Protection 또는 제3자 암호화 볼트와 같은 옵션을 활성화하는 것을 고려하세요. 표준 iCloud 및 Android 백업은 암호화되지만 제공업체는 기본적으로 키를 보유합니다. 앱에서 안전한 외부 저장소로 데이터를 내보낼 수도 있습니다. 차이점은 회사 서버에 대한 자동 클라우드 동기화가 아닌 백업 접근 방식을 선택한다는 것입니다.

기기 내 AI가 예약 세부 정보를 읽는 데 정말 클라우드 AI만큼 잘 작동합니까? 의료 예약의 경우 그렇습니다. 최신 기기 내 AI는 표준 예약 확인에서 95% 이상의 정확도를 달성합니다. 클라우드 처리와 동등합니다. 2020년 이후 전화기의 특수 AI 프로세서는 텍스트 인식 및 자연어 처리에 충분히 강력합니다. 기기 내는 네트워크 지연 시간이 없기 때문에 종종 더 빠릅니다. 매우 특이한 예약 형식만 클라우드에서 약간 더 잘 처리될 수 있으며 그때도 차이는 미미하고 추출을 검토하는 것과 관계없이요.

기기 내 AI가 전화기 배터리를 빠르게 소모합니까? 아니요. 최신 전화기는 전력 소비를 최적화하는 전용 신경 프로세서를 사용하여 AI 처리를 효율적으로 관리합니다. 스크린샷을 처리하는 데 1-3초가 걸리고 최소한의 배터리를 사용합니다. 동영상 스트리밍이나 게임보다 훨씬 적습니다. 주당 수십 개의 예약을 처리해도 지난 몇 년 동안의 기기에서 배터리 수명에 눈에 띄게 영향을 미치지 않습니다.

앱이 정말 기기 내 AI를 사용하는지 또는 주장만 하는지 어떻게 알 수 있습니까? 전화기를 비행기 모드로 전환하고 앱을 테스트하세요. AI 기능이 인터넷 연결 없이 여전히 작동하면 처리가 진정으로 로컬입니다. "기기 내 처리" 또는 "데이터가 기기를 떠나지 않습니다"와 같은 문구에 대한 앱의 개인정보 처리방침을 확인하세요. 앱이 오프라인으로 작동하는지 확인하고 개인정보 처리방침을 검토하세요. iOS 및 Android에서 앱은 일반적으로 설치되면 데이터를 보낼 수 있으므로 보이는 '인터넷' 권한이 없다는 것이 로컬로 유지된다는 증거가 아닙니다. 기기 내 AI 앱은 AI 모델을 로컬로 포함하기 때문에 일반적으로 더 큽니다(20MB+).

기기 내 AI가 예약 정보를 잘못 추출하면 어떻게 됩니까? 자동화된 시스템처럼 검토하고 수정합니다. 대부분의 기기 내 AI는 95% 이상의 정확도를 달성하지만 캘린더에 추가하기 전에 항상 추출된 세부 정보를 확인해야 합니다. 장점은 분석을 위해 회사 서버에 데이터를 보내지 않고 기기에서 비공개로 수정이 이루어진다는 것입니다. 일부 기기 내 모델은 귀하의 수정으로부터 학습하여 향후 추출을 개선하기도 합니다. 모든 학습을 로컬로 유지하면서요.

앱이 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시키기 위해 기기 내 AI 모델을 업데이트할 수 있습니까? 예. 앱은 정기적으로(분기별 또는 중요한 개선이 발생할 때) 업데이트된 모델을 다운로드합니다. 이러한 업데이트는 일반적으로 작으며(10-50MB) 백그라운드에서 발생합니다. 모델은 귀하의 데이터가 어디로든 전송될 필요 없이 기기에서 개선됩니다. 이것은 회사가 모든 사람의 데이터를 사용하여 모델을 훈련하는 클라우드 AI와 다릅니다. 기기 내 업데이트는 개인정보를 유지하면서 성능을 향상시킵니다.

개인정보 우선이 훨씬 더 낫다면 왜 대형 기술 회사는 이런 방식으로 구축하지 않습니까? 대형 기술 비즈니스 모델은 데이터 수집에 의존합니다. Google, Meta 및 기타 회사는 타겟 광고, 통찰력 판매 및 서비스 개선을 위한 데이터 활용을 통해 사용자 데이터를 수익화합니다. 개인정보 우선 아키텍처는 의도적으로 이러한 수익원을 제거합니다. 개인정보 우선으로 구축할 수 없는 것이 아닙니다. 비즈니스 모델이 개인정보와 적극적으로 충돌한다는 것입니다. 게다가 기존 회사는 포기하는 데 비용이 많이 드는 중앙 집중식 클라우드 처리에 대한 막대한 인프라 투자를 했습니다. 새 회사가 처음부터 개인정보 우선으로 구축하는 것이 더 쉽습니다.