[데일리메디 박민식 기자] 전세계적으로 신종 코로나 바이러스 환자가 급격히 증가하고 있는 가운데 빅데이터 기반 인공지능(AI) 및 정보통신(ICT) 기술이 이러한 감염병 예방 및 확산 방지를 위한 구원투수가 될 수 있을지 주목받고 있다.
최근 외신들은 일제히 신종 코로나 바이러스의 집단 감염을 가장 먼저 예측한 캐나다 AI 스타트업 ‘블루닷(BlueDot)’을 집중적으로 소개 및 보도했다.
실제 블루닷은 미국 질병통제센터(CDC)와 WHO보다 앞서 신종 코로나 확산을 경고했다. 블루닷은 여러 나라의 언론 보도와 항공 티켓 데이터, 동식물 질병 데이터 등을 수집해 감염병 확산을 예측한다.
이처럼 ICT 및 AI 기술을 활용해 감염병을 예측하고 확산을 방지하기 위한 노력은 블루닷 이외에도 여러 곳에서 이뤄지고 있다.
Harvard School of Public Health는 방글라데시에서 휴대폰 네트워크 데이터를 활용해 이용자의 동선을 파악하고 감염병 발병 예측하는 연구를 진행 중이며 존스홉킨스대학교도 질병 발생 장소를 실시간으로 확인하기 위해 트위터를 활용하고 있다.
하지만 불과 10여 년 전만 해도 빅데이터와 AI를 활용한 감염병 확산 예측은 한계가 있었다.
일례로 2008년 구글이 출시한 독감 발병 예측 서비스는 지난 2009년 신종플루 창궐을 미국 보건당국보다 2주가량 앞서 예상하는 데 성공했으나 이후 질병 확산을 실제보다 과도하게 예측하는 등 문제점을 드러냈다.
하지만 최근 딥러닝과 머신러닝 기술이 급속도로 발전하면서 과거에 비해 AI를 통한 감염병 예측 정확도 및 확산방지를 위한 활용도가 더욱 커졌다는 것이 전문가들 의견이다.
이전에는 분석에 필요한 대량의 데이터가 신속하게 제공될 수 없었기 때문에 AI는 극히 제한적 기능만을 수행했다.
하지만 지금은 뉴스 사이트 및 소셜미디어, SNS 등을 통해 감염병과 관련한 수많은 정보가 생산되고 있고 이를 AI가 알고리즘을 통해 분석, 감염병의 발병 및 확산에 대한 정보를 제공할 수 있다는 것이다.
국내는 통신사 '스마트 검역시스템' 활용···연내 자가격리자 모니터링시스템 시범사업 예정
국내의 경우에는 지난 2015년 메르스 사태 이후 검역 및 방역 체계 강화 요구가 커지면서 ICT 정보를 활용한 감염병 대응에 나서고 있다.
2016년부터 이동통신사 로밍데이터를 활용해 시행되고 있는 ‘스마트 검역 시스템’이 대표적인 예다.
이동통신사들이 오염지역 방문 후 귀국하는 가입자들 정보를 질병관리본부에 제공하며 질본은 이동통신사들로부터 제공받은 정보를 기반으로 감시기간 동안 대상자들에게 신고법 등을 안내하는 문자를 발송하는 방식이다.
이에 더해 감염병 확진자의 경우에는 기지국 정보를 바탕으로 구체적 동선이 정부 부처에 제공돼 감염병 확산 방지에 활용되고 있다.
정부 차원에서 보다 체계적인 감염병 대응을 위해 ICT 및 빅데이터를 활용하는 사업도 추진 중이다.
방역연계 범부처 감염병 연구개발 사업단은 보건복지부, 과학기술정보통신부 등 7개 부처가 참여하고 총 400억원의 사업비가 투자된 국가방역체계 강화 사업을 진행하고 있다.
2018년에 출범한 해당 사업은 감염병 유입차단을 위한 한국형 생물 감시망 구축, 현장 대응을 위한 진단키트 개발, 확산방지를 위한 시스템 등을 마련해 2022년에는 방역 현장에서 활용을 목표로 하고 있다.
구체적으로 확산 방지를 위한 빅데이터 기반 감염병 위험도 평가도구 개발, 감염병 전파 규모 및 확산 분석 체계 구축 등을 준비 중이며 자가격리자 모니터링 시스템은 올해 내에 시범사업이 진행될 예정이다.
시범사업과 관련, 정부 사업단 관계자는 “현재는 보건소에서 일일이 방문하거나 유선을 통해 격리자 모니터링을 하고 있어 현장에서 어려움이 크다”며 “2020년 신규 과제로 자가 격리자 모니터링 시스템 시범사업을 시작할 계획”이라고 밝혔다.
그는 이어 “현재 신종 코로나 바이러스에 바로 시스템을 적용하기는 어렵지만 시범사업을 통해 정확도 등의 검증이 이뤄지면 향후 실제 현장에 도입이 가능할 것”이라고 덧붙였다.
박민식 기자 (
