AI 기반 증상 데이터 분석 통한 감염병 조기진단 및 확산예측 연구 추진
KT는 빌&멜린다 게이츠 재단(이하 게이츠 재단)의 지원을 받아 진행하는 인공지능(AI)‧빅데이터 기반 감염병 대비 솔루션 개발을 위해 연구 데이터 수집을 위한 ‘SHINE(Study of Health Information for Next Epidemic, 신종 감염병 대응을 위한 보건 정보 연구)’ 애플리케이션을 출시하고 연구를 본격화한다고 25일 밝혔다.
지난해 4월 KT컨소시엄과 게이츠재단은 각 60억원씩 출자해 감염병 확산방지 연구를 위한 ‘감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구(A Next Generation Surveillance Study for Epidemic Preparedness)’ 지원 계약을 체결하고, 국내 협력 기관인 ‘고려대학교 의료원’, ‘모바일닥터’, ‘메디블록’, KISTI(한국과학기술정보연구원)와 함께 AI, 빅데이터 등 ICT에 기반한 감염병 대응 연구에 착수한 바 있다.
SHINE 앱은 사용자 주변의 코로나19 등 질병 발생 현황을 알려주며 발열, 두통, 기침 같은 독감 유사 증상을 입력하면 감염병 위험도를 확인할 수 있다. 사용자가 입력하는 데이터는 블록체인을 적용하여 안전하게 보관되며, 연구참여 의사를 밝힌 사용자에 한해 감염병 확산 연구에 활용된다.
SHINE 앱을 이용한 감염병 연구 데이터 수집은 두 가지 방법으로 참여할 수 있다. 첫째는 고려대학교 구로병원 김우주 교수팀이 국내 3개 병원(고려대학교 안산병원, 충북대학교병원, 한림대학교 강남성심병원)과 함께 진행하는 임상연구다. 병원을 방문한 환자를 대상으로 연구 참여 동의를 받고, 호흡기 검체 채취 검사를 통해 정확한 감염병을 진단한다. 이후 연구 참여자가 입력하는 감염병 증상 데이터를 수집해 연구에 활용한다.
둘째로 임상연구에 참여하지 않는 일반 국민도 ‘애플 앱스토어,’ ‘원스토어’와 ‘SHINE 홈페이지’서 SHINE 앱을 다운받아 참여할 수 있다. 본 연구에 대한 자세한 안내 및 연구 참여 혜택 등은 SHINE 홈페이지에서 확인할 수 있다.
KT는 고려대학교의료원과 통신 데이터를 활용한 ‘감염병 확산 경로 예측 모델’을 개발한다. 모바일닥터와 이용자의 감염병 증상과 과거 동선기록을 분석하여 독감, 코로나19의 감염 위험도를 예측하는 모델을 개발한다.
KISTI는 통신사의 로밍 데이터, SNS, 언론기사 등을 활용하여 해외에서 발생한 감염병의 국내 유입을 예측하는 모델을 개발하며, 메디블록은 연구 참여자의 데이터를 안전하게 관리하는 블록체인 플랫폼을 개발하고 운영한다.
게이츠 재단의 앤드류 트리스터(Andrew Trister) 디지털보건혁신국 부국장은 “코로나19(COVID-19) 대유행은 공공 보건 개입을 효과적으로 관리하기 위한 수단으로 병원균의 확산을 신속하게 식별하고 추적할 수 있는 능력을 가진 국가와 지역의 중요성을 보여주었다”며 “우리는 KT의 최첨단 솔루션을 통해 배운 내용을 저소득층에 제공하여 감염병 대비와 대응력을 높일 수 있길 바란다”고 말했다.
