공공의료와 소셜미디어 데이터 종합해 '전염병 예측'

인공지능(AI)이 질병 예측 패러다임을 바꾼다. SAS, 블루닷 등 AI를 활용한 기업이 전염병 예측 중심에 섰다. 전염병 발생 후 사후 대응에 나서는 것이 아닌 데이터를 기반으로 향후 문제가 되는 감염원을 확인, 사전·사후 대응에 도움을 준다.

SAS는 최근 중국에서 AI 기반 데이터 분석 플랫폼 'SAS 바이야' 'SAS 비주얼 애널리틱스' 솔루션을 활용해 중국 내 지역별 코로나19 모니터링·경고 분석 플랫폼을 구축해 실행중이다. 해당 플랫폼은 공공 의료 데이터뿐 아니라 소셜 미디어 등 일반 데이터까지 수집한다. 환자 상세 정보, 이동경로, 확산 추세 통계, 예상확진자 수 까지 다양한 정보를 제공한다. 웨이보, 바이두 등 소셜에서 수집한 자료는 도움이 필요한 지역 규모, 수준을 파악하는 데 활용한다.

테레사 도 SAS연방 보건 부문 이사(조지워싱턴대 감염병 역학 및 생물통계학교수)는 “공중 보건을 위협하는 데이터 수집은 수십년 전에도 있었지만 모두 수작업으로 이뤄졌고 많은 시간을 요구했다”면서 “자연어 처리 기술로 정보를 직접 추출하고 보건정보 위협, 조기 징후에 대한 통찰력을 제시하는 등 질병예측, 대응의 패러다임을 바꾼다”고 말했다.

SAS는 식품의약국(FDA), 질병통제예방센터(CDC), 보건의료재정청(CMS) 등 미국뿐 아니라 세계 공중 보건 관련 공공기관에 질병 관련 분석 기술을 지원한다.

SAS 바이야기반 비주얼애널리틱스를 통해 구현한 중국 각 지역별 코로나19 경고분석 대시보드

캐나다 기업 블루닷은 데이터에 기반해 코로나19 확산을 가장 먼저 경고했다. 이미 지난해 12월 31일 중국 우한에서 시작한 코로나19를 확인 뒤 서울과 도쿄, 홍콩, 마카오, 타이베이 등으로 확산될 확률이 높다는 알림을 고객사에 보낸 것으로 알려졌다. 세계보건기구(WHO)가 발표한 질병 확산 공식 경고(1월 9일)보다 10일 가까이 빨랐다. 블루닷은 캐나다뿐 아니라 싱가포르 등 국가 보건당국을 고객으로 두고 있다.

AI를 활용한 질병예측 툴은 블루닷과 SAS가 보여준 것 처럼 다양한 분야 정보를 수집해 활용가능하다. 병원에서는 수집 데이터를 기반으로 바이러스 의심 증상을 식별하고 공항에서는 체온 모니터링으로 질병 감염 가능성 높은 사람은 출국을 제한한다. 모여진 데이터는 실시간으로 전송 돼 감염자 발생시 항공편 승객 명단 데이터를 활용해 신속하게 다른 승객 감염 위험성을 파악한다.

이를 바탕으로 항공 이용 패턴, 국가 간 출입국 정보, 호텔 투숙 정보까지 모든것을 종합해 분석하기 때문에 감염병 확산 차단까지 가능하다.

도 이사는 “블로그 등 기타 정보를 통해 감염 발생 조기 징후를 찾고 병원 입원 기록으로 발열 등 징후가 보이는 환자 수 증가를 검증 가능하다”면서 “유전자 정보를 통해 공중 보건 위협이 증가하는지 바이러스가 어떻게 연관 돼 있는지 확인 가능하다”고 설명했다.

이어 “유전자 정보는 감염 가능성이 높은 동물 숙주와 그 위험이 사람에게 감염되는 경로에 대한 인사이트를 제공한다”고 덧붙였다.

정영일기자 jung01@etnews.com

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