KT가 감염병 역학조사를 실시할 때 일일이 추적하지 않고 인공지능(AI)과 통신데이터를 활용하는 '감염병 확산경로 예측모델'을 개발했다.
KT는 빌&멜린다 게이츠재단의 펀딩을 받아 2020년 5월부터 3년간 진행해온 '감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구'를 완료하고 이 연구에서 수집된 일부 데이터를 익명화해 일반에 공개한다고 30일 밝혔다. KT는 이번 연구결과를 컨소시엄사인 고려대 구로병원, 모바일 닥터, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 메디블록 등 4곳과 공유했다.
KT는 이번 연구를 통해 기지국 위치를 활용했던 코로나19 초기 역학조사 방식의 효과성을 다시한번 확인했다. 앞서 2021년 1월 데이터 수입용 앱 '샤인'(SHINE)을 통해 코로나19 증상, 백신접종 여부 및 접종 후 증상, PCR검사 결과 등 코로나19 관련 데이터를 수집한 바 있다. 데이터 분석결과, 샤인 앱에 PCR검사 결과를 등록한 이용자 중 서로 기지국 적용 범위가 겹쳤던 이용자간 코로나19 감염률은 87.8%로, 그렇지 않은 그룹 감염률 60.3%보다 27.5% 높았다.
KT는 이같은 결과를 통해 사용자간 기지국 위치는 확진자와의 접촉 가능성을 나타내는 유의미한 정보로 이후에도 감염 위험 예측수단으로 활용될 수 있을 것으로 기대했다.
아울러 KT를 비롯한 연구단은 모바일 앱을 통한 감염병 감시체제를 긍정적으로 평가했다. 연구단은 앱을 활용한 감염병 모니터링 방식이 향후 새롭게 발병하는 팬데믹을 선제적으로 감지하는 데 활용될 것이라 전망했다.
추후 KT와 고려대 구로병원은 '모바일 감시 및 통신데이터 활용 코로나19 확산 예측 분석' 주제의 상세 연구결과를 전문학술지에 발표할 예정이다.
고려대 구로병원 감염내과 김우주 교수는 "그동안 감염병에 대한 역학조사는 접촉자를 일일이 추적하는 등 아날로그 방식으로 한계가 많았다"며 "향후 닥칠 미지의 신종감염병 유행에 효과적으로 대응하기 위해서는 KT와 함께 유용성을 입증할 모바일 감시체계와 같이 통신, 의료, 빅데이터, AI 등을 융합한 '디지털 방역 체계'에 관심을 가져야 한다"고 말했다.
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