공공기관, 빅데이터로 '고질병' 해결한다

건보, 내달 'AI 질환예측' 서비스
당뇨·간암진단 정확도 90% 달해
병무청, 병역기피자 포착에 활용
공공분야 서비스 난제 해결 기대

공공기관들이 빅데이터를 활용해 공공분야 난제 해결에 나섰다. 오랜 기간 쌓아온 빅데이터를 인공지능(AI) 등 최신 기술과 융합, 과거 방식과 기술로는 활용하기 힘들었던 문제를 해결하는 한편 전혀 새로운 컨셉의 공공서비스를 내놓고 있다.

국민건강보험공단은 개인별 발병 확률이 높은 질병을 예측해주는 '인공지능 질환 예측 서비스'를 개발해 다음달부터 시범서비스를 시작한다. 건보공단이 보유한 건강검진, 진료기록 데이터를 AI 머신러닝 방식으로 학습시킨 결과를 대국민 서비스에 활용하는 것.

서비스 사용자는 당뇨, 치매, 위암 등 주요 6개 만성질환, 암질환 발병 확률을 파악하고 대비를 할 수 있다. 현재 당뇨와 간암은 90% 이상의 확률로 발병을 예측할 수 있으며, 나머지 질환도 기존의 통계 분석 방식보다 7~22% 높은 정확도를 보인 것으로 확인됐다.

강지혜 건보공단 빅데이터운영실 차장은 "노인 인구가 빠르게 늘어나는 상황에서 만성질환 발병률을 줄이는 게 국민부담을 덜어주는 길"이라며 "치료 중심에서 예방 중심으로 패러다임을 전환하는 데 이번 서비스가 기여할 것"이라고 말했다. 이어 "국민 인식조사에서 응답자의 98% 이상이 예측서비스가 필요하고 이용할 생각이 있다고 답했다"며 "다음 달부터 공단 건강정보포털에서 시범서비스를 제공할 예정"이라고 말했다.

병역면탈 범죄를 잡아내는 데도 빅데이터 분석이 활용될 예정이다. 병무청은 올해 중 빅데이터 분석을 활용한 '병역면탈 범죄 의심자 포착' 서비스를 개발 완료하고 수사에 적용할 예정이다.

기존에 수일이 걸렸던 면탈 의심자 명단을 24시간 내에 추출하고, 수사의 정확도를 높이겠다는 것. 병무청은 2010년부터 2016년까지 병역판정검사에서 4급 이상을 받은 30만명의 데이터를 이용, 연도별, 지역별, 병원별로 비정형적으로 증가한 항목을 도출해, 실제 병역면탈자 명단과 대조하는 방식으로 분석모델을 개발했다.

김지은 병무청 정보기획과 직원은 "실제 병역면탈자로 확정된 경우가 1000건 미만이라, 포착 정확도는 53.7% 정도"라며 "신규 면탈자에 대한 이력관리와 분석기술 고도화를 통해 점차 분석모델을 업그레이드할 것"이라고 말했다. 또 "현재 병역면탈 조사대상자가 33만여 명에 달하지만, 수사인력은 38명에 불과한 상황"이라며 "분석모델을 수사에 적용하면 병역면탈 기획수사를 강화하고 행정 효율을 크게 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

이들 사례는 행정안전부가 전국 공공기관을 대상으로 진행한 '공공 빅데이터 우수사례 경진대회'에 접수됐다. 총 54개 공모작이 접수된 가운데 예선을 거친 16개 기관이 16일 정부서울청사에서 심사위원과 국민평가단이 지켜보는 가운데 빅데이터와 인공지능 기술을 결합한 대국민 서비스를 소개했다.

심사를 맡은 박주석 한국빅데이터학회 학회장은 "공공 빅데이터 활용 사례가 해마다 일취월장하고 있다"며 "발표 사례의 상당수를 전파 모델로 확대해 적용한다면, 국민에게 빅데이터 행정의 우수함을 보여줄 수 있을 것"이라고 말했다.

엄보람기자 BBoram@dt.co.kr