기지국 겹치니 코로나 감염률 '1.5배'…위치정보 기반 역학조사 효과 입증

기사내용 요약
KT, 게이츠 재단 지원 감염병 연구 데이터 분석 결과
AI 기반 자가진단 알고리즘·감염병 확산 예측 모델 등 개발 마쳐

[서울=뉴시스]임승혁 KT 헬스케어사업단장이 '감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구' 성과공유회에서 모바일 감시 체계를 주제로 발표하고 있다. (사진=KT 제공)

[서울=뉴시스]윤현성 기자 = 감염병 팬데믹 상황에서 통신사 기지국을 활용해 확진자들의 위치와 동선 등을 파악하는 것이 방역을 위한 역학조사 등에 유용하게 활용될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. KT가 지난해 1~6월 자사의 연구용 앱 '샤인(SHINE)'을 통해 데이터를 분석한 결과 기지국 커버리지가 겹쳤던 이용자 간 코로나19 감염률이 겹치지 않은 그룹보다 1.5배 가량 높은 것으로 나타났다.

KT는 빌&멜린다 게이츠 재단의 펀딩을 받아 2020년 5월부터 3년간 진행해 온 '감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구'를 마치고 이 연구에서 수집된 일부 데이터를 익명화해 일반에 공개한다고 30일 밝혔다.

KT는 이 연구 목표였던 '인공지능(AI) 기반 감염병 자가진단 알고리즘'과 통신 데이터를 활용한 '감염병 확산 경로 예측 모델' 개발을 완료했다.

KT는 연구를 마무리하며 컨소시엄사인 고려대 구로병원, 모바일 닥터, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 메디블록 4개 기관과 함께 성과공유회를 열고 연구 결과를 공유했다.

성과공유회에서 KT는 모바일 감염병 감시 체계와 통신데이터를 활용한 감염병 대응 기술을 발표했다. 각 컨소시엄사들은 각각 ▲3차병원의 모바일 앱을 활용한 호흡기 감염병 감시(고려대 구로병원) ▲모바일 앱 사용자 데이터를 활용한 코로나19 자가진단 모델(모바일 닥터) ▲기계학습 기반 코로나19 변이 및 백신이상반응 분석 기법(KISTI) ▲민감 데이터의 안전한 공유 및 활용을 위한 블록체인 기술(메디블록)을 주제로 발표를 진행했다.

연구 과정에서 KT는 2021년 1월 알고리즘 개발을 위한 데이터를 수집하는 연구용 앱 샤인을 내놓은 바 있다. 약 5만명의 시민이 해당 앱을 통해 코로나19 관련 데이터 수집에 참여했다.

KT는 이번 연구를 통해 통신사 기지국 위치를 활용했던 코로나19 초기 역학조사 방식의 효과성을 확인했다. 샤인 앱 데이터 분석 결과 2022년 상반기 샤인 앱에 코로나19 PCR 검사결과를 등록한 이용자 중 서로 기지국 커버리지가 겹쳤던 이용자 간 코로나19 감염률(87.8%)은 그렇지 않은 그룹의 감염률(60.3%)보다 27.5% 높았다.

KT가 게이츠재단의 펀딩을 받아 진행한 동선 기반 코로19 감염위험 분석 결과. (사진=KT 제공) *재판매 및 DB 금지

KT를 비롯한 연구단은 모바일 앱을 통한 감염병 감시체제를 긍정 평가했다. 연구단은 앱을 활용한 감염병 모니터링 방식이 향후 새롭게 발병하는 팬데믹을 선제적으로 감지하는 데 활용될 것이라 전망했다. 감염병 출현 시 개인이 입력하는 건강 상태, 증상 데이터를 들여다보고 팬데믹 가능성을 도출하는 방식이다.

추후 KT와 고려대 구로병원은 '모바일 감시 및 통신데이터 활용 코로나19 확산 예측 분석' 주제의 상세 연구결과를 전문학술지에 발표할 예정이다.

김우주 고려대 구로병원 감염내과 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 입증한 모바일 감시체계와 같이 통신, 의료, 빅데이터, AI 등을 융합한 디지털 방역 체계에 관심을 가져야 한다"고 전했다.

송재호 KT AI/DX융합사업부문장(부사장)은 "게이츠재단과 함께한 이번 연구는 모바일 앱을 활용한 선제적 감염병 대응 가능성을 확인한 계기"였다며 "샤인 홈페이지를 통해 공개하는 데이터들이 적극 활용돼 향후 국내외 감염병 대응 연구 발전에 도움이 되길 기원한다"고 말했다.

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