"기지국 겹치니 코로나 감염률 1.5배 높아"…KT, 위치정보 기반 역학조사 효과 입증

KT는 빌&멜린다 게이츠 재단의 지원을 받은 ‘감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구’를 마치고 일부 데이터를 익명화해 공개한다고 30일 발표했다.

2020년 5월부터 3년간 진행해온 이 연구를 통해 KT는 ‘인공지능(AI) 기반 감염병 자가 진단 알고리즘’과 통신 데이터를 활용한 ‘감염병 확산 경로 예측 모델’을 개발했다.

KT는 최근 컨소시엄 사인 고려대 구로 병원, 모바일 닥터, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 메디블록 등과 함께 개최한 성과공유회에서 모바일 감염병 감시 체계와 통신데이터를 활용한 감염병 대응 기술을 발표했다.

KT는 2021년 1월 연구용 데이터를 수집하는 앱 ‘샤인’을 내놨다. 5만여명의 시민이 앱을 통해 코로나19 증상, 백신접종 여부 및 접종 후 증상, PCR 검사 결과 등 데이터 수집에 참여했다. KT는 연구를 통해 통신사 기지국 위치를 활용했던 코로나19 초기 역학조사 방식의 효과성을 확인했다.

데이터 분석 결과 2022년 상반기 샤인 앱에 코로나19 PCR 검사 결과를 등록한 이용자 중 서로 기지국 커버리지가 겹쳤던 이용자 간 코로나19 감염률(87.8%)은 그렇지 않은 그룹의 감염률(60.3%)보다 27.5%포인트 높았다. 사용자 간 기지국 위치가 확진자와의 접촉 가능성을 나타내는 유의미한 정보란 사실이 확인됨에 따라 앞으로도 감염 위험 예측 수단으로 활용될 것으로 예상된다.

KT를 비롯한 연구단은 모바일 앱을 통한 감염병 감시체제를 긍정 평가했다. 앱을 활용한 감염병 모니터링 방식이 향후 새롭게 발병하는 대규모 감염병을 선제적으로 감지하는 데 활용될 것이라는 전망이다. 감염병 출현 시 개인이 입력하는 건강 상태, 증상 데이터를 통해 팬데믹 가능성을 도출하는 방식이다.

KT는 샤인 앱에 수집된 데이터 중 코로나19 셀프체크 데이터와 백신 접종 후 증상 데이터 일부를 익명화해 샤인 홈페이지에 공개한다. 별도 연구 목적으로 활용하고자 하는 기관은 샤인 홈페이지에서 데이터 신청 양식을 작성하면 된다.

김우주 고려대 구로병원 감염내과 교수는 “그동안 감염병에 대한 역학조사는 접촉자를 일일이 추적하는 등 아날로그 방식으로 한계가 많았다”며 “앞으로 닥칠 미지의 신종 감염병 유행에 효과적으로 대응하기 위해서는 통신, 의료, 빅데이터, AI 등을 융합한 디지털 방역 체계에 관심을 가져야 한다”고 말했다.

송재호 KT AI/DX융합사업부문장(부사장)은 “게이츠 재단과 함께한 이번 연구는 모바일 앱을 활용한 선제적 감염병 대응 가능성을 확인한 계기”라며 “샤인 홈페이지를 통해 공개하는 데이터들이 향후 국내외 감염병 대응 연구 발전에 도움이 되길 기원한다”고 말했다.

이승우 기자 leeswoo@hankyung.com

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