KT-게이츠 재단 '감염병 예측 모델' 연구 성과

KT가 빌&멜린다 게이츠 재단 지원을 받아 지난 3년 간 진행된 차세대 방역 연구를 통해 통신 데이터를 활용한 '감염병 확산 경로 예측 모델'과 '인공지능(AI) 기반 감염병 자가 진단 알고리즘'을 개발했다.

4월 30일 KT에 따르면 지난 28일 컨소시엄 협력사인 고려대 구로병원, 모바일 닥터, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 메디블록 등 4개 기관과 성과공유회를 가졌다.

협력사들은 각각 △3차병원의 모바일 애플리케이션을 활용한 호흡기 감염병 감시(고려대 구로병원) △모바일 앱 사용자 데이터를 활용한 코로나19 자가진단 모델(모바일 닥터) △기계학습 기반 코로나19 변이 및 백신 이상반응 분석 기법(KISTI) △민감 데이터의 안전한 공유 및 활용을 위한 블록체인 기술(메디블록) 등을 주제로 발표를 진행했다.

연구 과정에서 KT는 2021년 1월 알고리즘 개발을 위한 데이터를 수집하는 연구용 앱 '샤인(SHINE)'을 내놨다. 약 5만명의 시민이 샤인을 통해 코로나19 관련 데이터 수집에 참여했다.

이번 연구를 통해 통신사 기지국 위치를 활용했던 코로나19 초기 역학조사 방식의 효과도 확인했다. 샤인 앱 데이터 분석 결과, 지난해 상반기 샤인 앱에 코로나19 PCR 검사 결과를 등록한 이용자 중 서로 기지국 커버리지가 겹쳤던 이용자 간 코로나19 감염률은 87.8%로, 커버리지가 겹치지 않은 그룹의 감염률(60.3%) 보다 약 27.5%p 높았다.

향후 KT와 고려대 구로병원은 '모바일 감시 및 통신 데이터 활용 코로나19 확산 예측 분석' 주제의 상세 연구결과를 전문학술지에 발표할 예정이다.