KT는 빌&멜린다 게이츠 재단의 지원을 받아 진행하는 인공지능(AI)‧빅데이터 기반 감염병 대비 솔루션 개발을 위해, 연구 데이터 수집을 위한 ‘SHINE(Study of Health Information for Next Epidemic, 신종 감염병 대응을 위한 보건 정보 연구)’ 앱을 출시하고 연구를 본격화한다고 24일 밝혔다.
KT컨소시엄과 게이츠 재단은 지난해 4월 각 60억원씩 공동출자해 감염병 확산방지 연구를 위한 ‘감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구’ 지원 계약을 체결했다. 이후 국내 협력 기관인 ‘고려대학교 의료원’, ‘모바일닥터’, ‘메디블록’, KISTI(한국과학기술정보연구원)와 함께 AI, 빅데이터 등 ICT에 기반한 감염병 대응 연구에 착수했다. SHINE은 KT가 본격적인 연구를 위해 국내 협력기관들과 공동개발한 연구용 앱이다.
SHINE 앱은 사용자 주변의 코로나19 등 질병 발생 현황을 알려주며 발열, 두통, 기침 같은 독감 유사 증상을 입력하면 감염병 위험도를 확인할 수 있다. 사용자가 입력하는 데이터는 블록체인을 적용해 안전하게 보관되며, 연구참여 의사를 밝힌 사용자에 한해 감염병 확산 연구에 활용된다.
SHINE 앱을 이용한 감염병 연구 데이터 수집은 두 가지 방법으로 참여할 수 있다.
우선 고려대학교 구로병원 김우주 교수팀이 국내 3개 병원(고려대학교 안산병원, 충북대학교병원, 한림대학교 강남성심병원)과 함께 진행하는 임상연구다. 병원을 방문한 환자를 대상으로 연구 참여 동의를 받고, 호흡기 검체 채취 검사를 통해 정확한 감염병을 진단한다. 이후 연구 참여자가 입력하는 감염병 증상 데이터를 수집해 연구에 활용한다.
또 임상연구에 참여하지 않는 일반 국민도 ‘애플 앱스토어,’ ‘원스토어’와 ‘SHINE 홈페이지’서 SHINE 앱을 다운받아 참여할 수 있다. 본 연구에 대한 자세한 안내 및 연구 참여 혜택 등은 SHINE 홈페이지에서 확인할 수 있다.
KT와 컨소시엄은 SHINE 앱으로 축적된 데이터를 분석해서 AI 기반의 감염병 대응 솔루션 개발에 박차를 가할 계획이다.
KT는 고려대학교의료원과 함께 통신 데이터를 활용한 ‘감염병 확산 경로 예측 모델’을 개발한다. 모바일닥터와 이용자의 감염병 증상과 과거 동선기록을 분석해 독감, 코로나19의 감염 위험도를 예측하는 모델을 개발한다.
KISTI는 통신사의 로밍 데이터, SNS, 언론기사 등을 활용해 해외에서 발생한 감염병의 국내 유입을 예측하는 모델을 개발한다. 메디블록은 연구 참여자의 데이터를 안전하게 관리하는 블록체인 플랫폼을 개발하고 운영한다.
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앤드류 트리스터 게이츠 재단 디지털보건혁신국 부국장은 “코로나19는 공공 보건 개입을 효과적으로 관리하기 위한 수단으로, 병원균 확산을 신속하게 식별하고 추적하는 능력을 가진 국가와 지역의 중요성을 보여줬다”며 “KT의 최첨단 솔루션을 통해 배운 내용을 저소득층에 제공해 감염병 대비와 대응력을 높일 수 있길 바란다”고 말했다.
김형욱 KT 미래가치추진실 부사장은 “KT는 독감과 코로나19를 포함한 신∙변종 감염병의 조기 진단으로 확산을 방지할 수 있는 해결책을 찾고자 한다”며 “우리나라의 ICT 역량을 활용한 감염병 대응 기술이 글로벌 방역에 선도적으로 기여할 수 있도록 많은 국민들의 적극적인 연구 참여를 부탁 드린다”고 말했다.