앞으로 인공지능 기술이 감염병 대유행에 효과적으로 활용될 전략으로 인공지능(AI)의 역할이 늘고 있다.

7일 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 최근 발간한 보고서 '포스트 코로나 시대를 맞이한 AI 기반의 감염병 대응 전략'에 따르면 코로나19와 같이 기존 정보가 부족한 신종 감염병의 경우 초기 단계에서 제한된 데이터를 기반으로 질병의 특성을 신속하게 파악하는 것이 중요하며 이러한 분석에 인공지능 기술은 탁월한 역량을 발휘할 수 있다.

중국 우한시의 화난 해산물 도매시장에서 최초로 보고된 코로나19는 지금까지 공식적으로 보고된 바가 없는 새로운 종류의 코로나 바이러스로 알려지면서 국가별 대응 전략 결정에 큰 혼선을 빚은 바 있다.

실제로 캐나다의 스타트업인 블루닷(BlueDot)은 인공지능을 활용해 세계보건기구보다 먼저 2019년 말에 코로나19의 전파 위험성이 높은 도시들(방콕, 서울, 타이베이, 도쿄 등)을 예측했다는 점에서 세계적인 관심을 모았는데 이 때에는 주로 국가 및 도시 간 항공권 데이터를 사용한 것으로 알려졌다.

질병의 확산을 예측하기 위해 전통적으로 수리방정식 기반의 예측 모델이 사용돼 왔다.

과거에는 국가 간 유동 인구의 비율과 이동 속도가 빠르지 않았기 때문에 이와 같은 전통적인 수리모델에 의한 질병의 전파 속도와 경로 예측이 가능했으나 최근에는 항공기 등을 통한 국가 간 교류가 급증하여 기존 모델을 통한 신속한 대응 전략 수립이 어려워지고 있다.

특히 코로나19와 같이 기존에 알려진 정보가 거의 없는 신종 감염병의 경우에는 질병 확산의 초반에 정해진 파라미터 기반의 수리모델보다는 인공지능을 이용한 제한된 데이터로부터 숨겨진 패턴을 추출해 예측에 활용하기 위한 기술개발이 중요하게 자리 잡기 시작했다.

코로나19의 사례에서도 나타났듯이 고병원성 신종 감염병이 발생하면 세계보건기구 등을 통한 세계 각국의 공조가 이루어지지만 실제로 이 새로운 질병이 언제 자국 내로 유입될지에 대한 예측과 유입 후 확산을 저지하기 위한 대응 전략 수립과 같은 의사결정은 각국의 자체적인 기준에 의해서 이루어지고 있다.

우리나라는 2015년 메르스의 국내 유행을 겪으면서 방역 정책에 많은 변화를 가져왔는데 특히 메르스 사태 당시 확진자 동선 추적에 중요한 역할을 하는 정보 공유의 부족이 큰 문제로 지적됐다.

이에 한국 정부는 감염병 관련 정보를 신속하고 투명하게 공개하기 위해서 '감염병 예방 및 관리에 대한 법률'을 개정했으며 중앙방역대책본부의 역할 강화와 감염병에 관한 정보를 한눈에 볼 수 있는 전용 웹사이트 운영, 그리고 정기적인 브리핑 등을 통해서 코로나19 시기에는 'K-방역'이라는 용어를 만들어내며 전 세계적인 주목을 받은 바 있다.

인공지능 기반 코로나19 대응 기술로는 △해외 유입 위험도 예측 △병원체 변이 추적 △백신 이상 반응 군집 분석 등이 있다.

보고서를 작성한 안인성 책임연구원은 "코로나19와 같이 기존 정보가 부족한 신종 감염병의 경우 초기 단계에서 제한된 데이터를 바탕으로 질병의 특성을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이런 분석에 인공지능 기술이 탁월한 역량을 발휘할 수 있다"고 말했다.