코로나19 팬데믹(세계적 대유행)에 효율적으로 대응하기 위한 수단으로 디지털혁명을 이끈 핵심 기술이 큰 활약을 하고 있다. 빠르게 코로나19 확진자를 탐지해 주는 인공지능(AI)기술, 블루투스 기반 웨어러블을 사용한 접촉자 추적 기술, 원격 의료 네트워크, 빅데이터와 공간정보를 결합한 코로나19 전파예측 기술 등이 주목받고 있다.
EE타임스는 지난달 30일(현지시각) 정부·의료기관·고용주들이 코로나19 팬데믹 지속에 대응, 안전성을 높이기 위해 활용하는 핵심 솔루션으로 이 4가지를 꼽았다.
보도는 여전히 효과적인 코로나19 백신이나 치료법이 없는 가운데 각국 정부가 이에 대응, 데이터 시각화·선별·접촉자 추적에 이르는 모든 것을 연결한 대규모 디지털 기기 통합망을 구축해 활용하는 데 주목했다.
◆빠른 코로나19 검사를 위한 AI
AI기술에 의한 신속한 코로나19 검사 결과 확인은 초기 단계에서 제공받을 수 있는 가장 가치 있는 자산 중 하나다. 이는 초기 치료뿐만 아니라 훨씬 더 성공적인 봉쇄와 추적을 가능하게 하기 때문이다.
지난달 9일 발간된 네이처 커뮤니케이션즈는 연구들이 개발한 AI시스템을 설명하고 있다. 연구진은 코로나19, 인플루엔자-A/B, 비(非)바이러스 공동체성, 비폐렴 대상자 등에게서 얻은 1만장 이상의 CT 데이터셋으로 AI를 평가했다.
이 딥러닝 AI 시스템은 CT 데이터를 직접 입력받아 폐를 구분하고 코로나19 진단을 한다.
전문의들과 비교한 판독 성과는 놀라웠다.
5명의 방사선과 의사가 참여한 CT 판독 결과 AI 시스템은 보다 어려운 판독 작업에서 이 의사들 모두에 비해 2배의 속도로 결과를 내놓았다.
이 코드는 깃허브에서 구할 수 있는 오픈 소스다. 특히 최초의 진단 검사를 위해 CT 스캔이나 흉부 엑스레이를 일상적으로 시행하는 국가의 경우 더욱 효율적 코로나19 탐지의 시작이 될 수도 있다.
◆웨어러블 기기로까지 확장된 블루투스 기반 접촉자 추적망
일부 기업들은 스마트폰을 넘어 블루투스를 통해 노출 알림 시스템 범위를 확대하기 위해 힘을 합치기 시작했다.
이들은 기존 스마트폰 기반의 노출 알림 시스템(Exposure Notification System·ENS) 적용 범위를 웨어러블 기기로 확대하기 위한 표준을 마련하기 위해 협력하기 시작했다. ENS를 더 많은 기기에 포함되도록 하면 스마트폰을 잘 사용하지 않거나, 사용하기 어려운 환경에서 작업 중인 집단의 코로나19 노출에 더 잘 대응할 수 있다.
모든 공공 ENS는 이미 스마트폰에 내장돼 있는 블루투스 기술을 사용, 코로나19 확진을 받은 사람과 접촉한 사용자에게 통지하고 있다. 그러나 이는 모든 인구 부문, 특히 돌봄 시설에 살고 있는 초등학교 연령의 어린이와 노인들에게 적절한 지원을 제공하지 못한다. 접촉자 추적은 전체 인구를 대상으로 할 때 엄청나게 효과적인데 (*일부 국가에서는)이러한 네트워크 문제를 개선하는 스마트폰 기술에 지속적으로 접근할 가능성이 더 낮다.
대규모 근로자 밀집 작업장도 마찬가지다. 미국의 에스티모트(Estimote) 같은 기업들은 이같은 장소 작업자들에 대한 안전 대책으로 자사의 웨어러블 기기를 사업주에게 직접 마케팅하고 있다. 이 소형 기기는 너무 가까이서 이동하는 직원들에게 소리를 내 경고하는 것은 물론, 접촉자 추적 대시보드와 연동돼 작동하므로, 기업들은 누군가가 양성 반응을 보일 경우 다른 노출된 팀원을 신속하게 찾을 수 있게 해준다.
모든 상호작용은 익명으로 저장되며, 영향받은 직원의 목록은 증상이 보고될 때만 생성되며, 직원의 프라이버시를 존중하는 식으로 운영된다.
또한 익명화된 데이터는 직장에서의 사회적 거리 두기 행위의 전반적 효과를 측정하는 데 도움이 되며, 직장 내 코로나19 관련 대응 절차와 지침을 실시간으로 조정할 수 있게 해 준다.
◆원격의료를 통한 안전한 환자진료 및 필수 의료서비스 접근
원격의료 플랫폼은 새로운 것이 아니지만, 코로나19 팬데믹은 그것들을 사용하는 방법과 이들이 할 수 있는 능력을 변화시키고 확장시켰다.
코로나19 이후 (여러 나라에서)환자의 의료 이력·건강 교육·건강 치료 관리·약물 사용 리뷰 등을 모두 원격으로 제공하는 가상 앱 붐이 일고 있다. 한편, 원격중환자 치료는 온라인 플랫폼을 통해 중증 위급 환자 관리에 협력하면서 대규모 환자 집단의 원격 모니터링을 가능케 한다.
원격의료 로봇 역시 더 이상 공상과학 소설만의 얘기가 아니다. 로봇은 수십 년 동안 건강관리 분야에서 고정적인 역할을 해 왔지만, 새로운 원격 의료 도구들은 진정한 의료지원 자원으로 재탄생해 활용되기 시작했다.
예를 들면 원래 병원 주변에서 보급품을 나르기 위해 설계되거나 외과적 도움을 주기 위해 사용됐던 로봇이 걷고 말하는 헬스케어 키오스크로 바뀌고 있다. 이 로봇들은 환자로부터 명령을 받아 환자에게 물건을 전달하고, 노약자나 몸이 약한 환자들이 이동할 때 보조하며, 의사에게 영상 연결을 제공하고, 환자 감시자로서의 역할을 할 수 있다. V고(VGo), 인터치 헬스(InTouch Health) 등 몇몇 회사들은 원격 클리닉에서 의사가 입회한 가운데 대역을 할 수 있는 로봇을 개발했다.
◆AI 및 빅데이터로 공간정보시스템(GIS) 기반 바이러스 전파 예측 촉진하다
앞서 언급된 ENS는 사람들에 대한 실시간 데이터를 수집하기 위해 휴대폰, 모바일 결제 앱, 소셜 미디어를 사용하는 공간정보시스템(GIS)을 이용한 코로나19 확산 지도(migration map)에도 제공된다. 중국 정부의 코로나19 확산 대응에 활용된 이 지도들은 당국이 우한시장을 방문한 사람들의 움직임을 추적할 수 있게 했다.
또한 이 데이터는 기계학습 모델에 제공돼 지역내 바이러스 전파 역학을 예측하고 국경에서의 검사를 안내할 수 있는 AI 개발로 이어졌다.
이 기술은 여러 지역에서 사용되는 데이터 대시보드로 파급됐다. 물론 AI는 한계가 없는 것은 아니며 코로나19 데이터셋에 대한 교육을 받아야 한다. 현재까지 대부분의 AI모델은 중국 샘플에 기반하고 있으며, 이는 일반화되지 않을 수 있다.
이같은 활용은 개인용 기기에 국한되지 않는다. 보안 카메라·은행 카드 기록·GPS 데이터·안면 인식 기술 등 모든 것을 데이터 원천으로 활용해 잠재적 확산 지점의 종합 지도를 만들 수 있다.
이같은 빅데이터 활용은 싱가포르나 한국이 신속하게 코로나19 확산 곡선을 평평하게 만들 수 있었던 방법이다.
알고리즘 워치는 코로나19 ‘팬데믹에서의 자동화된 의사결정 시스템’에 관한 보고서에서 유럽관점의 유행병에 대응하는 기술 사용을 검토한다. 빅데이터를 활용하는 여느 기술과 마찬가지로 기술과 개인의 권리가 어떻게 교차하는가에 대한 질문이 중요하다.
그러나 이 경우 모든 가용 기술을 통해 공격적인 접촉자 추적 기술을 활용해 온 싱가포르와 한국 등은 1인당 사망률이 세계에서 가장 낮은 수준을 유지하고 있다.
