COVID-19
2020년 코로나 펜데믹 시대, 인공지능은 이미 코로나-19의 초기 탐지, 확진, 전파 예측의 전 과정에서 활약하고 있습니다.
현재 코로나-19 확진자의 경우 폐 컴퓨터단층촬영(CT)으로 질환의 진행 정도를 진단합니다.
폐 CT만으로 바이러스의 감염 여부를 확진할 수는 없지만, 전문가의 분석을 통해 15분이라는 짧은 시간에 폐 손상과 질병의 진행 정도를 파악할 수 있습니다.
이때 전문가의 분석을 인공지능이 도울 수 있습니다. 지난 2020년 2월 18일 중국 톈진의과대학병원 등 연구진은 폐 CT 결과를 통해 코로나-19 감염 여부를 진단해낼 수 있는 인공지능을 개발했다고 밝혔습니다.
연구진은 코로나-19 확진 판정을 받은 453명의 폐 CT 이미지를 인공지능에게 학습시켜 코로나바이러스-19로 인한 폐 손상의 특징을 구분하도록 했습니다.
개발된 AI는 코로나-19 감염 여부를 82.9%의 정확도로 분석할 수 있습니다.
폐 컴퓨터 단층 촬영 (CT)
코로나-19 감염여부 진단
이어 2월 27일 중국 원저우의과대학병원 등 연구진은 폐 CT와 함께 코로나-19 환자들의 공통적 증상까지 확인하는 진단 인공지능도 제시했습니다.
이들 연구진은 확진자 32명과 비확진자 85명의 임상적 증상(열, 기침 등)을 인공지능에게 학습시키고, 확진자에게만 특이적으로 발견되는 18개 증상을 구분해냈습니다.
연구진은 폐 CT 영상과 함께 이들 18개 지표를 종합해 결론을 내린다면, 인공지능으로 빠르고 정확한 진단이 가능할 것이라고 설명했습니다.
인공지능으로 감염병 초기 탐지하고 전파도 예측
감염병 초기 탐지 및 확산 예측에도 인공지능이 활약합니다. 인공지능은 의학‧지리‧행정적 정보뿐만 아니라 뉴스, 소셜네크워크서비스(SNS), 항공 운항과 같은 데이터까지 종합적으로 고려해
존의 역학조사보다 빠르게 질병의 전파를 예측할 수 있습니다.
블루닷 홈페이지
실제로 캐나다의 인공지능 의료 플랫폼 업체 블루닷(BlueDot)은 세계보건기구(WHO) 보다 앞서 코로나-19 사태를 경고했습니다.
블루닷은 2019년 12월 31일 중국 우한에서 신종 코로나바이러스가 발병한 뒤 서울, 도쿄, 홍콩, 마카오 등으로 확산될 가능성이 있다고
경고했는데 이는 WHO가 경고한 2020년 1월 9일보다 이보다 9일 앞선 예측이었습니다.
블루닷은 행정 정보(인구수, 지리적 위치), 바이러스의 특징(유전자 분석, 감염 방식, 잠복기) 그리고 기존 다른 감염병의 확산 양상 등을 종합해 특정 지역에 감염병이 나타날 가능성을 분석합니다.
이후 항공권 이용 정보와 같은 이동 정보까지 포함해 바이러스가 진원지를 벗어나 다른 지역으로
퍼져나갈 확률도 계산합니다.
국제사회에 보고되지 않았던 대규모 발병 사건을 찾아낸 사례도 있습니다.
블루닷은 2016년 1월 국제학술지 '셀(Cell)'을 통해 지카바이러스가 국제적으로 확산될 것이라고 예측했습니다. 이후 2016년 2월 WHO는 국제적 공중보건 비상사태를 선포했고, 같은 해 11월 비상사태를 해제했습니다.
이후에도 블루닷은 여행자의 지카바이러스 감염 사례를 꾸준히 추적 조사했고, 비상사태가 해제된 약 7개월 후 쿠바에서 다수의 지카바이러스 감염자가 발생했을 것이라는 분석을 내놨습니다.
확인 결과 ‘숨은 발병 사례’를 보고한 이 분석은 사실로 판명됐습니다.
출처 : 차미영 기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산과학 연구단 CI‧KAIST 전산학부 교수(데이터 사이언스)