일반인도 앱 내려받아 독감 증상 입력, 감염병 위험도 확인 AI 기반 증상 데이터 분석 통한 감염병 조기진단·확산예측
  • 관계자들이 SHINE 앱을 이용한 연구 참여를 홍보하고 있는 모습,ⓒKT
    ▲ 관계자들이 SHINE 앱을 이용한 연구 참여를 홍보하고 있는 모습,ⓒKT
    KT는 인공지능(AI)‧빅데이터 기반 감염병 대비 솔루션 개발을 위해 연구 데이터를 수집하는 'SHINE(신종 감염병 대응을 위한 보건 정보 연구)' 애플리케이션(앱)을 출시했다고 25일 밝혔다.

    이 연구는 빌&멜린다 게이츠 재단지원을 받아 진행하는 프로젝트다.

    KT컨소시엄과 게이츠 재단은 지난해 4월 60억원씩 공동출자해 '감염병 대비를 위한 차세대 방역 연구' 지원 계약을 체결했다. 

    국내 협력 기관인 고려대학교 의료원, 모바일닥터, 메디블록, KISTI(한국과학기술정보연구원)와 함께 AI, 빅데이터 등 ICT에 기반한 감염병 대응 연구에 착수했다. 이들과 공동 개발한 앱으로 본격 연구에 나선다.

    SHINE 앱은 사용자 주변의 코로나19 등 질병 발생 현황을 알려준다. 발열, 두통, 기침 같은 독감 유사 증상을 입력하면 감염병 위험도를 확인할 수 있다. 사용자가 입력하는 데이터는 블록체인을 적용해 안전하게 보관한다. 연구참여 의사를 밝힌 사용자에 한해 감염병 확산 연구에 활용한다.

    데이터 수집은 두가지 방법으로 참여할 수 있다. 고려대학교 구로병원 김우주 교수팀이 국내 3개 병원(고려대학교 안산병원, 충북대학교병원, 한림대학교 강남성심병원)과 함께 진행하는 임상연구다. 호흡기 검체 채취 검사를 통해 정확한 감염병을 진단한다.

    연구 참여자가 입력하는 감염병 증상 데이터를 수집해 연구에 활용한다. 임상연구에 참여하지 않는 국민도 '애플 앱스토어'. '원스토어'와 'SHINE 홈페이지'에서 SHINE 앱을 다운받아 참여할 수 있다.

    KT와 컨소시엄은 SHINE 앱으로 축적된 데이터를 분석해 AI 기반 감염병 대응 솔루션 개발에 박차를 가할 계획이다. KT는 고대 의료원과 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.