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‘감염병연구포럼’ 주제 발표 안인성 과학기술정보硏 책임연구원

“빅데이터 분석해 시뮬레이션
이동 방향 등 대응책 마련
美선 프로젝트 추진 성과도”

미래 감염병 대응에서 인공지능(AI)이 핵심적인 역할을 할 것이라는 전망이 나왔다. AI가 보건·의학·지리학 등 다양한 빅데이터를 분석하면 감염병 이동과 확산을 사전에 파악해 미리 대처할 수 있다는 이유에서다.

안인성(사진) 한국과학기술정보연구원 책임연구원은 7일 국회에서 열린 ‘제5회 감염병연구포럼’에서 ‘4차 산업혁명 & 감염병 연구·개발(R&D) 미래’ 발표를 통해 이같이 전망했다. 감염병연구포럼은 범부처감염병대응연구개발추진위원회가 매년 개최하는 세미나다. 안 연구원은 기상청 기상기후 빅데이터 포럼의 건강분과 위원으로 활동한 바 있으며, 한국화학연구원에서도 신종바이러스 대응 융합연구단 확산방지팀장을 지낸 바 있다.

안 연구원은 “감염병 R&D 전략은 질병 대응 시 꼭 필요한 정보인 ‘병원균의 변이분석’과 ‘감염병 경로 확산’을 AI가 빅데이터 분석을 통해 시뮬레이션하는 것”이라고 설명했다. 미국에서는 이미 매사추세츠공과대(MIT), 텍사스 전술항공통제본부(TACC), 로스앨러모스 연구소, 오하이오 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨터 인프라를 바탕으로 대규모 오픈 데이터(인구이동, 질병 확산 등) 정보기술(IT), 보건학, 의학, 지리학 등의 다학제 간 융합연구를 통해 분석하고 있다. 이를 통해 유행 가능성이 있는 질병 등의 위험도를 사전에 제시하는 프로젝트를 추진 중이며, 일부분 성과를 내고 있다.

안 연구원은 국내에서도 머지않은 미래에 감염병 유입을 탐지하고 추적해 조기대응이 가능할 것으로 예상했다. 실제 주변국의 감염병 변이 발생현황이 평가되면 교역수준·변이율·중간전파 가능성 등을 기계학습 기반 AI를 통해 위험도를 분석할 수 있다. 신종질병 정보를 전문가 그룹에 신속하게 제공하고, 국내 유입이 발생하면 국내 3400여 개 읍·면·동 수준의 질병 확산 시뮬레이션을 진행해 대응책을 마련하는 방식이다. 구체적으로 휴교, 도로망 차단, 격리, 백신 접종 등 다양한 대응방안을 시뮬레이션해 어느 수준의 대응이 가장 적합한지 효과성을 도출할 수 있다. 이 같은 정보를 바탕으로 정부는 위험성 평가지표를 질병 컨트롤 타워에 제공해 신속 대응할 수 있게 된다.

안 연구원은 ‘텍사스 대유행 독감 툴킷(The Texas Pandemic Flu Toolkit)’을 예로 들었다. 이는 TACC가 웹을 기반으로 개발한 독감 시뮬레이션 시스템으로, MIT는 이를 활용해 2013년 뉴욕시 동쪽 해안에서 시작된 감염병이 고속도로망을 통해 확산하는 모습을 시뮬레이션했다. 안 연구원은 또 미국 노스웨스턴대학 등이 주축이 돼 2005년에 수학모델을 기반으로 개발한 국제감염병확산모델 ‘글림비즈(GLEAMviz)’, 모기를 수집 후 분석해 지카·에볼라·메르스(중동호흡기증후군)와 같은 전염병을 예방하는 마이크로소프트사의 ‘프리모니션 프로젝트(Project Premonition)’ 등을 우수사례로 꼽았다. 이용권 기자 freeuse@munhwa.com