인공지능, 코로나19를 만나다: 코로나19로 되짚어보는 AI의 현재와 미래

인공지능, 코로나19를 만나다: 코로나19로 되짚어보는 AI의 현재와 미래 [AI TREND WATCH 2020-4호]

 

인공지능, 코로나19를 만나다 [AI TREND WATCH 2020-4호]
코로나19로 되짚어보는 AI의 현재와 미래

 

 

[목  차]
▶ 코로나19 위기 대응을 위한 AI·데이터 활용 사례
▶ 코로나19에 따른 주요 산업별 AI 활용 동향
▶ 코로나19 연구를 위한 오픈사이언스 동향
▶ 포스트 코로나 시대의 생활양식 변화와 AI의 역할
▶ 코로나19와 AI 산업지형의 변화
▶ 코로나19 전후 미중 AI 기술 패권 경쟁

 

 

 

코로나19 위기 대응을 위한 AI·데이터 활용 사례

 

한은영 부연구위원(AI전략센터)

개  요
전 세계적으로 코로나19 위기 대응을 위해 AI와 빅데이터가 적극 활용되면서 그 가치가 주목받고 있음
 ▶  AI·데이터는 전염병의 시작(예측)부터 종식(치료약 개발)까지 이르는 국가방역체계 전주기에 걸쳐 활용됨으로써 코로나19 위기에 효과적으로 대응 가능

 

◈ 본고에서는 국가방역체계를 ① 예측 및 유입 차단 → ② 현장 대응 → ③ 확산 방지 → ④ 신약 및 백신 개발의 4단계로 구분하여 AI·데이터의 구체적 활용 사례 및 활용 방향을 중심으로 살펴보고자 함

[AI·빅데이터를 활용한 국가방역체계 전주기에 걸친 대응]

 

◈ 이러한 활용 사례들을 통해 AI·데이터가 향후 국가방역체계 성능 고도화와 국민 안전 도모에 크게 기여할 수 있는 가능성을 확인

 

 

주요내용

◈ 코로나19가 단기간에 21세기 세계가 직면한 가장 큰 도전 중 하나로 떠오르면서, 팬데믹을 극복하기 위한 수단으로 AI와 빅데이터의 활용이 증가

▶ 대부분의 인류가 코로나19에 의해 직간접적인 고통을 받고 있는 상황에서 바이러스 확산을 신속히 차단하고 적절한 치료 방법을 찾기 위한 노력이 여러 국가에서 다방면으로 진행 중인 가운데, AI와 빅데이터의 활용이 주목받고 있음
        -  바이러스 자체와 환자 데이터를 기반으로 인공지능(AI)을 통해 패턴을 식별하고 이러한 결과를 진단과 치료에 활용하려는 노력이 이어지고 있음
▶ AI·데이터는 전염병의 시작(예측)부터 종식(치료약 개발)까지 이르는 국가방역체계 전주기에 걸쳐 활용됨으로써 코로나19 위기에 효과적으로 대응 가능
      ※ 16년 4월, 정부에서는 제2차 국가감염병위기대응기술개발추진전략(’17~’21) 발표를 통해 국가방역체계     전주기에 걸쳐 감염병 R&D 지원을 강화하겠다는 전략을 제시한 바 있음

◈  (예측 및 유입 차단) AI와 빅데이터를 활용하여 집단 감염이 발생할 위험 지역과 발생 규모를 예측하여 국민들에게 위험성을 알리고, 유입 차단을 통해 팬데믹으로의 확산을 막는 등 선제적으로 대응
▶  (예측) 감염병 확산 예측 기술은 복잡한 수학 알고리즘을 기반으로 출발하였으며, 각국의 인구통계, 교통/통근, 의료보건자료 등의 빅데이터를 수용함으로써 예측의 정확도가 개선되고 있는 추세
  -  캐나다 스타트업 ‘블루닷(BlueDot)’은 ’19년 12월 31일 전염병이 확산할 것이라는 보고서를 발간하며 코로나19 확산을 신속하게 예측
         ※ AI를 활용하여 65개국 뉴스와 전 세계 항공 티켓팅 데이터, 동식물 질병 데이터 등을 수집하고 분석하여 코로나19가 우한에서 방콕, 서울, 대만 등으로 확산될 것으로 예측
            ※ 블루닷은 에볼라 바이러스(’14년), 브라질 지카 바이러스(’16년)의 확산도 예측한 바 있음
  - 미래에는 기후변화와 인간 활동(이동 포함) 등 더 다양한 변수를 고려하여 예측하게 될 것
  -  SNS를 통해 수집 가능한 가족력 및 생활습관을 포함하여 개인·임상·여행·소셜 데이터를 결합 분석할 경우 개인별 위험 프로파일과 건강 결과 예측 정확도를 높일 수 있음(Entrepreneur, 2020.3.30.)
  -  그러나 신종 전염병 발생·확산의 예측은 충분한 역학관계를 증명할 데이터가 아직 부족하다는 측면에서 정책결정의 보조수단으로 활용해야 한다는 의견 존재
 
▶  (유입 차단) 국제협력 네트워크를 구축하여 전 세계 빅데이터(예: 외국인 로밍 데이터)를 확보하고 이를 기반으로 전염병의 유입을 사전에 차단
  -  전염병 발병지역, 노출 현황 등 각종 데이터를 AI로 분석해 방문지역의 전염병 위험 정도에 관한 정보를 제공하며, 전염병 확산 국가로 방문했을 경우, 국가관리기관에 통보해 방문자를 관리할 수 있도록 함
              ※   KT는 아프리카 케냐와 협력해 ‘글로벌 감염병 확산방지 플랫폼(Global Epidemic Prevention Platform)’을 지난해 12월에 구축하고, 사용자가 감염 위험 지역에 갔을 때 해당 플랫폼을 통해 전염병 위험 정도를 알람 메시지로 통보

 

◈  (현장 대응) AI를 활용해 신속·정확하게 판독과 진단을 수행하는 동시에 의료 자원 관리를 최적화할 수 있으며, 지능형 로봇 및 드론 등을 통해 대면 접촉을 최소화한 상태에서 의료현장을 효율적으로 관리함으로써 의료 인력의 업무 부담을 감소
▶  (AI 기반 진단) AI를 활용하여 보다 신속하고 정확하게 CT 영상 또는 X-레이 영상 등을 판독하여 코로나19 감염 여부를 진단

-  또한 코로나19 증상은 환자마다 다르게 나타날 수 있기 때문에 이전 환자에 대한 관찰 데이터를 기반으로 기계학습을 활용하여 각 환자를 위한 맞춤형 치료 과정을 개발할 수 있음

 

[AI 기반 진단 사례 및 연구]

 

 

http://www.kisdi.re.kr/kisdi/fp/kr/publication/selectResearch.do?cmd=fpSelectResearch&curPage=0&sMenuType=3&controlNoSer=44&controlNo=14743&langdiv=1&searchKey=TITLE&searchValue=&sSDate=&sEDate=

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