[베리타스알파=나동욱 기자] 세종대는 우종필 빅데이터 연구팀(우종필 황재원 이병욱 이차민 김민성 이지은)이 빅데이터를 활용한 인공지능 및 기계학습 방법을 통해 독감/폐렴/수족구병에 대한 환자수를 실시간으로 예측할 수 있는 시스템을 개발했다고 29일 밝혔다. 우 교수팀의 연구는 올해 경영정보관련 춘계 통합학술대회에서 발표됐다.
현재 정부기관에서 발표하는 독감 환자수는 병원에서 독감으로 확진 받은 환자수를 모아 발표하는 구조이기 때문에 실시간 환자수 예측이 어려웠다. 우 교수팀이 개발한 실시간 예측 시스템은 일별로 예측이 가능하며, 특히 특정 질병의 확산속도를 실시간 파악할 수 있기 때문에 질병이 빠르게 확산하는 기간에 더욱 유용하게 사용될 수 있는 장점이 있다.
실시간 독감 예측 시스템은 이미 구글이 2008년 플루 트렌드(Flu Trend) 서비스를 실시해 높은 정확도를 보이다, 2013년 예측에 크게 실패한 이후 더 이상 서비스를 제공하지 않고 있다. 플루 트렌드는 구글 검색어를 분석해 독감 확산을 예측하는 시스템으로, 일반적으로 사람들이 어떤 증상이 있을 시 병원에 바로 가지 않고 먼저 증상을 검색하는 것에 착안해 제작됐다. 그러나 '2013년 독감이 크게 유행할 것'이라는 뉴스가 보도됨으로써, 실제 독감이 걸리지 않은 사람들까지 백신에 관련된 단어를 검색하게 됐고, 이는 환자수를 과대추정하게 하는 원인으로 작용했다. 우 교수팀은 이러한 오류를 줄이기 위해 질병과 관련된 각종 검색어 뿐만 아니라, 온도와 일교차같은 다양한 변수들를 추가해 각 질병에 적합한 모델을 정교화 하는데 주력했다.
이 예측 시스템은 향후, 전염성이 강한 유행성 질병을 조기에 파악하고 신속하게 대응해, 사회적 비용을 줄여나가는 데 도움이 될 것으로 기대됐다. 관련 정부기관 뿐만 아니라, 제약사에서도 환자수에 대한 정보를 실시간으로 입수 할 수 있어, 이를 마케팅 및 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 예상됐다.
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