AI 활용한 선제적 방역체계 제안, 병원·환경·공공데이터 통합 필요성 강조
전북대학교 소프트웨어공학과 조재혁 교수는 최근 대전광역시 감염병관리지원단이 주관한 ‘제4차 민·관·학 감염병 전문가 심포지엄’에서 ‘AI를 활용한 감염병 예측 및 대응’을 주제로 기조발표를 하고 데이터 기반의 과학적 방역 방안을 제시했다.
코로나19와 같은 감염병 위기에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 사후 치료 중심의 대응에서 벗어나 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 선제적 예측 체계를 구축해야 한다는 제언이 전북대학교 연구진에 의해 나왔다.
전북대학교 소프트웨어공학과 조재혁 교수는 최근 대전광역시 감염병관리지원단이 주관한 ‘제4차 민·관·학 감염병 전문가 심포지엄’에서 ‘AI를 활용한 감염병 예측 및 대응’을 주제로 기조발표를 하고 데이터 기반의 과학적 방역 방안을 제시했다고 12일 밝혔다.
지난 10일 열린 해당 심포지엄에서 조 교수는 현재 감염병 대응의 가장 큰 문제로 병원과 공공기관, 환경 분야에 흩어져 있는 데이터의 단절을 꼽았다. 의료기관의 전자의무기록(EMR)과 기상·환경 정보, 공공 보건 데이터를 하나로 연결해야 감염병 발생 위험을 미리 감지하고 신속하게 대응할 수 있다는 것이다.
이를 위해 조 교수는 병원 환자 정보와 각종 공공 데이터를 연계하는 통합관리 시스템 구축 사례를 소개했다. 데이터가 통합되면 AI를 통해 감염병 확산 추이를 실시간으로 파악할 수 있을 뿐 아니라 환자 중증도 분석, 응급실과 중환자실 병상 수요 예측, 의료장비 활용도 분석까지 가능해져 의료진과 방역 당국의 의사결정을 지원할 수 있다고 설명했다.
조 교수는 “감염병 대응의 성패는 위험 신호를 얼마나 빨리 포착하고 의료 자원을 효율적으로 배분하느냐에 달려 있다”며 “AI와 데이터 분석 기술은 정확성과 신속성을 동시에 높일 수 있는 중요한 수단”이라고 말했다.
이어 “기술이 현장에 제대로 적용되기 위해서는 데이터 수집 방식의 표준화와 기관 간 정보 공유 체계 구축, 현장 실무자의 참여가 함께 이뤄져야 한다”고 강조하며 지역 감염병 관리 기관과의 협력 의지도 밝혔다.
한편 조재혁 교수 연구팀은 감염병 예측 모델 고도화와 다기관 전자의무기록 연계 플랫폼 구축, AI 기반 역학 분석 자동화 등 관련 연구를 수행하고 있다. 전북대는 이번 발표가 대학의 AI 연구 성과를 실제 지역 방역 현장에 적용하는 산학연관 협력의 출발점이 될 것으로 기대하고 있다.
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