E-NEWSLETTER NO.121 November 2020

2019년 중국에서 원인불명의 폐렴이 발생했다는 내용이 공식적으로 발표된 이래, 현재까지 전 세계는 여전히 코로나19(COVID-19)라는 유례없는 바이러스에 직면해있다. 코로나19라는 바이러스는 기존에 연구된 바도, 관련 치료제도 없었던 만큼 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI), 빅데이터와 같은 정보통신기술(ICT)을 활용해 질병에 대응하고자 하는 관심이 그 어느 때보다 높았다. 물론, 여기에는 AI, 빅데이터, 로봇과 같은 지능화 기술의 비약적인 성장으로 이전과는 다르게 실제 산업, 사회 현장에서 적용될 만큼 발전된 것도 한 몫을 했다고 생각한다.
특히, 다양한 지능화 기술 중에서 AI는 시급한 대처가 필요한 전염성 바이러스에 효율적이고, 빠른 대처가 가능하다는 점에서 바이러스의 추적, 예방, 대응, 회복 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 실제로, 일본제약공업협회에 따르면 신약 개발에 AI를 활용했을 때 개발 기간이 평균 10년에서 3년으로 단축되고, 그 비용도 절반가량으로 절감된다고 한다. 세계보건기구(WHO)에서 ‘코로나19와의 공존법을 터득한다면 관련 제한 조치를 끝낼 수 있다.(20.‘9월)’고 언급한 만큼 코로나19의 종식을 넘어 공존을 위한 방법을 모색하기 위해 바이오, 제약사와 같은 산업계 뿐만 아니라 정부, 학계에서도 적극적으로 AI를 활용한 코로나19 관련 연구를 추진하고 있다.

코로나19 대응을 위한 인공지능 기반 프로젝트, CIFAR

캐나다는 AI를 활용해 코로나19 대응 연구를 적극적으로 수행하는 대표적인 국가 중 하나이다. 정부 주도로 프로젝트를 추진 중이며, 그 중 캐나다 비영리 연구단체이자 싱크탱크(think tank)인 ‘캐나다 고등연구소(Canadian Institute for Advanced Research, CIFAR)’에서 추진하는 ‘AI Research Project’가 핵심이다. 해당 프로젝트는 14개 세부 프로젝트로 구성되어 있으며, 2020년 3월부터 시작해 최소 3개월에서 최대 1년 동안 추진될 예정이다. CIFAR은 이 프로젝트를 통해 코로나19에 효과적인 치료법을 발굴하고, 사회적 거리두기와 같은 공공보건 조치를 지원하며, 바이러스 전파를 이해하기 위한 기계학습 연구와 응용프로그램을 개발하고 있다.
구체적으로 AI를 활용해 코로나19에 취약한 계층을 식별·보호하기 위한 연구, 기존 약물에서 코로나19를 치료할 수 있는 후보군을 식별·검증하는 연구 등을 진행하고 있다. 특히, 프로젝트 중에는 코로나19로 어린이와 가족이 겪는 스트레스와 정서적·물리적 피해를 평가하기 위한 연구, 소셜미디어에 AI를 적용하여 팬데믹이 정신건강에 미치는 영향력 연구 등도 포함되어 있는데 코로나19 확산 초기부터 심리방역에 관한 연구를 진행했다는 점에서 의의가 크다. 또한, CIFAR는 코로나19 액션펀드(COVID-19 Action Fund)를 조성해 개인과 단체가 코로나19를 해결하기 위한 학제 연구에 직접 후원할 수 있도록 지원하고 있다.

COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19)

최근 코로나 2차 대확산 패닉에 빠진 유럽의 경우에도 비영리단체, 유수의 대학을 중심으로 AI기반의 코로나19 연구가 진행 중이다. 범유럽 비영리 단체 ‘유럽학습 및 지능형 시스템 연구소(European Laboratory for Learning and Intelligent Systems, ELLIS)’는 기계학습(ML)을 중심으로 AI활성화를 통한 유럽의 경제성장을 지원하는 기관으로 AI를 기반으로 총 17개의 ‘코로나바이러스 프로젝트(Covid Project)’를 실시하고 있다. 프로젝트 내용은 크게 두 가지로 구분될 수 있다.
첫째로, AI를 이용해 코로나19를 추적·억제·예측하기 위한 통계 모델을 구성하고, 다량의 생물학 데이터를 종합·분석하여 효율적인 환자 관리를 지원한다. 관련 연구로는 AI 방법론을 설계하여 전자건강기록(EHR) 데이터를 이용해 집중치료실(ICU)에 있는 코로나19 환자의 합병증과 위험도를 예측하고, 딥러닝을 적용해 흉부 X선과 흉부 CT를 통해 코로나19를 보다 빠르게 식별하기 위한 연구 등이 있다.
둘째, 코로나19 연구를 지원하기 위한 데이터셋(data set)을 구축하고, 센싱 데이터, 핸드폰 데이터 등을 활용한 자가검진 지원과 해당 데이터가 얼마나 중요한 역할을 하는지에 관해 연구한다. 특히, 코로나19와 코로나바이러스 계열에 관한 4만 4천개의 학술기사와 3만 3천개의 기계판독 가능한 전문(full text)로 구성된 데이터셋(COVID-19 Open Research Dataset, CORD-19)을 구축·공개하여, 코로나19에 관한 전 세계적인 연구를 독려하고, 향후 글로벌 생물의학 위기에서 과학정보를 관리하는데 도움이 될 수 있는 방안을 도출한다.

Vibrations of coronavirus proteins, Designing proteins / MIT-IBM Watson AI Lab

코로나19가 팬데믹으로 번지면서 코로나19에 관한 연구에는 의학계 연구소뿐만 아니라 AI와 같은 기술 중심의 연구소에서도 관련 연구를 적극 추진하고 있다. MIT대학과 IBM이 AI를 집중 연구하기 위해 2017년 9월 설립한 ‘MIT-IBM Watson AI Lab’에서는 코로나 팬데믹에 따른 건강과 경제적 문제를 해결하기 위해 10개의 연구 프로젝트를 추진, 지원 중이다. 코로나19 환자의 패혈증을 조기에 발견하거나, 경제 활성화와 동시에 코로나19 확산을 차단하는 방법을 모색하고, 최고의 마스크 제작을 위한 재료를 발굴하는 등 AI기술을 활용한 코로나 바이러스의 치료, 대응, 공존방안까지 모색하고 있다. 10개의 연구 중 대부분이 현재 발생하고 있는 공중보건이나 경제적 문제를 해결하는데 초점이 맞춰져 있지만, 코로나19가 지나간 후에도 위험을 어떻게 평가하고 대처할지에 대해 지속적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.

코로나19가 지나간 후에도 재유행의 가능성이나, 이번과 같은 예상치 못한 바이러스가 창궐하지 않을 것이라고 아무도 예측하지 못한다. 코로나19를 계기로 우리는 질병 관리 및 대응에서 ICT의 역할이 얼마나 중요한지 한 번 더 확인하게 되었으며, 나아가 이러한 바이러스에 선제적으로 대응하기 위해서도 ICT가 핵심적인 역할을 할 것이라고 생각된다. 따라서, 의료, 과학계 연구자들을 위한 데이터 공개 문화를 확산하고, 연구를 위한 도구(tool)를 지원하는 것은 선택이 아니라 필수가 될 것이며, 우리나라 마스크 앱 개발 사례에서 보듯 양질의 데이터 공유의 파급효과는 민간, 개인으로 확산되어 새로운 서비스를 탄생시키는 선순환 효과를 발생시킬 것이다. 더불어, 질병 예방·확산 및 치료 등에 대응해 의료계, 기업체에서도 ICT 기업과 데이터 과학자들과의 협업에 열린 시각을 가진다면, 제2의 코로나, 제3의 코로나 앞에서도 끄덕없을 것이며, K의료의 면모를 다시 한 번 더 보여줄 수 있을 것이라 생각한다.