KT는 이 연구 목표였던 ‘인공지능(AI) 기반 감염병 자가진단 알고리즘’과 통신 데이터를 활용한 ‘감염병 확산 경로 예측 모델’ 개발을 완료했다. 연구를 마무리하며 컨소시엄사인 고려대 구로병원, 모바일 닥터, 한국과학기술정보연구원(KISTI), 메디블록 4개 기관과 함께 성과공유회를 열고 연구 결과를 공유했다.

이 성과공유회에서 KT는 모바일 감염병 감시 체계와 통신데이터를 활용한 감염병 대응 기술을 발표했다.

이날 컨소시엄사들은 ▲3차병원의 모바일 앱을 활용한 호흡기 감염병 감시(고려대 구로병원) ▲모바일 앱 사용자 데이터를 활용한 코로나19 자가진단 모델(모바일 닥터) ▲기계학습 기반 코로나19 변이 및 백신이상반응 분석 기법(KISTI) ▲민감 데이터의 안전한 공유 및 활용을 위한 블록체인 기술(메디블록)을 주제로 발표를 진행했다.

이 자리에는 질병관리청, 라이트재단, 서울시 감염병연구센터 등 유관기관 관계자도 참석해 감염병 대응 방향성을 논의했다.

연구 과정에서 KT는 2021년 1월, 알고리즘 개발을 위한 데이터를 수집하는 연구용 앱인 ‘샤인(SHINE)’을 내놨다. 약 5만명의 시민이 이 앱을 통해 코로나19 증상, 백신접종 여부 및 접종 후 증상, PCR 검사 결과 등 등 코로나19 관련 데이터 수집에 참여했다.

또, KT는 이번 연구를 통해 통신사 기지국 위치를 활용했던 코로나19 초기 역학조사 방식의 효과성을 확인했다. 샤인 앱 데이터 분석 결과, 2022년 상반기 샤인 앱에 코로나19 PCR 검사결과를 등록한 이용자 중 서로 기지국 커버리지가 겹쳤던 이용자 간 코로나19 감염률(87.8%)은 그렇지 않은 그룹의 감염률(60.3%)보다 27.5% 높았다.

이에 따라 사용자 간 기지국 위치는 확진자와의 접촉 가능성을 나타내는 유의미한 정보로 이후에도 감염 위험 예측수단으로 활용될 것으로 예상된다.

아울러 KT를 비롯한 연구단은 모바일 앱을 통한 감염병 감시체제를 긍정적으로 평가했다. 연구단은 앱을 활용한 감염병 모니터링 방식이 향후 새롭게 발병하는 팬데믹을 선제적으로 감지하는 데 활용될 것이라 전망했다.

감염병 출현 시 개인이 입력하는 건강 상태, 증상 데이터를 들여다보고 팬데믹 가능성을 도출하는 방식이다. 추후 KT와 고려대 구로병원은 ‘모바일 감시 및 통신데이터 활용 코로나19 확산 예측 분석’ 주제의 상세 연구결과를 전문학술지에 발표할 예정이다.

KT는 샤인 앱에 수집된 데이터 중 ▲코로나19 셀프체크 데이터 ▲코로나19 백신접종 후 증상 데이터 일부를 익명화해 샤인 홈페이지에서 공개한다. 이 데이터를 별도 연구 목적으로 활용하고자 하는 기관은 샤인 홈페이지에서 데이터 신청 양식을 작성하면 된다.