“팬데믹 이전에 이 기술이 있었다면, 대응 속도는 얼마나 달라졌을까.”
최근 발표된 미국의 AI 기반 공중보건 이상감시 시스템은 이 같은 질문에 과학적 근거를 갖고 답하고 있다. 하루 500만 건 이상의 데이터를 실시간으로 분석해 감염병 등 공중보건 위협 요소를 조기에 감지하는 이 시스템은 기존 감시 체계보다 최대 54배 빠르게 이상 징후를 포착할 수 있는 것으로 나타났다.
이 기술은 미국 연구진이 arXiv.org에 발표한 보고서를 통해 공개되었으며, 공중보건 데이터를 다차원적으로 분석할 수 있는 AI 엔진이 핵심이다. 해당 시스템은 응급실 내원 데이터, 약국 판매 기록, 기침이나 열과 같은 증상 관련 검색어, 심지어는 SNS 상의 키워드까지 통합하여 실시간 감시를 수행한다. 이를 통해 과거에는 며칠 또는 수주가 걸리던 이상 징후 식별을 몇 시간 안에 가능케 했다는 점에서 기존 보건 감시 체계의 한계를 기술로 보완할 수 있는 대안으로 주목받고 있다.
AI의 역할은 단순한 데이터 수집에 그치지 않는다. 기존에는 사람이 데이터를 수집하고 분석한 후 이상 여부를 판단하는 방식이었다면, 이 시스템은 실시간 패턴 학습과 이상 탐지 알고리즘을 바탕으로 ‘전조 신호’를 자동 탐지한다. 연구진은 “감염병이 지역사회에 확산되기 전 초기 징후만으로도 경고를 울릴 수 있어, 선제적인 방역 조치가 가능하다”고 설명했다.
실제로 미국 내 일부 주에서는 해당 시스템을 기반으로 한 시범운영이 이미 진행되고 있다. 뉴욕주와 메릴랜드주는 공중보건 상황에 대한 자동화된 이상신호 경고를 통해 백신 배분, 병상 관리 등 초기 대응에 성공적인 모델을 만들어가고 있다는 분석도 있다. 미 질병통제예방센터(CDC)도 AI 이상감시 기술의 효과에 주목하며, 향후 전 국가적 확대 가능성을 타진 중이다.
감염병 대응뿐만 아니라 자연재해, 독성물질 누출 등 복합 재난 대응에도 이 기술이 응용될 수 있다는 전망도 나온다. 시스템은 이미 다양한 비정형 데이터를 학습하고 있으며, 예측 정확도는 95%를 넘는 수준으로 보고되었다. 향후에는 글로벌 수준의 공중보건 협력 플랫폼으로 발전할 가능성도 있다는 점에서, 인류 전체의 재난 대응 역량에 기여할 수 있는 기반 기술로 평가받고 있다.
하지만, AI 기반 감시 기술이 만능은 아니다. 개인정보 보호 문제는 여전히 주요 쟁점으로 남아 있으며, 공공 데이터와 민간 데이터 간의 공유 체계 마련도 필요한 과제로 꼽힌다. 전문가들은 “AI 시스템이 신속하고 정확한 감지를 제공하더라도, 인간 전문가의 판단과 의사결정을 대체할 수는 없다”며, “기술과 사람의 유기적 협력이 필요하다”고 강조하고 있다.
공중보건 이상감시는 단순한 예측이 아닌, 사회 전체의 대응 속도를 높이는 기반 기술이다. 질병과 재난 앞에서 대응 시간을 줄이는 일은 곧 생명을 구하는 일과 직결된다. 우리 사회는 이러한 기술을 받아들일 준비가 되어 있는가?
[칼럼제공]
잇인사이트 최현웅 기자
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