세종대학교(총장 신 구)는 우종필 빅데이터 연구팀이 빅데이터를 활용한 인공지능 및 기계 학습 방법을 통해 독감, 폐렴, 수족구병에 대한 환자수를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발했다고 29일 밝혔다.

현재 정부기관이 발표하는 독감 환자수는 병원의 독감 확진자를 모아 발표하는 구조여서 실시간 환자수 예측이 어렵다. 우 교수 연구팀이 개발한 실시간 예측 시스템은 날짜별 예측이 가능하고 특정 질병의 확산속도를 거의 실시간 파악이 가능해 질병이 빠르게 확산할 경우 더욱 유용하게 활용될 수 있다.

실시간 독감 예측 시스템은 이미 구글에서 플루 트렌드(Flu Trend)로 2008년 서비스를 실시한 후 높은 정확도를 보이다가 2013년 예측에 크게 실패한 후 더 이상 서비스를 제공하지 않고 있다.

플루 트렌드는 구글 검색어를 분석해 독감 확산을 예측하는 시스템으로 일반적으로 사람들이 어떤 증상이 있을 때, 병원에 바로 가지 않고 먼저 증상을 검색하는 것에 착안한 것이다.

하지만 당시 독감이 크게 유행할 것이라는 뉴스가 보도되자 실제 독감에 걸리지 않은 사람들까지 백신 관련 단어를 검색했고, 이는 환자수를 과대추정하게 하는 원인으로 작용했다.

우 교수팀은 이런 오류를 줄이기 위해 질병과 관련된 각종 검색어 뿐만 아니라, 온도와 일교차같은 다양한 변수들을 추가해 각 질병에 적합한 모델을 정교화하는데 주력했다.

이런 예측 시스템은 향후 전염성이 강한 유행성 질병을 조기에 파악하고 신속하게 대응하도록 해 사회적 비용을 줄이는데 도움이 될 것으로 기대된다. 아울러 관련 정부기관 뿐만 아니라, 제약사에서도 환자수에 대한 정보를 실시간으로 입수 할 수 있어, 이를 마케팅과 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.

우 교수팀의 연구결과는 2018년 경영정보관련 춘계 통합학술대회에서 발표됐다.