데이터 사이언스로 바이러스 ‘차단’

코로나19 데이터, 가족 단위서부터 데이터 축적

코로나19 팬데믹 상황에서 심리적인 불안이 가중되고 있다.

언제 어디서 환자가 발생할지 모르기 때문에 서로를 의심하게 되고, 가능한 친밀한 접촉을 줄여야 하는 상황이 전개되고 있다.

데이터 사이언스를 연구하는 과학자들은 정보 부족으로 인해 이런 상황이 발생하고 있다고 보고 있다. 개인이나 가정, 개인이 속한 집단이나 사회 속에서 코로나19 증세에 관한 정보가 공유될 경우 이런 불안을 해소할 수 있을 것으로 보고 있다.

데이터 사이언스를 통해 가족 단위에서 코로나19 증세를 파악하고, 전체적으로 감염자를 종합 관리하기 위한 실험이 최근 진행되고 있다. 향후 방역관리, 진단 및 치료 등에 활용될 것으로 보인다. ⓒPixabay/Jae Rue

시스템 모델 구축 위해 대규모 실험 중

코로나19와 관련, 새로운 데이터 사이언스 시스템 모델을 구축하기 위해 대규모 실험도 진행되고 있다.

2일 ‘메디컬 익스프레스(MedicalXpress)’는 영국 세인트앤드루스 의과대학과 데이터 사이언스 전문기업 블루 햇 어소시에이츠(Blue Hat Associates)가 공동으로 시스템 구축을 위한 실험을 진행 중이라고 전했다.

최근 일부 공개된 ‘코로나19 추적 앱(COVID-19 tracker app)’을 보면 정보의 기본 단위를 가정에서 시작하고 있다. 가족 단위로 코로나19와 관련된 증세를 공유한 후 다수의 가족들 간에 정보를 공유해나가는 방식이다.

관련 정보는 매우 세분화돼 있다. 자가치료, 입원치료 중인 사례, 감염됐다 완치된 사례, 더 나아가 증세가 의심되는 사례 등 다양한 경우가 있을 수 있다.

자가치료를 받고 있는 확진자의 증세가 병원에 입원치료를 받고 있는 확진자 증세와 다를 수 있다. 치료를 받고 완치 판정을 받았더라도 또다시 의심 가는 증세가 발생할 수도 있다. 경우에 따라 다양한 사례가 발생할 수 있는데 이런 사례들을 모두 데이터화하자는 것이다.

이런 식으로 정보를 축적해나갈 경우 일반인들은 감염 위험성이 있는 경우를 사전 판단해 또 다른 감염 위험을 줄여나갈 수 있다.

의료진에게도 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보고 있다. 한 지역 사회, 혹은 국가 등을 대상으로 세부적이고 광범위한 데이터가 산출돼 분석될 경우 방역정책은 물론 진단 및 치료법 개선을 위한 전문 데이터로 활용이 가능하다.

연구진은 지난 3월 일반 대중 참여를 위해 개설한 웹사이트를 통해 관련 정보를 수집하고 있는 중이다. 사이트 명칭은 ‘Help paint a more accurate picture of covid-19 in your community’.<관련 사이트>

최근 스코틀랜드 정부는 이 프로젝트를 포상한 바 있다. 다수의 의료기관들 역시 실험 결과를 문의하며 이 프로그램을 병원 등 의료계에 연계하는 방안을 모색하고 있다.

가족을 기본단위로 코로나19 정보 공유

개발 관계자는 데이터 사이언스를 표방한 이 프로그램의 활용 가능성을 크게 세 가지로 설명하고 있다.

첫 번째는 아동을 포함 모든 가족들의 증세를 기록함으로써 지역사회, 국가, 더 나아가 세계적으로 포괄적인 환자 관리가 가능하다는 것이다. 그럴 경우 신종 전염병이 발생할 경우 즉각적인 대응이 가능하다.

두 번째로 역점을 두고 있는 것은 아동을 위한 건강관리다. 가족 간에 떨어져 있는 시간이 많은 상황에서 코로나19 의심 증세가 나타났어도 그냥 넘어가는 경우가 자주 발생하고 있다. 데이터 공유를 통해 사고를 미연에 방지할 수 있다는 것.

세 번째 이점은 의료계와 관련이 있다. 가족 차원에서 발생하는 모든 증상이 데이터로 축적될 경우 의료계는 이 데이터를 활용해 새로운 진단 방식과 치료법, 더 나아가 방역 대책을 수립할 수 있다고 설명하고 있다.

주목할 점은 이 프로그램에 참여하는 참여자들 사이에 사생활 정보가 전혀 노출되지 않는다는 점이다. 참여자들은 익명으로 데이터를 공급하게 되는데 결과적으로 참여자의 이름과 성별, 나이는 물론 거주지 등 사적 정보들을 알아내는 것이 불가능하다.

개발에 참여하고 있는 세인트루이스 의과대학의 콜린스 매코원(Colin McCowan) 교수는 “코로나19와 관련, 그동안 가장 큰 의문은 얼마나 많은 사람들이 바이러스에 감염돼 있는지 파악하기 힘들다는 점이었다.”고 말했다.

매코원 교수는 “이 시스템이 정상적으로 가동될 경우 전체적인 동향 파악이 가능해지고, 더 나아가 코로나19의 감염경로, 증세 변화 등 그동안 추적인 불가능했던 상황을 파악할 수 있다.”며, 새로운 데이터 사이언스 시스템의 필요성을 강조했다.

이 시스템을 통해 축적된 데이터는 전문적인 분석과 취합을 거쳐 다른 연구소, 의료기관 등에서 활용이 가능하도록 재구성할 예정이다.

데이터 사이언스는 실제 현상을 이해하고 분석하는 데 있어 데이터 분석 기술에 통계학, 과학, 인문학 등을 접목해 광범위한 분야에 걸쳐 ‘빅데이터’를 구축할 수 있는 기술이다.

블루 햇의 창업자인 팀 팔머(Tim Palmer) 씨는 “그동안 코로나19와 관련 좁은 영역의 데이터만 산출돼 왔다.”며, “새로 구축 중인 시스템을 통해 코로나19 팬데믹 사태를 넓은 관점에서 바라볼 수 있는 시대가 열리고 있다.”고 말했다.

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