1월 20일은 우리나라에 코로나19 첫 확진자가 발생한지 꼭 1년이 된 날입니다. 우리나라를 포함한 전세계가 코로나19 팬데믹 사태로 일상생활 뿐 아니라 모든 산업과 비즈니스에도 커다란 변화를 겪어야만 했습니다. 코로나19로 인한 지역봉쇄와 이에 따른 원료수급 차질과 공급망 단절, 매출손실, 그리고 사회적 거리두기로 인한 재택근무와 소상공업의 폐쇄조치 등 전례 없는 어려움에 직면했습니다. 하지만 다른 한편으로는 끝 모를 바이러스와의 전쟁상황을 어떻게 해서든지 극복하여 살아남기 위한 필사적인 노력이 모든 산업계의 디지털 전환속도를 예상보다 훨씬 빠르게 앞당기는 성과를 이뤄내기도 했습니다.
제약·바이오헬스케어 업계도 마찬가지입니다. 코로나로 인한 업무차질과 매출손실은 불가피했으나 바이러스와의 전쟁을 계기로 업계의 기술발전과 혁신이 급격하게 이루어 졌습니다. 코로나19 바이러스 백신 및 치료제 개발이 시급한 상황에서 AI와 빅데이터 기반 임상시험 등을 활용하여 통상 10년 이상 길게는 20년이나 걸리는 백신과 신약 출시 기간을 단 10개월로 단축시킨 획기적인 성과는 그 중 하나에 불과합니다.
지난 1년 코로나19와 전쟁에서 AI와 빅데이터의 다양한 활약과 공헌은 매우 컸습니다. 초기 감염병이 유행할 것이라는 예측부터 확진자 동선 파악, 잠재적 감염자 선별, 의료자원 관리 및 비대면 진료 효율 향상까지 AI와 빅데이터는 코로나19와의 싸움에서 천군만마의 역할을 톡톡히 해주고 있습니다.
이번 베네핏 뉴스레터에서는 코로나19사태를 계기로 AI와 빅데이터 기술이 제약, 바이오 분야에 접목되어 코로나19와의 전쟁에서 일당백으로 기여하고 있는 현황에 대해 살펴보겠습니다.
#1. [예측] 코로나19 감염병 유행예측부터 해외유입 예측까지 눈치 빠른 AI
#2. [진단] 코로나19 빠르고 정확한 진단도 AI 덕분
#3. [원격진료] 코로나19 감염 위험에서 의료진을 안전하게 보호하는 AI 로봇, 땡큐!
#4. [빅데이터] 10분만에 코로나19 확진자 동선 추적하는 역학조사 시스템
#5. [첨단방역] AI가 출입자 발열체크하고, 코로나19 감염위험 측정까지
#6. [신약개발] 코로나19 치료제 개발 일등공신은 바로 인공지능
#7. [백신개발] 2020년 최고의 과학성과는 코로나 백신개발
전 세계적으로 코로나19 확진자가 걷잡을 수 없이 확산되면서 제조업은 공급망이 끊겨 출하량이 감소했고 서비스업은 손님이 뚝 끊겼으며 직원들은 갑자기 재택근무를 하면서 업무처리에 지장이 생기며 주식시장이 타격을 입는 등 많은 기업들이 초비상 사태에 직면했습니다. 이런 위기 상황에서 오히려 특수를 누리고 있는 산업군 중 하나는 데이터를 대량 분석해서 예측하는 ‘AI 인공지능’기업입니다. 이 중에서도 특히 코로나19 사태로 인해 가장 주목받은 기업은 캐나다의 데이터 분석기업인 블루닷(BlueDot)일 것입니다.
블루닷(BlueDot)은 세계보건기구(WHO)가 코로나 바이러스 발생 사실을 알리기 2주 전에 이미 코로나 바이러스 발생을 예측하고 고객들에게 “바이러스가 발생할 우한을 피하라”는 경보를 전달했습니다. 블루닷은 자연언어 처리 기술(NLP)과 머신러닝 기술로 매일 65개 언어로 된 10만 개의 기사나 보고서를 분석하고 100개의 전염병을 추적하며 관광객 여행 정보와 비행 경로를 분석해서 전염병의 확산경로 파악과 질병 발생을 식별하고 확산방법을 예측했습니다. >>자세히 보기
한국과학기술원(KAIST)은 산업시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터·인공지능 기술을 개발했다고 밝혔습니다. 이 기술은 국가별 확진자와 사망자 수, 코로나19 관련 키워드 검색빈도, 한국행 일일 항공편 수, 한국 로밍 고객 입국자 수 등 빅데이터에 AI기술을 적용해서 향후 2주간 해외에서 국내로 유입되는 확진자 수를 예측하는 방식으로 기존 시계열 데이터 기반 예측보다 정확도가 35%나 향상되었다고 합니다. >>자세히 보기
2020년 1월 20일 한국에서 첫 코로나19 감염자가 확인된 날보다 나흘 전인 1월 16일부터 국내 생명공학 회사 중 하나인 ‘씨젠(Segen)’은 코로나19 질병을 식별하기 위한 진단키트를 준비하기 시작했습니다. 그리고 단 3주만인 2월 5일에 첫번째 진단키트 버전을 출시했습니다.
단 3주만에 개발되어 화제가 되었던 씨젠의 코로나19 진단키트는 진단에 걸리는 평균시간을 6시간에서 20분으로 획기적으로 단축시켰을 뿐 아니라 온도조절 기능이 불필요해서 가격은 저렴하게 20달러(약 2만4천원) 이하로 낮췄습니다. 그 덕분에 전세계 100개가 넘는 나라에서 국산 코로나19 진단키트를 확보하기 위해 경쟁이 치열하다고 하는데요. 씨젠의 천종윤 대표는 “AI와 빅데이터의 신속한 데이터 수집과 분석이 뒷받침되지 않았다면 짧은 시간에 정확도 높은 코로나19진단키트 개발은 불가능했을 것”이라고 말했습니다. 이 기업은 국내 시장 점유율 과반을 차지함은 물론이고 세계 67개국에 코로나19 진단키트를 수출하는 실적을 거두며 지난 7월 코스닥 시가총액 기준 2위로 오르며 화제가 되기도 했습니다. >>자세히 보기
전세계 코로나19가 확진자가 급증하면서 병실을 살균하고 의료진의 감염위험을 낮추면서 바빠진 일손을 돕기까지 하는 AI로봇이 의료현장에 등장했습니다. 코로나19 팬데믹 사태의 발원지인 중국 우한의 한 병원에는 의료진의 코로나19 감염방지를 위해 의료진 대신 AI로봇을 배치한 임시병동이 생겼습니다. 로봇이 하는 일은 환자들에게 식사와 음료, 약물을 제공하고 병동을 소독하는 것입니다. 의료진은 병동 외부의 스크린을 통해서 환자들이 팔에 착용한 맥박 및 체온 측정 센서가 보내주는 정보를 확인한 후 로봇에게 원격 지시를 전달합니다.
우리나라에서도 코로나19 사태 이후 정부가 의료진의 감염을 막기 위한 방안으로 한시적으로 ‘비대면 진료’를 허용하고 있는 가운데 코로나19의 경증이나 무증상 환자가 격리 생활하는 코로나19 생활치료센터에도 비대면 진료 시스템을 도입했습니다. 중앙재난안전대책본부(중대본)는 환자관리 과정에서 발생할 수 있는 의료진 감염 방지와 과중한 업무 부담을 덜기 위해 환자가 하루 2번 스스로 체온과 혈압, 산소포화도 등과 임상 증상을 애플리케이션에 입력하면 이 정보가 의료진에게 전송되는 구조입니다.
과학기술정보통신부, 국토교통부, 질병관리본부는 지난 해 3월 26일부터 AI와 빅데이터 기반의 스마트시티 기술을 활용한 ‘코로나19 역학조사지원시스템’을 운영해왔습니다. 이 시스템은 질병관리본부로부터 확진 판정을 받은 환자의 이동통신 정보와 신용카드 사용 정보를 토대로 이동경로 등을 파악하고 지도 위의 관련 통계정보 등 28개 관련기관의 빅데이터를 취합하여 확진자 동선을 10분 내에 파악할 수 있습니다. 종전에도 코로나19 확산방지를 위해 질병본부의 확진자 면접조사 등을 통해 발병위치나 전파 경로를 파악하기는 했으나 조사과정에서 통신정보나 신용카드정보를 경찰청에 요청한 후 정보를 확보할 때까지 기다려야 했습니다. 그러나 확진자가 급증하면서 역학조사 업무가 폭증하고 방역의 신속대응이 절실해짐에 따라 자동화시스템의 필요성이 시급해졌습니다. 이후 2주만에 역학조사시스템이 개발되었습니다.
이렇게 빠른 개발과 운영이 가능할 수 있었던 것은 국토부가 2018년부터 추진한 ‘스마트시티 데이터 허브 플랫폼’이 있었기에 가능했다고 하는데요. 이 플랫폼은 교통, 에너지, 환경, 안전 등 도시 내 각 분야의 다양한 빅데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 스마트시티 시스템입니다. 단 10분만에 확진자의 동선을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 ‘한국의 코로나19 역학조사시스템’은 미국을 비롯하여 러시아, 덴마크, 방글라데시 등 세계 각지의 관심을 받고 벤치마킹 대상이 되고 있습니다. 국토부는 외국의 정식 요청이 들어오는 경우 컨설팅을 제공하고나 기술수출 방안을 검토할 방침입니다. >>자세히 보기
코로나19 발병 이후 정보통신기술 업계에서는 디지털 첨단기술을 활용한 방역기술이 다양한 형태로 개발됐습니다. 안면인식 기술을 활용한 출입통제 시스템을 비롯하여 QR코드와 전화통화 체크인을 통한 동선추적 시스템과 방역하는 로봇도 등장했으며 코로나19 감염 위험도를 미리 알려주는 AI도 곧 출시를 앞두고 있습니다.
가장 대표적인 코로나19 방역기술은 건물출입통제 시스템입니다. ‘KT의 AI 출입통제 시스템’은 딥러닝 기반 AI 안면인식 기술이 적용되어 마스크를 착용한 출입자도 얼굴의 특징을 추출해서 인식할 수 있으며 열화상 카메라와 연동해 발열체크도 가능합니다.
또한 AI와 빅데이터를 기반으로 ‘코로나19 감염위험도 측정모델’을 개발 중에 있다고 하는데요. 이는 스마트폰 앱 사용자의 과거 동선 데이터와 정부에서 공개하는 코로나19 확진자 동선 데이터를 인공지능과 빅데이터로 분석해서 코로나19에 대한 감염위험도를 측정해주는 방식으로 2월 내 완료를 목표로 하고 있습니다.
부산의 북구청은 코로나19 방역을 위해 인공지능 로봇을 활용하고 있습니다. 구청은 보건소 선별진료소와 인접해 있고 하루에도 수백명의 민원인이 방문하는 경우가 많아 철저한 방역이 필요합니다. 평소 노인일자리 사업의 일환으로 발열체크 인원으로 노인을 고용하거나 구청 공무원이 직접 비상근무 형태로 청사 출입구를 지켜왔습니다. 그러나 코로나19사태 장기화에 따라 더욱 철저한 방역 시스템이 필요한 동시 인력고용 및 감염 위험을 최소화하기 위해 AI 방역 로봇을 도입했습니다.
이 AI 로봇은 청사 출입자를 대상으로 열화상 카메라와 안면인식 장치를 연동해 발열체크와 마스크 착용 여부 등을 자동으로 측정합니다. 1분에 120명 이상의 발열체크가 가능하고 기준 이상의 체온이 감지됐을 때 경보음을 울리며 마스크를 제대로 착용하지 않은 경우 음성으로 마스크 착용을 안내해 줍니다. 자율주행으로 오가며 공기청정과 자외선 바닥 살균을 하는 로봇도 있습니다.
SK텔레콤은 삼성전자, 카카오 등 국내 대표 ICT기업들과 ‘팬데믹 극복을 위한 AI’를 공동개발하여 코로나19 위험지역을 미리 예측, 분석하고 정보를 제공할 예정이라고 합니다. 이는 스마트폰 등에 기록된 개개인의 일정, 항공권, 숙박예정정보, 공연정보, 평소 이동경로 등을 바탕으로 코로나19 위험지역 등을 예측, 분석하여 사전에 공유하는 것입니다.
신약은 하루아침에 뚝딱 만들어 지는 것이 아닙니다. 신약개발을 위한 후보물질 검색과정과 전임상, 독성연구 등에 막대한 시간과 비용이 들기 때문입니다. 후보물질이 개발되었더라도 시장에 출시되려면 최소 8년에서 많게는 20년이 넘게 걸리기도 합니다. 그런데 최근 AI 기술을 활용한 신약개발이 시간과 비용은 획기적으로 줄이면서 약물효과 검증의 효과성은 크게 높여 주목을 받고 있습니다.
2020년 8월 기준으로 코로나19 누진 확진자가 1,800만명에 사망자가 68만에 달하고 있는 상황에서 치료제 개발 기간을 최대한 앞당겨 빨리 출시하는 것이 시급한 문제였습니다. 따라서 당시 시판되고 있는 약물 중 코로나19 환자에게 효과가 있는 약물검색을 통해 치료제를 개발하기로 했습니다. 이 방법은 이미 독성이나 부작용 등에 대해 검증된 후에 시판되고 있는 상태이기 때문에 약의 효능만 검증되면 바로 시장에 출시할 수 있고, 약물 생산과정에 필요한 인프라도 이미 갖춰져 있어서 임상시험 후 바로 대량생산이 가능하다는 장점이 있어 매우 효율적이기 때문입니다. 이러한 개발과정에서 후보물질 1만개 이상을 검토해야 하고 후보물질을 찾더라도 전임상 시험(동물실험)과 사람대상의 임상시험을 거쳐야 합니다. 이 때 AI기술을 활용함으로써 한 번에 100만건 이상의 후보물질을 검토하고 수백만 개의 화학물질에 대한 대량의 정보를 고속으로 검색, 분석하여 시간을 획기적으로 단축할 수 있었습니다.
미국 길리어드 사이언스가 개발한 세계 최초의 코로나19 치료제인 렘데시비르도 에볼라 출혈열 치료제로 개발됐으나 AI의 검색과 분자구조 분석을 통해 코로나 바이러스에 항바이러스 효과가 검증된 것입니다.
국제학술지 사이언스는 2020년 최고의 과학연구성과로 ‘신종 코로나 바이러스 감염증에 대한 신속한 백신 개발’을 선정했습니다. 영국 네이처와 뉴사이언티스트도 코로나 백신개발을 최고의 뉴스로 꼽았습니다. 백신은 일반적으로 동물실험인 전임상부터 최종 임상까지 평균적으로 10년 정도가 걸립니다. 그러나 코로나19 백신은 단 10개월만에 개발되었는데요. 지난해 1월 10일 중국 연구진이 코로나 바이러스의 유전정보를 해독해서 인터넷에 공개하자마자 전 세계 과학자들은 바로 백신개발에 착수하여 미국 화이자와 독일 바이오엔테크를 필두로 모더나, 아스트라제네카 등이 코로나19 백신개발을 연내에 마쳤습니다.
사이언스지의 존 코헨 기자는 “그토록 많은 경쟁자가 이번처럼 공개적으로 협력한 적이 없었고 그토록 많은 백신후보가 대규모로 효능 임상시험을 동시에 진행한 적이 없었다”며 정부와 산업계, 학계, 비영리 기구들이 같은 감영병에 대항해 단기간에 그렇게 많은 돈과 노력을 집중한 적이 없었다’고 높이 평가했습니다. 덕분에 미국과 영국, 캐나다 등에서는 이미 백신접종이 시작됐습니다.
코로나19 백신이 1년도 채 걸리지 않아 개발된 것은 AI가 수 만개 후보 물질 중 큰 효과가 기대되는 물질을 신속하게 찾아낸 덕분입니다. 또한 AI는 백신의 효율적 배포와 환자관리에도 활용됩니다. 미국 정부는 냉동, 냉장 보관이 필요한 화이자와 모더나 백신을 수천만명의 환자에게 제공하기 위해 AI로 환자상태, 접종 횟수, 백신 온도 등을 관리하고 있습니다. 백신관리 기업으로 참여한 ‘오토메이션 애니웨어’에 따르면 AI기반 백신 추적 솔루션을 활용해 약 1달 사이에 1만4천명을 관리했다고 합니다. 이것은 기존에 최소 4개월 이상 걸렸던 업무를 AI가 3개월을 단축시켰습니다. >>자세히 보기
큐레이터 / 이노핏파트너스 이혜숙 전문교수글 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀, 김희섭 인턴
이노핏파트너스와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.