'질병의 습격' 알아챈 족집게… WHO보다 빅데이터가 빨랐다

카드결제·교통카드·위치정보·SNS 활용
'메르스 X' 같은 대란, 이젠 초기진압한다
세계질병정보프로그램 '헬스맵'
빅데이터 분석, 전염병 분석·경고

KT 가축전염병 예측 시스템 구축
차량이동정보·이동 데이터 활용

[아시아경제 강희종 기자, 지연진 기자]#. 2018년 3월20일. 서울의 한 아파트에서 40대 남성이 갑작스러운 호흡곤란으로 숨을 거뒀다. 일주일 전 태국 여행에서 돌아온 뒤 고열과 설사 등의 증세에 시달리다 병원을 다녀온 직후다.

같은 시간 충북 오송의 질병관리본부(질본)는 비상이 걸렸다. 서울의 한 의원급 병원에서 최근 태국을 다녀온 40대 남성에게 해열제를 처방한 기록이'KDCBS(한국 질병관리 빅데이터 시스템)에 뜬 탓이다. 태국은 최근 카오산로드의 한 호텔에서 중국 관광객들이 'M 증후군'이라는 변이를 일으킨 코로나 바이러스에 감염돼 집단 사망한 곳이다.

질본은 KDCB시스템을 통해 이 남성의 거주지를 파악했고, 즉시 유전자 검사를 실시해 M증후군 확진 판정을 내렸다. 질본 이를 보건복지부와 청와대에 보고했고, 대통령의 지시로 국무총리 산하 감염병 특별대응팀이 꾸려졌다. 대응팀은 KDCB 시스템을 가동, 이 남성과 접촉한 사람 1000명을 추려냈다. 대응팀은 즉각 이들에 대한 격리조치를 내렸다.

위의 내용은 모두 가상이다.

하지만 정보기술(IT) 및 정보통신기술(ICT)을 토대로 한 빅데이터가 감염병 등 질병확산방지에 활용될 시대가 곧 열릴 것으로 보인다.

빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함한다. 빅데이터는 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.

해외에선 이미 빅데이터를 활용, 전염병 확산 위험성을 알려주는 서비스가 도입돼 있다. 하버드대학교와 메사추세츠공과대학의 역학 전문가들이 함께 만든 세계 질병정보 프로그램인 '헬스맵(www.healthmap.org)'이 대표적이다. 헬스맵은 지난해 세계보건기구(WHO)보다 열흘 가량 먼저 에볼라 확산의 위험성을 경고해 주목을 받은 바 있다.

헬스맵은 대한민국을 공포로 몰아간 중동호흡기증후군(MERSㆍ메르스)도 감시하고 있다. 실제 헬스맵 사이트에 접속해 우리나라 지도를 확대하면 1일 현재 최근 일주일간 한국에서 80건의 호흡기 질병 경고가 있었음을 확인할 수 있다. 빨간 점으로 표시된 서울을 클릭하면 2개의 주요 병원이 메르스 때문에 잠정 폐쇄됐다는 AFP 통신의 기사가 링크돼 있다.

헬스맵

국내에선 KT가 지난해 빅데이터를 활용, 가축 전염병 사전 예측시스템을 만들었다. 지난해 사료를 실은 한 축산차량이 영암과 김제, 순천으로 이동했는데 마찬가지로 조류독감(AI)도 영암, 김제, 순천 순으로 발병한 사실에 착안, 시스템을 구축했다. KT는 축산관련 차량 이동정보, 질병 진단 및 수의 차량, 이동통신 기지국 통계 데이터, 축산농장 방문 데이터 등 관련 정보를 수집, 이 예측 시스템을 만들었다고 설명했다. 빅데이터가 가축 전염병 확산방지에 활용된 국내 첫 사례다.

IT 및 ICT 전문가들은 이동전화 위치추적과 신용카드 결제정보, 대중교통카드 사용내역, 네이버 라인, 다음카카오 카카오톡, 국민건강보험관리공단, 건강보험신용평가원 등의 정보를 취합, 분석하는 시스템이 구축되면 메르스와 같은 감염병이 발생해도 확산을 막을 수 있다고 입을 모은다. 기술적으로 어렵지 않다는 게 이들의 설명이다. 의료 정보와 IT 및 ICT 기술이 접목되면 환자 이동 경로 등을 분석해 위험 지역을 사전에 예측할 수 있다는 것.

하지만 빅데이터를 활용한 감염병 확산 방지 모델을 개발하기 위해서는 몇가지 선결해야할 조건들이 있다.

우선, 가축 전염병과 달리 개인의 정보를 취급해야 하기 때문에 개인정보 침해 이슈가 발생한다.