전염병과 IT기술

지난 1997년 조류독감이 처음 유행한 이유로 이렇게 새로운 전염병과 싸우는 것은 인류의 일상이 되었다.

그와 동시에 ICT 기술의 경우에도 이런 전염병을 예방하고 치료하는데 기여하기 위해서 계속 노력을 하고 있는데  전염병과 싸우는 IT 기술에 대해 알아보고자 한다.

 

감염성 질병과 싸우는데 ICT 기술이  도움이 될까?

아직까지 그렇게 큰 힘이 되지는 못하고 있는 실정이다.   물론 보건 의료 분야의 연구 작업에 사용된 것들이 컴퓨터이다 보니 큰 의미에서는 도움이 된다고 볼 수도 있는데   크게 두 가지가 있겠다.

 

첫 번째는  발병이나 아니면  진행 상황을 예측하는데 쓰인다.

다른 하나는 전염병이 발생했을 경우 빠른 치료와 확산 방지를 위해서 도움을 주는 용도로도 쓰이고 있다. 그러니까 아픈 사람을 직접 치료해 줄 순 없지만 어떻게든  간접적으로라도 도움을 주기 위해서 노력을 하고 있다. 

미국 코넬대학 연구팀이 아주 재미있는 연구결과를 발표하였다.

만약 이 세상에 좀비들이  넘쳐나기 시작한다면 어디로 도망가는 것이 가장 좋을까?   바로 이것을 위한 연구였다.   일단 연구결과는 사람들이 없는 왜 딴 곳으로 도망을 가라고 한다.

그것이 가장 안전하다고 하는데 중요한 건 그게 아니고 실은 이 연구를 위해서 사용되는 시뮬레이션 모델이 실제로 전염병 전파력 연구에 사용되는  모델이란 것이다.

그러니까 전염병을 일종의 좀비로 가정을 하고 실제로 전염병 바이러스가 어떻게 퍼지는지에 대해 연구를 한 것이다.

이렇게 전염병의 등장과 확산 과정을 예측하는 작업이 가장 많이 쓰이는 IT 기술이다.

 

이런 예측 작업이 실제  전염병 예방을 위한 구축 작업에 도움이 될 수 있을까?

가축방역에는 이미  쓰이고 있다.  지난 2008년  조류인플루엔자 파동 이후 만들어진 시스템인데 국가동물방역 통합시스템이라고 부른다.

문제는 만들어 놓고 아직 검증이 끝나지 않아서  제대로 활용하지 못하고 있다는 것이다.  하루빨리  보안을 거쳐서 제대로 쓰이길 바랄 뿐이다. 

 

 

또 2014년 맹위를 떨쳤던 에볼라 사태에서는  미국 질병관리본부에서 컴퓨터를 이용하여 예측 결과를 내놓은 적이 있었다.  2015년  1월까지 수십만 명으로 감염자가 늘어날 것이다라는 예측을 내놓은 바 있었다.  다행히  그 정도까지 확산되지는 않았다. 

 

슈퍼컴퓨터를 사용할 텐데  왜 이렇게 모델이 틀리는 경우가 있는 것일까?

어떤 방법으로 시뮬레이션하는가에 따라서 굉장히 많이 달라지기 때문이다.

동물과 달리 사람이 사는 세상은  생각해야 할  변수가 너무 많다.  일단 이런 예측이나 나오기 전까지 에볼라 피해 국가에 대한 지원이 굉장히 부족한 상태였다.  또한  아프리카에 전통문화가 과연 변할 것인가? 아직 신고되지 않은 환자수 등에 있어서 비관적으로 잡았기 때문에 이런 결과 나온 것으로 판단하고 있다.

다만 재밌는 사실은  이런 예측을 내놓고 나서야 예측 결과 놀란 선진국들이 적극적으로 에볼라 사태에 개입을 시작했다는 것이다

예측을 해 놨기 때문에 예측 결과가 틀려버린  경우인데 이 문제에 대해서 앞으로 생각해 볼거리가 많다는  생각을 하고 있다.  또 이 경우는 예측이 틀렸지만 실제로 예측을 잘해서 유명해진 서비스도 있다.

 

구글 독감 트렌드가 바로 예측 서비스에서  대표적인 경우다.

독감과 관련된 주제를 검색하는 수를 파악해서 실제 독감 유행 수준의 지표로 제공하고 있다.

실제로 독감 걸린 사람의 숫자와 구글 독감 트렌드에서 예상한 독감 환자 숫자가 상당히 비슷하게 나오기 때문에 사람들이 많이 놀라기도 하였다. 

 

전염병을 빠르게 예측하고 확인하고 진단하는 그런 기술은 없을까?

새로운 질병을 빠르게  분석하고 판단하기 위하여 IT기술 등이 개발 중에 있다.

바이오테크놀로지, 나노테크놀로지라고 불리는 기술들을 통해서 이루어지고 있다.  언제나 그렇듯이 보건의료와 관련된 것들은 임상실험으로 거쳐야 되기 때문에 좀 시간이 오래 걸린다.

 

미국 테네시 대학 연구진이 개발한 휴대용 감염성 질환 확인 기기가 있다.

전염병이나 병원균을 비롯하여 사람과 동물의 어떤 상태를 즉시 확인하는 용도로 사용할 수 있는 그런 기계다.  이 제품에 탑재된 일회용 센서 칩에 피를 떨어뜨리면 항원 항체 반응을 이용해 어떤 질병을 거쳤는지 등을 바로 즉각적으로 확인할 수 있다고 한다.

지금까지는 인간과 가축의 결핵  여부를 검출하기 위해서 사용했는데 검침률이 빠르고 높았다고 한다. 또 다양한 나노 소재를 이용하여 감영성 질병을 진단, 모니터 하는 경우도 계속 개발 중에 있다고 한다.

한국 화학연구원 몇 년 전에 혈액 등에 나노물질을 집어넣어서 혈액성분을 읽어내는 기술을 개발하였다.

앞으로 상용화가 될 경우에는 전염성 질병의 감염 여부를 빠르게 확인할 수 있을 것으로 여겨지고 있다.

 

 

사람에게 쓰는 의료기기는 아무리 기술을 개발했다고 해도 임상실험을 거쳐야만 하기 때문에 상용화 시기는 짧게는 2 내지 3년 길게는 10년 정도의 시간이 걸릴 것으로 본다.

 

하지만 이미 쓰이고 있는 기계들도 있는데 바로 열화상 카메라가 그것이다.  열화상  카메라 자체는 오래된 기기 있지만 최근에 IT기술과 결합이 되면서 체온이 37.5 도 이상이 되면 자동 경보를 울리는 형식으로 1차 방역 도구로 굉장히 많은 활약을 하고 있다.

최근에는 스마트폰 케이스 형태로도 출시되어 소비자들의 관심을 자아내고 있다. 

 

집에서 흔히 보이는 종이랑 가정용 잉크 프린터로 전염병을 진단하는 키트를 만드는 기술이 개발되었는데 전기 전도성 잉크를 이용하여  종이 위에 특정한 패턴을 인쇄를 한 다음에 그 위에 피를 떨어뜨린다.

전염병 종류에 따라서 흐름이 다 다르기 때문에 사용자들이 읽어서 반응 시간을  체크해  바로 어떤 질병이 걸렸는지 확인할 수 있는 기술인 것이다.

 

이렇게 다양한 형태로 연구가 진행되고 있고 10년 정도 지나면 지금보다 더  안정된 시스템에서 질병을 예측할 수 있지 않을까 생각한다.   가까운 미래에 ICT 기술의 발전으로 전염병 예방을 효과적으로 예측하고 예방할 수 있게 됐으면 한다.