현재 정부기관에서 발표하는 독감 환자 수는 병원에서 독감으로 확진 받은 환자 수를 모아 발표하는 구조이기 때문에 실시간 환자 수 예측이 어렵다. 하지만 이번에 우 교수팀이 개발한 실시간 예측 시스템은 일별로 예측이 가능하다. 특히 특정 질병이 빠르게 확산하는 기간에 더욱 유용하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 질병의 확산속도를 거의 실시간 파악할 수 있기 때문이다.
실시간 독감 예측 시스템은 이미 구글에서 플루 트렌드(Flu Trend)로 2008년 서비스를 도입한 후 높은 정확도를 보이다가, 2013년 크게 예측에 실패한 후 더 이상 서비스를 제공하지 않고 있다. 플루 트렌드는 구글 검색어를 분석해 독감 확산을 예측하는 시스템으로, 일반적으로 사람들이 어떤 증상이 있을 시 병원에 바로 가지 않고 먼저 증상을 검색하는 것에 착안해 만든 것이다.
그러나 2013년 독감이 크게 유행할 것이라는 뉴스가 나감으로써, 실제 독감이 걸리지 않은 사람들까지 백신에 관련된 단어를 검색하게 되었고, 이는 환자 수를 과대추정하게 하는 원인으로 작용했다. 하지만 우 교수팀은 이러한 오류를 줄이기 위해 질병과 관련된 각종 검색어 뿐 아니라, 온도와 일교차 같은 다양한 변수들을 추가해 각 질병에 적합한 모델을 정교화하는데 주력했다.
이러한 예측 시스템은 향후 전염성이 강한 유행성 질병을 조기에 파악하고 신속하게 대응해 사회적 비용을 줄여나가는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 관련 정부기관 뿐만 아니라, 제약사에서도 환자 수에 대한 정보를 실시간으로 입수 할 수 있어, 이를 마케팅 및 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
우 교수팀의 연구는 2018년 경영정보관련 춘계 통합학술대회에서 발표됐다.이규화 선임기자 david@dt.co.kr
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