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"감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능의 기술 표준 동향 " (ETRI 표준화 Insight 2020-01) 본문

인공지능-AI

"감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능의 기술 표준 동향 " (ETRI 표준화 Insight 2020-01)

hollobit 2020. 7. 4. 10:46

지난 3월부터 작업해왔던 "감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능의 기술 표준 동향" ETRI 표준화 Insight 보고서가 드디어 온라인으로 공개되었습니다.

 

코로나 바이러스를 포함해 감염병 대응을 위해 AI 및 DL/ML 기술을 활용하는데 관심가지셨던 많은 분들께 도움이 되길 바라며, 수정이 필요한 의견이나 제안 등이 있으시면 언제든 대표 필자( hollobit@etri.re.kr)에게 메일을 주시기 바랍니다. 

 

  • 제목(국문) : 감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능의 기술 표준 동향
  • 제목(영문) : Technology and Standardization Trends on Medical AI to respond to infectious disease disasters
  • 공동 저자 및 소속 : 전종홍(ETRI), 권인호(동아대), 김휘영(연세대), 윤주흥(피츠버그대), 정규환(뷰노), 신수용(성균관대), 표경호(연세대)
  • DOI: http://dx.doi.org/10.22648/ETRI.2020.B.000005 
  • ISBN: 978-89-5519-278-0
  • 만약 DOI를 통해 PDF 다운로드가 되지 않는다면 여기서도 받으실 수 있습니다

 

최근 인공 지능 기술이 전 산업 분야에 걸쳐 다양하게 적용되고 활용되고 있는 것처럼, 감염병 재난 상황에 대해서도 다양하게 활용될 수 있는 많은 가능성들을 보여 주고 있습니다. 이러한 이유로, 전세계적으로 감염병 대응을 위한 다양한  AI 기술 연구 개발과 응용 서비스 개발이 진행되고 있습니다. 

 

이번 보고서에서는 주요 감염병 방역 단계를 4단계로 구분하였고, 각 방역 단계별로 적용 가능한 다양한 인공지능 기술의 활용 예들을 그림과 같이 정리하고 있으며, 이중 많은 연구개발이 진행되고 있거나 실제 활용도가 높은 6가지 대표적인 사례들에 대해 상세하게 분석하고 있습니다.

  • 자동 진단 보조
  • 원격 환자 모니터링 및 예후 예측 
  • 자가 진단 검사 및 음성 인식 
  • 질병과 재난 예측, 감시 
  • 접촉자 추적 및 모니터링 
  • 신약 개발

그리고 관련되는 국내외 표준화 동향들도 함께 살피고, 이 과정에서 앞으로 대응이 필요한 사항들에 대해서도 정리해보았습니다. 

 

이러한 감염병 재난 대응을 위한 인공지능 기술들은 앞으로 예측과 예방 단계로부터 치료/간호 지원 기술 연구개발 단계로 이어진 후, 다시 예측과 예방을 위한 기반 기술과 경험으로 활용되는 형태로 지속적으로 순환 발전할 것이라 예상합니다. 

 

이 밖에도 감염병 재난 대응과 관련해 기술 및 표준 등 다양한 관점에서 AI 응용 사례들을 살펴보았고, 무료 140개에 가까운 참고문헌들도 정리하고 있어 관심 있는 분들께는 많은 도움이 되실 수 있을 것이라 생각합니다.


요약문 (국문)

 

세계화와 교통발달 , 기후변화와 같은 환경 변화 속에서 인류를 위협하는 감염병 재난은 발생 주기가 빨라지고 있고 인류 건강과 사회 안전을 위협하는 큰 요소가 되어가고 있다. 

특히 최근 코로나 바이러스(COVID-19) 재난을 통해 알 수 있었던 것과 같이, 재난의 급속한 확산 속에서 보다 빠르게 사전 위험을 탐지 예방하고, 감염병 발생 시에는 신속 분류 진단 하고 모니터링하며 조치할 수 있도록 하는 감염병 대응 체계와 이를 지 원할 수 있는 IC T 기술에 대한 필요성은 급격하게 높아졌다.

규칙 정형화가 어려운 분야에서 딥러닝과 인공지능 기술을 적용하면 빠른 대응을 해볼 수 있다는 큰 장점을 갖는다. 이러한 이유로 감염병 추세 파악, 전파확산 예측, 신속 진단 도구의 개발 등에 인공지능을 적용하기 위한 많은 시도들이 있었다. 

그러나 동시에 신뢰성 있는 데이터의 확보와 신뢰도를 보장할 수 있는 응용 개발, 프라이버시에 대한 보호 이슈 등과 같은 많은 이슈들도 부상시켰다.

이에 본 보고서에서는 인공지능 기술을 활용하는 감염병 재난 대응 사례과 관련 기술 표준의 연구개발 동향들을 살피고, 국가 감염병 방역체계에 인공지능 기술을 적극 활용하기 위 필요한 요소들을 살펴보았다.

앞으로 ICT와 AI 기술을 국가의 감염병 방역 체계 내에서 어떻게 잘 결합시켜 활용하는지가 국가 경쟁력의 중요한 요소가 될 것이라 전망된다.


Abstract (English)

 

In the midst of environmental changes such as globalization, the transportation revolution, and climate changes, the frequency of infectious disease disasters that threatens humanity is accelerating, and becoming a major threat to human health and social safety. 

In particular, as evidenced by recent coronavirus (COVID-19) disasters, proactive risks need to be detected and prevented more quickly during a disaster. In addition, there are the needs for the infectious disease disaster response system that enables rapid classification, diagnosis, monitoring, and action support for suspicious patients. In order to support it, the necessity of using various ICT and application technologies have increased rapidly also. 

The main advantage of applying deep learning and artificial intelligence techniques in areas where rules are difficult to formulate is that can be applied very quickly.  For this reason, many attempts have been made to apply artificial intelligence technology to identify outbreak trends in infectious diseases, predict the spread of infections, and develop rapid diagnostic tools. 

At the same time, however, many issues such as the problem of the gathering of reliable data, the guarantee of trustworthiness of applications, and the problem of protecting privacy have emerged also. 

In this report, we studied the cases of infectious disease disaster response using AI technology and R&D trends of related technical standardization for it. we also reviewed what is the main considerations needed to actively utilize artificial intelligence technology in national and global infectious disease response systems. 

In the future, how to integrate and utilize ICT and AI technologies within the nationwide epidemic response system is expected to be an important factor in national competitiveness.


주요 키워드 : 감염병 재난, COVID-19, 코로나 바이러스, SARS-CoV-2, 전염병, 인공지능, 표준화, 자동진단지원시스템, 음성인식, 신약개발, 접촉자 추적, 오픈데이터, 오픈소스, 오픈 사이언스, 공공 데이터

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