외신에 따르면 '사스의 영웅'으로 불리는 호흡기 감염병 최고 권위자인 중난산 중국공정원 원사팀과 중국 ‘텐센트’가 코로나19 대응을 위해 공동으로 '빅데이터 및 인공지능 연합 실험실'을 꾸렸다.

중난산 원사가 직접 실험실 주임을 맡고 인공지능 등 신기술 도입을 직접 주도함으로써 현실 의학 체계와 맞물리는 기술 응용이 기대되고 있다.

실험실은 크게 세 가지 과제를 추진하며 첫번째는 '고위험군 스크리닝 체계'다.

'골든타임'에 고위험군을 찾아내기 위해 ▲폐렴 ▲독감 ▲수족구 등 유행성 질병과 호흡기 질병을 보유한 이들에 대해 실험실이 온라인과 오프라인 스크리닝 체계를 만들게 된다.

또 온라인상에서는 중국의 국민 메신저인 위챗(WeChat) 내 미니 프로그램을 통해 고위험군의 진찰을 안내한다.

오프라인상에서는 발열 문진, 사회 공공 위생 서비스 기관 및 의료 기관과 연동해 유행성 질환의 추출과 예측, 방역을 지원한다.

이를 위해 중국 전국의 고위험군 데이터를 실시간으로 관리할 수 있는 빅데이터와 분석 및 추출 시스템이 필요할 전망이다.

두번째는 '인공지능 질병 스크리닝'으로 질병의 스크리닝과 진단을 위해 기존 의학에서는 폐 부위 CT 검진으로 300장 가량의 영상을 생성해냈다.

이후 의사들이 육안으로 5~15분을 살펴보면서 인공지능 해독 시스템을 적용하는 것이다. 인공지능 시스템의 훈련이 필요하기 때문에 폐 부위 질병의 판단과 검진을 위해 중난산 원사팀은 X레이, CT 영상 등 각종 검진 및 검사 보고서를 결합해 인공지능으로 폐 부위 질병의 판단 기술을 높일 계획이다.

세번째는 '전국적 질병 보고 및 예측, 예경보 시스템 구축'으로 향후 유행성 질병이 도래하기 전에 대비하는 차원이다.

실험실에서는 인공지능 보조 임상 의사결정 기술을 이용해 지속적으로 중국 전국의 여러 센터 임상 연구를 추진하고 전국적인 질병 보고 및 예측, 예경보 시스템을 만들 계획이다.

임상 진료 솔루션 의사결정, 환자 방문 및 상담 관리, 진료 효과 평가 및 예후 평가 정보를 이 시스템에서 관리하게 된다.

효율적이고 안전한 클라우드 컴퓨팅 기술과 의학적 인공지능 역량을 더해 효과적인 유행성 감염병 대응에 나설 수 있을 것으로 실험실은 기대하고 있다.

텐센트는 의료영상 분석 인공지능 '텐센트 미잉(Mi Ying)'을 개발해 중국 내 수백개 병원에 보급했다.

그간 검진된 빅데이터를 바탕으로 폐 결절과 식도암, 당뇨병 등을 육안보다 훨씬 빠른 속도로 정확하게 조기 진단해낼 수 있다. 이와 함께 온라인 의료 서비스 기업 '위닥터(WE DOCTOR)'에도 투자했다.

중국 정부가 앞서 지난 달 24일 '차세대 정보기술 지원 감염병 방역 및 업무 복귀 서비스에 관한 통지'를 발표한 만큼 번 실험실 건설은 정부의 지원이 뒷받침 된 것으로 보인다.

이 통지는 ▲인터넷 ▲빅데이터 ▲클라우드컴퓨팅 ▲인공지능 등 기술을 적용해 감염병을 관리하면서 기업간 협력을 강화할 수 있는 대책을 담고 있다.

또한 정부의 지휘로 중국 인공지능 기업 메그비(MEGVII)가 인공지능 체온 측정 시스템과 공급망 협력업체들을 위한 사물인터넷 솔루션 등을 만들었다.

효과적으로 체온을 측정하기 위한 근거리 접촉 방식 등을 개선하기 위해 얼굴인식 기술을 보유한 메그비의 기술을 적용한다.

메그비는 이 얼굴인식 체온 측정 시스템에 '인체인식+얼굴인식+적외선/가시광선 듀얼 센싱' 기술을 적용해 3m의 거리에서도 비접촉 방식으로 체온을 측정할 수 있다.

또 이를 통해 ▲지하철역 ▲기차역 ▲공항 등에서 체온 측정이 가능하며 사람들이 굳이 멈춰야할 필요도 없고 담당자가 방호복과 도구를 입을 필요도 없다. 특히 체온 검측 오차는 0.3도씨 이내다.

◇우리나라도 정부와 기업간 협업 서둘러야

우리나라의 경우 인공지능 신약개발기업 디어젠(Deargen)과 강근수 단국대교수 연구팀이 최근 시판 중인 항바이러스제를 인공지능(AI) 분석해 신종 코로나바이러스에 적용할 수 있는 치료제를 예측한 결과를 지난달 7일 발표했다.

그 결과 이미 시판된 약물 중에서는 BMS의 HIV치료제 아타나자비르(atanazavir, 제품명 레야타즈)가 뽑혔으며 길리어드사이언스가 에볼라치료제로 개발하다 실패한 항바이러스제 렘데시비르(remdesivir)도 2019-nCoV에 효과적일 것으로 예측됐다.

이번 연구결과는 '약물 타깃 상호작용 딥러닝 모델을 통해 중국 우한의 신종 코로나바이러스 (2019-nCoV)에 작용할 수 있는 시판되는 항바이러스제 예측‘이란 제목으로 바이오아카이브(BioRxiv)에 공개됐다.

또 디어젠은 딥러닝 기반의 약물-단백질 상호작용 예측 알고리즘 MT-DTI(Moleculule Transformer-Drug Target Interaction)기술을 사용해 항바이러스제를 분석했다.

MT-DTI는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘으로 화학구조를 효과적으로 모델링하고 PubChem의 9700만개 화합물을 학습시켜 정밀도를 높인 기술이다.

셀프 어텐션 메커니즘이란 약물-단백질의 상호작용 학습 시 약물의 지엽적인 정보(Local context)를 학습하는 게 아닌 약물의 전체적인 정보(Global context)를 학습할 수 있어 보다 현실적인 약물 구조를 고려해 약물-단백질 상호작용을 예측할 수 있는 기술이다.

디어젠 관계자는 "인공지능을 이용한 예측이기 때문에 신종 코로나바이러스에 효과가 있을지는 실제 실험과 진행되는 임상을 통해 비교해봐야 할 것"이라며 “렘데시비르가 신종 코로나바이러스와 높은 결합력이 예측돼 중국에서 진행 중인 임상 결과에 주목하고 있다”고 말했다.

정부도 지난달 13일 중소벤처기업부(중기부) 박영선 장관이 신종 바이러스를 진단·치료하는 제품과 백신을 개발하는 스타트업 휴벳바이오를 방문해 코로나19 등 감염병 퇴치를 위해 노력하는 스타트업과 간담회를 진행했다.

이날 박영선 장관은 코로나19 감염여부를 신속하게 판단할 수 있는 진단 시약을 국내 최초로 승인(질병관리본부)받아 52개 병원에 공급하고 있는 코젠바이오텍과 확진 환자들의 동선을 알려주는 코로나 맵을 개발해 국민의 불안감을 해소에 도움을 준 대학생 이동훈 씨를 소개했다.

박영선 장관은 “▲의약 ▲의료기기 ▲디지털헬스케어 ▲바이오소재 분야 성장 잠재력이 있는 기업에 대해 3년간 6억 원의 창업 및 사업화 자금, 2년간 최대 6억 원의 R&D, 최대 100억 원의 정책자금과 30억 원의 기술보증을 연계 지원하겠다”고 밝혔다.