세계적으로 코로나가 정말 말이 아닙니다.
코로나를 분석 예측하기에 빅데이터 등이 많이 쓰이는데요.
오늘 포스팅은 조금 재미있는 기업의 이야기를 해보려고 합니다.
1. 코로나를 예측한 기업?
캐나다 AI 스타트업 블루닷(BlueDot)은 지난 12월 31일, 전염병이 발생할 것이라는 보고서를
제출해 많은 주목을 받았습니다.
코로나 19의 확산을 정확히 예측했습니다.
2. 당국, 전문기관보다 빠른 예측
우한시 보고 지시 2019. 12. 30.
블루닷의 예측 2019. 12. 31.
미국CDC 발표 2020. 01. 06.
WHO 발표 2020. 01. 09.
3. 블루닷의 예측 사례
블루닷은 코로나 뿐만아니라 이전의 전염병의 확산을 예측한 사례들이 있습니다.
2014년 에볼라 바이러스 확산 예측
2016년 지카 바이러스 확산 예측
즉, 예언이나 우연이 아닌 진짜 실력을 검증한 사례로 보입니다.
4. 구글 독감 트렌드
사실, AI와 빅데이터를 통해 전염병을 예측하는 서비스는 이전에도 있었습니다.
2008년, 구글은 검색엔진을 기반으로 독감 전염병을 예측하는
'구글 독감 트렌드 (Google Flu Trends)를 출시했었습니다.
5. 부정확성 및 한계
실제로, 구글의 독감 트렌드의 예상치와 미국 CDC 데이터의 차이는 2013년을 기준으로
2배 이상 차이를 보입니다.
구글의 독감 트렌드는 부정확한 예측으로 많은 비판과 질타를 피할 수 없었습니다.
빅데이터만으로는 역학 조사를 대체할 수 없다는 한계가 드러난 것입니다.
그렇다면, 블루닷은 어떻게 구글보다 정확하게 전염병의 발생을 예측할 수 있었을까요?
6. 양질의 데이터 수립
블루닷은 65개국에서 생산되는 10만 건의 정보를 자체 개발 AI 시스템을 통해 분석합니다.
이는 뉴스, 동식물 전염병 현황, 해충의 분포 등
다양한 정보를 포함하고 있습니다.
7. 항공 데이터 활용
또한, SARS 사스가 대유행 당시 사례를 통해 비행기로 전염병이 더욱 빠르게 퍼진다는 것을 파악했고,
매년 항공사로부터 40억 개의 데이터를 받아 전염병 확산 정보를 분석하고 있습니다.
8. 다방면 전문가의 검수
마지막으로 데이터 분석가, 의학 전문가들이 AI 분석에 대한 검수를 진행합니다.
이 과정에서 당국의 역학조사 결과를 반영해 보고서의 최종 공개 여부를 결정합니다.
9. 결론
블루닷은 국내에 친숙하지 않을 수 있는 캐나다의 기업입니다.
하지만
블루닷은 빅데이터와 체계적인 분석 절차로 사람들에게 유익한 정보를 제공했습니다.
블루닷의 성공은 데이터가 기술을 앞서는 새로운 시대를 보여주었습니다.
이를 토대로 방역모범국인 대한민국에서 엎질러진 일을 잘 수습하는 것을 넘어
앞으로 새로운 전염병 확산의 예측 등 예방을 먼저 움직이는 전염병 안전국으로 세계의 주목을 받을 수 있다면 좋겠습니다.