토론토 기술연구소, AI와 소셜미디어로 롱 COVID 추적
토론토 기술연구소는 인공지능과 소셜미디어를 활용해 롱 COVID-19의 가장 흔한 장기 증상을 추적하고 규명하고 있습니다.
인공지능 기관 Vector Institute는 토론토 MaRS 기술 센터에 본부를 두고 있으며, 협력해 통신사 Telus Corp., 컨설팅 회사 Deloitte, 진단 및 제약 기업 Roche Canada와 함께 의료 전문가들이 롱 COVID 환자들이 겪는 증상을 더 잘 이해하도록 돕고 있습니다.
연구진은 머신러닝을 사용하는 AI 프레임워크를 만들어, 캐나다 정부가 최초 회복 후 몇 주 또는 몇 달이 지나도 COVID-19 증상이 나타나는 사람으로 규정한 롱 COVID 환자들의 트위터 게시물 46만 건을 검색하고 처리했습니다.
연구에 따르면 소셜미디어는 질병 경험을 표현하는 데 자주 쓰입니다. 사용자들은 정보뿐 아니라 정서적, 사회적 지지를 얻기 위해 소셜미디어에 의존합니다. 이는 연구자들에게 풍부한 자원이 되지만, 매일 쏟아지는 방대한 게시물 가운데 과제에 부합하는 글을 안정적으로 걸러낼 수 있을 때만 가능합니다.
플랫폼은 게시물을 분석해 롱 COVID에 대한 1인칭 시점의 글을 가려낸 뒤, 기술된 증상을 집계했습니다. 그 결과 피로, 통증, 뇌안개, 불안, 두통이 가장 흔한 증상으로 나타났으며, 롱 COVID를 겪는 많은 사람들이 여러 증상을 동시에 경험하는 것으로 확인됐습니다.
이러한 패턴을 통해 병원 밖 일상생활에서 증상이 언제, 얼마나 자주 나타나는지, 그리고 증상이 어디에 집중되는지에 대한 단서를 찾을 수 있기를 기대합니다. 이 지식은 임상의와 연구자들과 공유되어 질문을 다듬고, 추세를 조기에 파악하며, 치료 전략을 마련하는 데 활용될 수 있습니다.
“이번 연구는 AI가 삶을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다. 이 연구는 의료계에 초기 신호와 당사자들의 생생한 정보를 제공하며, 이는 롱 COVID 증상에 대한 추가 조사와 치료에 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI 전문가, 기업, 의료 부문이 협력하고 경험을 공유해 COVID-19의 가장 우려스러운 영향 가운데 일부에 대응할 수 있음을 보여줍니다”
일련의 실험 끝에 예비 결과는 증상의 빈도, 동시 발생, 시간 분포와 관련된 패턴을 이 프레임워크로 성공적으로 찾아내고 시각화할 수 있음을 보여주었습니다.
AI 없이 이 연구를 재현하려면 막대한 작업 시간과 인력이 필요했을 것입니다. 사람이 직접 수십만 건의 소셜미디어 게시물을 찾아보고, 1인칭 기록에서 롱 COVID 증상이 없는 글을 걸러내며, 증상을 일일이 세어야 했을 것입니다.
“AI는 방대한 데이터 세트에서 패턴을 찾는 데 매우 뛰어납니다. 사람의 머리로는 담아낼 수 없을 만큼 큰 규모의 데이터에 적합합니다”
이 프레임워크는 빠르게 진화하고 아직 많은 미지의 부분이 남아 있는 바이러스에 대한 연구 속도를 높입니다.
현재까지 롱 COVID-19는 완전히 이해되지 않았습니다. 이를 진단하는 단일한 방법이나 증상을 완화하거나 치료하는 단일한 치료법도 없습니다. 정보는 환자 치료 결과를 개선하고, 향후 몇 년 동안 병원이 과부하되지 않도록 하는 데 핵심입니다.
“롱 COVID는 사람마다 다르게 나타날 수 있습니다. 우리는 이 질환의 이질성과 증상 치료 방법을 여전히 연구하고 있으며, 모든 사람에게 맞는 단일한 접근법은 없습니다. Vector가 소셜미디어에서 진행한 연구 결과는 지속되는 COVID를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며, 특히 더 불편한 증상에 대해 그렇습니다. 이 개념 검증 연구는 의학의 많은 분야에 적용될 수 있으며, 팬데믹 초기 신호 파악부터 새로운 약물 치료의 초기 부작용 신호 파악에 이르기까지 의료 제공자에게 다양한 방식으로 정보를 제공하는 데 쓰일 수 있습니다”
2021년 5월 실시된 설문조사에서 포스트 COVID 증후군으로도 알려진 롱 COVID를 겪는 캐나다인 1,048명을 대상으로 100개가 넘는 증상이나 일상생활의 어려움이 확인되었습니다.
캐나다 롱 COVID 환자지원단체와 캐나다 신경건강 자선단체 Neurological Health Charities가 조사한 성인의 약 80%는 최초 감염 후 4주에서 12주 사이에 하나 이상의 증상이 있다고 답했습니다.
60%는 장기적으로 하나 이상의 증상이 있다고 답했습니다. 증상이 너무 심각해서 약 10%는 장기적으로 직장에 복귀하지 못하고 있습니다.
연구자들과 이 기술을 만든 사람들은 이 기술이 지속되는 COVID-19에 맞서는 전 세계적 노력에 빠르게 기여하기를 바라며, 이 프레임워크를 더 발전시키거나 다른 상황에 적용하는 방법도 이미 구상하고 있습니다.
"이것은 새로운 종류의 도구입니다. 저는 이런 일을 하는 다른 사람을 알지 못하며, 그래서 이것이 보건 연구에 정말 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다"라고 두 건의 대규모 롱 COVID 연구를 진행 중인 토론토 대학 보건 네트워크의 선임 연구원 앤젤라 청 박사는 말했습니다.
연구진은 이 체계를 예비적으로 사용한 결과, 증상의 빈도, 동시 발생, 시간 분포와 관련된 패턴을 찾아내는 데 도움이 될 수 있음을 보여준다고 밝혔습니다.
실제로 이 머신러닝 시스템의 가치는 COVID-19에만 국한되지 않습니다. 이제 연구자들은 새로운 신종 감염병, 희귀질환, 추가 접종이 감염에 미치는 영향 등 인구 수준의 다른 보건 사건을 이해하는 데 소셜미디어를 핵심 자원으로 활용할 수 있는 도구와 절차를 갖추게 되었습니다.
Vector Institute는 인공지능 발전을 목표로 하는 독립 비영리 법인으로, 머신러닝과 딥러닝 분야에서 성과를 내고 있습니다. 비전은 캐나다에서 AI에 대한 지식, 창출, 활용 분야의 탁월함과 리더십을 달성해 경제 성장을 촉진하고 캐나다인의 삶을 개선하는 것입니다. Vector Institute는 온타리오주, CIFAR의 캐나다 범국가 인공지능 전략에 따른 캐나다 정부, 그리고 캐나다 전역의 산업 후원사들의 자금을 지원받습니다.
