피플앤드테크놀러지, 감염병 대응 AI 서비스 3종 업무 적용 실증 진행

- 정보제공부터 위험판단·접촉자 추적까지 지원 -

● 방역용 AI-어시스턴트

- 신뢰할 수 있는 감염병 정보를 근거로 답변을 제공하는 대화형 AI 서비스

● AI-감염병 위험평가

- 신종·재유행 감염병의 위험도를 편차 없이 분석하는 평가 자동화 시스템

● AI-역학조사 고도화

- 접촉자 네트워크와 집단발생을 선제적으로 파악하는 AI 분석탐지 시스템

감염병 대응 전 과정 정보 제공부터 위험도 판단, 접촉자 추적 등 전문 방역 분야에 AI를 결합하려는 시도가 본격화되고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '공공AX 프로젝트 사업' 감염병대응분과가 그 중심에 있다.

피플앤드테크놀러지(대표 홍성표)와 디어소프트(대표 심재석) 컨소시엄은 공공AX프로젝트 사업의 건강한 내일을 위한 감염병 대응 AI 솔루션 개발 및 실증 과제를 통해 대화형 '방역용 AI-어시스턴트', 'AI-감염병 위험평가', 'AI-역학조사 고도화'(전파 네트워크·집단발병 탐지) 등 감염병 관리 업무 전반을 지원하는 AI 서비스 3종을 개발하고, 현재 업무 적용을 위한 실증 테스트를 진행하고 있다고 밝혔다.

방역용 AI-어시스턴트 — 근거 기반 감염병 특화 대화형 AI

'방역용 AI-어시스턴트'는 감염병 관리·예방접종 등에 대한 질문에 질병관리청의 공식 자료(지침·법령·통계 등)를 근거로, 출처가 명시된 답변을 제공하는 대화형 AI다. 감염병·의료 분야에 특화된 RAG기술과 자체 개발 임베딩 모델을 기반으로 하기 때문에, 단순히 저장된 문서를 검색하는 데 그치지 않고 필요한 통계와 기관 정보를 스스로 조회해 답변에 반영하는 기능까지 갖췄다. 여러 차례 이어지는 멀티턴 대화에서도 맥락을 유지해, 사용자가 추가 질문을 하더라도 일관된 답변 흐름을 이어갈 수 있다. 이는 범용 LLM(거대언어모델)과 뚜렷이 구별되는 지점이다. 범용 LLM은 자연스러운 문장 생성에는 강점이 있지만, 답변의 출처·근거를 제시하기 어렵고 최신 동향 반영이 늦다는 한계를 안고 있다. 반면 '방역용 AI-어시스턴트'는 질병관리청의 법령·지침·보도자료 등 정확하고 최신화된 감염병 정보를 기반으로 응답을 생성하기 때문에, 신뢰도 높은 전문적 답변을 제공한다는 점에서 차별화된다.

1차 실증에서 실제 사용자 질문에 대한 답변 품질을 점검했으며, 2026년 8월부터는 실제 업무 시나리오를 기반으로 8개 직종·7종 과업에 대한 현장 활용성을 검증하는 사용성(2차) 실증을 진행한다.

AI-감염병 위험평가 — 다중 AI 교차검증 기반 위험평가 자동화

AI-감염병 위험평가는 국내외 논문·보고서·뉴스 등의 근거 품질을 단시간에 판단해 위험도를 산정·보고해야 하는 고난도 업무로, 그간 역학조사관의 경험과 수작업에 의존해 평가자별 결과 편차가 발생하는 한계가 있었다. 이에 감염병 위험평가 시스템은 4종의 AI 모델이 독립적으로 평가한 뒤 편차·모순을 탐지해 종합하는 다중 AI 앙상블 구조를 적용해 편차를 최소화했다. 설명가능한 인공지능(XAI)으로 판단 근거를 해석 가능한 형태로 제시하며, 역학조사관은 이를 확인해 최종평가를 수행한다.

2026년 6월 진행된 1차 실증에서는 홍역·메르스 2개 감염병을 대상으로 AI 위험평가 결과와 역학조사관의 판단을 비교한 결과 모두 일치했으며, 해당 사례에서 평가 소요시간도 72시간에서 약 8시간으로 약 89% 단축됐다. 다만 이는 2개 질환에 한정된 초기 실증 결과로, 향후 2차 실증 및 공인성능시험을 통해 추가 검증할 예정이다.

향후 평가지표 고도화와 2차 실증·공인성능시험을 거쳐 정식 서비스로 전환을 검토할 계획이다.

AI-역학조사 고도화 — 전파 네트워크·집단 발병 이상징후 탐지

AI-역학조사 고도화 시스템은 아래 2가지 기능을 통해 감염병 발생 시 접촉자 관계를 신속하게 파악하고, 집단발생 조짐을 사전에 탐지한다.

'N차 네트워크' 기능은 실증을 위해 구축된 연계 환경에서 질병관리청 방역통합정보시스템의 신고·역학조사·접촉자 관리 정보(테스트 데이터)를 활용해, 시간·공간 요소를 기반으로 감염 전파 경로를 자동으로 생성한다. 이를 통해 확진자와 접촉자 네트워크를 단계별로 확장하며, 감염병 집단 발병과 전파 경로를 한눈에 시각화할 수 있다.

여기에 더해 '집단 발병 이상징후 탐지' 기능은 다수의 확진자와 접촉자 데이터를 AI가 분석해, 같은 감염 사슬에 속할 가능성이 높은 집단을 자동으로 찾아낸다. 두 기능이 결합되면서, 신고가 접수된 뒤 역학조사관의 판단에 따라 집단 발병 조사에 나서던 기존의 사후 대응 방식에서 벗어나 신고 전 선제적으로 대응하는 방식으로의 전환이 가능해진다.

피플앤드테크놀러지·디어소프트 컨소시엄은 질병관리청의 실제 업무 환경을 기반으로 실증을 진행하며 시스템의 성능과 안정성을 단계적으로 검증하고 있다. 향후 실증 결과를 바탕으로 질병관리청과 지속적으로 협의하여 서비스의 완성도를 높이고, 정식 서비스 전환을 추진할 계획이다.