🕶 체온계 10만 개를 뿌려보았다. 🙆

2021년 6월 14일

🙌 오늘의 하이라이트 🙌

#체온 변화 #이것만 알면 #나도 예언가?

체온계 10만 개를 뿌려보았다. (feat.NY)

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주제

뉴욕 초등학교에 최대 10만여 개의 체온계를 기부하겠다는 회사가 나타났습니다.

체온계를 10만 개나? 어디서?

스타트업 킨사(Kinsa). 그런데 보통 체온계가 아닙니다. '스마트' 체온계라고.

어떤 기능이 있길래 스마트 체온계야?

1. 온도의 변화 데이터를 계속해서 기록합니다.
이 데이터를 이용해 어떤 질병의 증상인지를 파악한다고 하네요.
2. 체온계를 사용하는 사람들의 발열 증상 데이터를 모두 모아 분석합니다.
분석 결과를 통해 질병이 일어나는 장소, 시간 등의 정보를 빠르게 파악할 수 있죠. 질병의 확산을 예측할 수 있다는 것.

아, 데이터 수집을 위해 체온계를 뿌리는구나.

킨사는 그간 6천여 학교에 스마트 체온계를 뿌렸습니다. 겉으로는 기부 차원에서의 무료 배포라고 하지만, 말씀하신 대로 주목적은 데이터 수집이죠. 이번 뉴욕 초등학교 체온계 기부 또한 뉴욕 어린이들의 발열 증상 데이터를 합법적으로 모으기 위한 시도입니다.

흠... 근데 발열 증상 데이터가 있다고 해서 질병 확산을 예측할 수 있을까?

네, 당연하죠! :) 킨사는 판매하거나 뿌린 체온계 수백만 대를 이용해서 데이터를 수집하는데요, 그 결과 미국의 질병통제예방센터보다 약 2주 더 빠르게 계절 독감 확산을 파악해 알려왔다고 합니다.

또한, 아래 그래프를 보시면, 발열 증상 데이터를 바탕으로 만든 킨사 지표 그래프와 코로나 19 사망자 그래프가 약 18일 간격으로 겹치고 있습니다.

18일 후 미래의 코로나 19 사망자 그래프를 발열 데이터로 예측할 수 있었다는 것.

데이터로 질병 확산을 예측하다니... 신기하네.

사실, 데이터를 이용한 질병 확산 예측은 예전부터 이루어지고 있었어요.

1. 구글 독감 트랜드
구글 검색 단어 빈도를 분석해 독감의 확산을 분석합니다. 사람들이 해열제, 독감 등을 구글에서 검색한다면, 발열 증상을 동반하는 독감 유행 가능성이 높다고 해석하는 식이죠. 서비스 중 오차가 너무 커지면서 신뢰가 감소했고, 결국 서비스를 종료했다고.
2. 블루닷(Blue Dot).
코로나 19 바이러스의 확산을 2019년 12월 31일 보고서로 먼저 예측한 인공지능 기업 '블루닷' 도 빼놓을 수 없습니다. 65개 언어로 된 기사와 항공 데이터, 동식물 질병 데이터 등을 분석해 코로나 19의 확산을 가장 먼저 예측했다고.

더슬랭

보도자료, 검색 데이터, 항공 데이터, 동식물 질병 데이터에 이어 발열 증상 데이터까지 수집함으로써, 전염병 확산 예측속도는 점점 더 빨라질 겁니다. 전염병에 대응할 시간도 조금씩 늘어나겠네요.