COVID-19 극복을 위한 기술 혁신: 오픈 소스 도구 활용 사례
정부, 과학자, 연구 기관들이 협력하여 COVID-19 팬데믹 해결을 위한 기술과 혁신을 적극적으로 활용하고 있습니다. 특히 오픈 소스 도구들은 개발 및 테스트를 거쳐 바이러스의 영향을 최소화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
다양한 오픈 소스 플랫폼들은 연구자들이 질병에 대한 이해도를 높이고, 확산 경로를 추적하며, 감염을 예방하고, 추가 확산과 사망자 수를 줄이는 데 기여하고 있습니다. 교육 생태계 프로젝트는 이러한 다양한 도구들의 활용법에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 교육 생태계
본 글에서는 COVID-19의 감시, 예방 및 봉쇄, 진단 및 치료에 활용되는 몇 가지 주요 오픈 소스 도구 및 라이브러리를 상세히 살펴보겠습니다.
COVID-19 추적 지도
1월에 존스홉킨스대학교(JHU) 시스템 과학 및 엔지니어링 센터에서 개발한 COVID-19 글로벌 추적 지도는 실시간으로 변화하는 팬데믹 데이터를 제공하는 권위 있는 국제적 정보원이 되었습니다.
이 오픈 소스 지도는 주요 미디어 기관, 소규모 단체, 지방 정부에서 연구 및 시각화 작업을 지원하는 데 널리 사용되고 있습니다.
DXY-COVID-19 크롤러
DXY-COVID-19-Crawler는 1월 COVID-19 발생 초기 대응을 위해 개발된 중요한 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다.
이 프로젝트 개발자들은 중국 의사들이 사례를 보고하고 추적하는 데 사용하는 사이트인 DXY.cn에서 데이터를 수집했습니다. 웹 크롤러를 개발하여 사이트의 데이터를 추출하고 API 및 데이터 웨어하우스를 통해 접근 가능하도록 만들었습니다. 관련 코드는 Github에서 확인할 수 있습니다.
개방형 데이터 키트
개방형 데이터 키트(ODK)는 최근에 개발된 도구가 아니라, 2004년 서아프리카에서 발생한 에볼라 사태와 2019년 콩고민주공화국에서 발생한 사태에서 이미 활용된 바 있습니다.
주요 기능은 사용자들이 접촉자 추적, 전략적 매핑, 의사 결정 지원, 지역 사회 인식 개선, 사례 관리 등 다양한 영역에서 데이터를 수집, 관리 및 활용할 수 있도록 돕는 것입니다.
ODK 커뮤니티는 COVID-19에 대응하기 위해 배포 시 보고 양식을 추가하여 ODK의 활용 범위를 확장했습니다. 이 양식은 세계보건기구(WHO)의 사례 조사, 접촉자 추적 및 조사를 위한 프로토콜을 기반으로 설계되었습니다.
또한, 수석 개발자는 COVID-19 대응을 위해 ODK를 사용하는 모든 기관에 무료 지원을 제공하고 있습니다.
넥스트스트레인
넥스트스트레인은 병원체의 진화 과정을 추적하는 데 사용됩니다. 이전에는 질병의 가족력을 분석하여 질병 진행 과정을 예측하는 데 활용되었습니다.
에볼라와 같은 이전 전염병 발생 시 효과적으로 사용되었으며, 현재는 글로벌 인플루엔자 데이터 공유 이니셔티브(Gisaid)의 유전자 데이터를 활용하여 COVID-19 대응에 적용되고 있습니다.
DHIS2
많은 사람들이 DHIS2를 이미 알고 있을 것입니다. DHIS2는 세계 최대의 건강 정보 관리 시스템 중 하나이며, 70개국 이상에서 사용되고 있습니다. COVID-19 대응의 일환으로, DHIS2는 질병 감염 감지, 보고, 감시 및 치료를 신속하게 진행하기 위한 디지털 데이터 패키지를 출시했습니다.
DHIS2 디지털 데이터 패키지는 COVID-19 사례 정의 및 감시에 대한 WHO 프로토콜과 일치하는 표준 메타데이터를 사용하여 신속한 배포 및 대응을 가능하게 합니다.
피코바르 서부 자바
인도네시아 질병 및 재난 정보 조정 센터는 인도네시아 서부 자바 지역에서 COVID-19 확산을 완화하고 대응하기 위해 구축된 위기 대응 센터입니다.
자바 디지털 서비스는 대응의 일환으로, 사용자가 최신 COVID-19 데이터에 접근할 수 있도록 오픈 소스 웹 도구 및 앱을 제공합니다.
OpenMRS
OpenMRS는 전 세계 개발도상국에서 환자 치료 시스템으로 널리 사용됩니다. OpenMRS 시스템의 유연성 덕분에 의료 자원이 부족한 국가에서도 COVID-19 감시, 선별 및 치료에 활용할 수 있습니다.
이 시스템은 위기 대응에 대한 과학적 기반 정보에 대한 접근성을 높여 의료진의 역량 강화에 도움이 됩니다.
OpenLMIS
OpenLMIS 프로젝트는 오픈 소스 및 조정 가능한 물류 관리 정보 시스템을 개발하기 위해 커뮤니티 중심 전술을 활용합니다. OpenLMIS 시스템은 데이터 정확성 향상, 책임성 증대, 데이터 적시성 및 가시성 향상을 목표로 합니다.
OpenLMIS 시스템은 테스트 키트 및 개인 보호 장비(PPE)를 포함한 의료 물품 목록, 즉 건강 공급망을 개선하여 의료 자원의 가용성을 명확하게 보여주고자 합니다. 이 도구를 통해 의사 결정자들은 COVID-19 대응을 위한 자원 할당을 보다 효율적으로 진행할 수 있습니다.
Healthsites
글로벌 Healthsites 매핑 프로젝트는 전 세계 모든 의료 시설을 매핑하고 모든 병원의 세부 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 의료 시설에 대한 데이터는 API를 통해 제공됩니다.
healthsites.io 팀은 사용자와 협력하여 각 의료 시설의 위치와 연락처 세부 정보를 수집 및 검증하고, 오픈 데이터 라이선스를 통해 데이터를 자유롭게 사용하고 접근할 수 있도록 합니다.
SORMAS
SORMAS(감시, 발생 대응 관리 및 분석 시스템)는 오픈 소스 모바일 전자 건강 시스템으로, 질병 통제 및 발생 관리 절차를 실행하는 데 사용됩니다.
SORMAS는 COVID-19 감시 및 조기 발견을 위해 가나, 나이지리아, 네팔, 피지 등 여러 국가에서 성공적으로 활용되었습니다.
SORMAS는 데이터 보호 표준을 준수하는 무료 오픈 소스 시스템입니다.
도쿄 COVID-19
다른 많은 도시 및 정부와 달리 도쿄도청은 주민들에게 COVID-19 정보를 제공하는 오픈 소스 웹사이트를 개발했습니다. 오픈 소스로 개발된 이 사이트는 200명 이상의 사용자들의 기여를 받았습니다. 이후 치바, 나가노, 후쿠오카 등 다른 세 도시에서도 이 웹사이트를 기반으로 재구축되었습니다.
OpenELIS
OpenELIS 건강 시스템의 목표는 치료 옵션 개선을 위해 다양한 건강 이니셔티브에서 사용할 수 있는 진보적이고 표준 기반의 실험실 정보 관리 시스템을 제공하여 의료 서비스를 향상시키는 것입니다.
COVID-19 발생은 의심 사례에 대한 접촉자 추적과 대량 테스트라는 전 세계적 과제를 제시했습니다. OpenELIS 시스템은 실험실 테스트와 결과 추적을 용이하게 함으로써 COVID-19 대응에 효과적으로 적용될 수 있습니다.
커뮤니티 건강 툴킷은 접근하기 어려운 지역사회의 보건 이니셔티브에 사용될 디지털 도구를 개발 및 배포하는 것을 목표로 하는 오픈 소스 도구 및 오픈 액세스 리소스 모음입니다.
커뮤니티 건강 툴킷 개발자 커뮤니티는 COVID-19에 대응하기 위해 지역사회 보건 종사자를 지원하는 도구와 리소스를 개발하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다.
CHIME
전염병에 대한 COVID-19 병원 영향 모델(CHIME)은 펜실베니아 대학교 데이터 과학자들이 개발한 오픈 소스 애플리케이션입니다. 이 온라인 도구는 병원에서 의료 자원에 미치는 바이러스의 영향을 예측하는 데 사용됩니다.
CHIME은 Python과 pandas 오픈 소스 종속성을 사용하여 개발되었습니다.
COVID 케어 지도
COVID 케어 지도는 기존 의료 자원을 매핑하고 병상, 인공호흡기, 의료용품 및 인력의 격차를 예측하는 데 도움이 됩니다. 모든 방법, 데이터 처리 도구, 시각화 및 소스 코드는 무료로 제공되며 오픈 소스입니다.
COVID 케어 지도 프로젝트는 급증하는 COVID-19 감염자와 집중 치료가 필요한 사람들을 효과적으로 지원할 수 있도록 도움을 예측하고 대응하는 데 목적을 두고 있습니다.
Locale.ai
Locale.ai는 전 세계에서 확인된 모든 COVID-19 사례에 대한 오픈 소스 대화형 시각화를 개발했습니다. 존스홉킨스 대학교의 오픈 소스 데이터 세트를 쿼리합니다.
Locale.ai는 COVID-19 시각화 웹사이트를 개발하는 데 Vue.js라는 인기 있는 프레임워크를 사용했습니다. 개발자들이 최신 웹 애플리케이션을 만드는 데 널리 활용되는 프레임워크입니다.
전 세계의 COVID-19
이 앱은 지도 시각화를 사용하여 COVID-19 확산, 확인된 사례, 그리고 전 세계 질병 진행 상황을 모니터링합니다. 존스홉킨스 CSSE에서 제공하는 데이터를 사용합니다.
코로나바이러스 추적기
존 코엔(John Coene)이 개발한 Shiny 앱입니다. 존스홉킨스, DXY 데이터 및 위챗(Weixin) 데이터를 사용하여 COVID-19 확산을 추적합니다. 앱은 시간 및 지역별로 의심, 확진, 회복 사례를 보여줍니다. 관련 코드는 Github에서 확인할 수 있습니다.
COVID-19 글로벌 사례
COVID-19 글로벌 사례는 크리스토프 쉐넨베르거(Christoph Schoenenberger)가 개발한 Shiny 앱으로, COVID-19의 진행 상황을 지도, 도표, 요약 표 및 수치로 보여줍니다. 관련 코드는 Github에서 제공됩니다.
정부와 COVID-19
세바스티안 엥겔-울프(Sebastian Engel-Wolf)가 개발한 Shiny 앱은 이곳에서 확인할 수 있습니다. 이 앱은 COVID-19의 기하급수적 성장, 감염이 두 배로 증가하는 데 걸리는 일수, 확인된 사례, 사망률, 그리고 다른 지역에서 10만 명당 확인된 사례 수를 매핑합니다. 관련 코드는 Github에서 사용할 수 있습니다.
마무리
오픈 소스 커뮤니티는 COVID-19 팬데믹에 신속하고 효과적으로 대응했습니다. 질병 확산을 막기 위한 다양한 프로젝트들이 개발되었으며, 지속적으로 개발이 이루어지고 있습니다. 본 문서에서는 이러한 프로젝트들 중 일부를 살펴보았습니다. 앞으로 몇 주 동안 질병이 어떻게 진행될지는 여전히 불확실하지만, 기존 오픈 소스 기술을 활용하는 더 많은 프로젝트들이 이 치명적인 질병과의 싸움에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
모두 안전하시길 바랍니다!
글: 마이클 J. 가바드 박사, 교육 생태계 CEO