최근 고병원성 조류인플루엔자(HPAI), 아프리카돼지열병(ASF), 럼피스킨병(LSD) 등 주요 가축전염병이 반복적으로 발생하고 있으며, 해외 신종 가축질병 유입 위험 또한 증가하고 있다. 이에 따라 지방자치단체 가축방역관과 동물위생시험소 수의직 공무원의 업무량은 지속적으로 증가하고 있으나 전문 인력 확보는 점차 어려워지고 있다. 특히 가축전염병 발생 시 차량 이동정보, 농장정보, 검사결과, 발생이력 등 방대한 자료를 분석하여 역학관계를 파악하고 방역조치를 결정해야 하므로 상당한 시간과 노력이 소요된다.

국가 차원에서는 KAHIS를 중심으로 다양한 방역 데이터가 축적되고 있으며 AI 기반 질병 발생 위험예측 연구와 스마트 방역 정책도 추진되고 있다. 그러나 개별 시스템과 분석 결과가 현장 의사결정 과정에서 유기적으로 활용되지 못하고 있으며, 최종적으로는 수의직 공무원이 각각의 자료를 조회하고 해석해야 하는 구조가 유지되고 있다. 따라서 기존 국가 방역 인프라를 효과적으로 활용하고 제한된 수의인력의 업무 효율을 향상시킬 수 있는 생성형 AI 기반 지원체계 구축이 필요하다.

현재 국가가축방역통합시스템(KAHIS)을 통해 가축전염병 발생정보, 농장정보, 축산차량 이동정보, 방역정보 등이 관리되고 있으며, 농림축산검역본부를 중심으로 AI 기반 질병 발생 위험예측 연구도 추진되고 있다. 또한 스마트 방역 정책을 통해 데이터 기반 방역체계 구축이 지속적으로 확대되고 있다.

그러나 현재의 시스템은 데이터 저장과 조회, 일부 예측 기능 중심으로 운영되고 있어 현장 수의직 공무원의 의사결정을 직접 지원하는 기능은 제한적이다. 예를 들어 가축전염병 발생 시 방대한 이동정보와 역학자료를 분석하기 위해 여러 시스템을 개별적으로 조회해야 하며, 수집된 정보를 종합하여 위험도를 판단하는 과정 역시 담당자의 경험과 역량에 의존하는 경우가 많다.

또한 AI 기반 위험예측 연구 결과가 생산되더라도 이를 현장에서 즉시 활용하기 어렵고, 기존 스마트 방역 정책 역시 데이터 수집과 분석 기능 중심으로 운영되고 있어 수의직 공무원의 업무 부담을 실질적으로 경감하는 단계까지는 발전하지 못한 상황이다. 최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하고 있으나 국가 수의방역 분야에서 KAHIS, 위험예측 결과 및 방역정보를 통합하여 의사결정을 지원하는 체계는 아직 구축되지 않은 상태이다.

자문 내용

KAHIS와 생성형 AI를 연계하여 발생정보, 농장정보, 차량 이동정보 및 검사결과를 통합 분석할 수 있는 국가 수의방역 지원체계 구축 방안
생성형 AI를 활용하여 역학관계 분석, 위험요인 설명 및 정보 요약 기능을 제공함으로써 수의직 공무원의 데이터 해석 부담을 경감하는 방안
현재 추진 중인 AI 기반 질병 발생 위험예측 결과를 생성형 AI와 연계하여 현장에서 쉽게 활용할 수 있도록 하는 지원체계 구축 방안
KAHIS, AI 위험예측 연구 및 스마트 방역 정책을 생성형 AI 기반 의사결정 지원체계로 통합·고도화하는 중장기 추진전략
제한된 수의인력으로도 효율적인 방역업무 수행이 가능하도록 국가 디지털 수의방역 체계를 구축하기 위한 연구개발 및 정책 추진 방향

기대효과

기존 국가 방역 인프라를 활용하면서도 수의직 공무원의 정보 분석 부담을 줄이고, 방대한 방역 데이터를 보다 신속하고 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 AI 위험예측 결과와 현장 정보를 통합적으로 활용함으로써 국가 스마트 방역 정책의 실효성을 높이고, 제한된 수의인력으로도 보다 효율적인 방역체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.