구글이 빅데이터에 기반한 감염병 예측으로 먼저 발을 들였으나 2013년 독감 예측은 크게 엇나갔다.
 2003년 사스의 교훈이다.
  항공 산업의 발전이 호흡기 감염병의 급속한 확산에 영향을 미치고 있다는 것이다.
  칸 박사는 2008년부터 민간 항공 여행을 통한 질병 감염을 연구했다.
  2014년 에볼라 바이러스 발발 때도 블루닷은 항공 여정 분석 역량을 쌓았다.
  당시 감염자에 대한 의료 데이터와 수십 억 건의 항공 여정을 분석해 에볼라 최초 발생지였던 서아프리카 밖으로 확산될 것을 사전에 경고했다.
  2016년 초 브라질에서 지카 바이러스가 횡행했을 때도 블루닷은 같은 방법으로 지카의 미국 플로리다 상륙을 예고했다.
  6개월 뒤인 그해 9월, 미국 남부 플로리다에서는 임산부 84명이 지카 바이러스에 감염된 것으로 나타났다.
  구글 검색 빅데이터, ‘심리’ 못 걸러내반면, 전세계 최대 인터넷기업 구글은 이번 신종코로나바이러스 사태에 별다른 움직임이 없다.
  사실 빅데이터를 통한 감염병 예측 시장엔 구글이 먼저 발을 들였다.
  지난 2008년 구글은 독감 현황과 전파 경로를 지도에 보여주는 ‘구글 플루 트렌드(GFT)’를 내놓았다.
  구글 검색 엔진에서 얻은 빅데이터에 기반했다.
  사람들이 아프면 '감기', '독감' 같은 검색어 입력이 늘어나고, 이를 분석하면 독감 발생 지역을 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다.
   그러나 2013년 구글의 독감 예측은 크게 엇나갔다.
  그해 1월 미국에서 독감이 크게 유행했고 구글도 발병률 수치를 공개했는데, 실제 발생률은 그 절반도 안 됐다(오차 140%).
  뉴욕시가 '독감을 주의하라'는 보건 경보를 발령하자 구글에서 독감 관련 검색이 폭증했는데, 이것이 실제 증상이 나타난 환자들의 검색으로 분석에 반영된 탓이었다.
  공포·호기심 같은 인간 심리의 변화를 걸러내지 못한 결과였다.
  서비스는 조용히 중단됐다.
   블루닷도 SNS 데이터는 분석에 반영하지 않는다.
  “신뢰도가 떨어진다”는 이유다.
     정부, 못 막으면 데이터라도 줘!최근 국제 감염병 발발 때마다 AI 기반 의료 스타트업의 활약이 돋보인다.
  특히, 정부 당국의 정보 공개나 대응이 부실할 때 그렇다.
    2016년 뎅기열이 남미와 동남아에 퍼졌을 때, 도미니카공화국 출신 컴퓨터 엔지니어 래니어 말롤이 설립한 AI 스타트업 AIME(Artificial Intelligence in Medical Epidemics)이 주목받았다.
  말롤은 뎅기열에 걸려 고생하는 가족과 이웃을 보며 자랐고, 2015년 미국 나사(NASA)의 연구 센터에서 만난 말레이시아 전문의와 협력해 AIME를 설립했다.
 