RIDOH는 여러 면에서 팬데믹에 대응하는 주 정부를 지원하는 데 유리한 위치에 있었습니다. 미래 지향적인 기관으로 미국 전역에서 명성을 얻었으며, 세계적으로 유명한 감염병 및 기타 전문가를 고용하고 유수의 학술 및 연구 기관과 협력했습니다.

또한 지역 및 지역 커뮤니티 파트너와 광범위한 네트워크를 구축한 후 이러한 네트워크를 활용하여 로드아일랜드 건강 형평성 구역(Health Equity Zone) 이니셔티브를 선보였습니다. 이 이니셔티브는 지역 기반의 협력적 접근 방식을 통해 주 전역에 건강 형평성 구역을 설립하여 커뮤니티 리더들과 주민들이 함께 모여 해당 지역의 건강 격차를 유발하는 사회경제적, 환경적 조건을 파악하고 해결할 수 있도록 했습니다.

그러나 로드아일랜드는 미국에서 두 번째로 인구 밀도가 높은 주(ibm.com 외부 링크)이며, 인구의 비교적 높은 비율이 양로원, 생활 보조 시설 및 기타 다중 밀집 환경에 거주하고 있습니다. 이러한 이유로 특히 치명적일 수 있는 바이러스의 급속한 확산에 취약했습니다.

지나 라이몬도(Gina Raimondo) 전 주지사는 로드아일랜드에서 코로나19 확진자가 발견되자 범정부 차원의 통합적인 위기 대응에 나섰습니다. 라이몬도는 로드아일랜드에서 바이러스의 영향과 확산을 완화하고 줄이는 데 도움을 주는 기관 간 조직인 코로나19 대응 부서를 구성했습니다.

주 형평성위원회와 협력하여 팬데믹으로 가장 큰 타격을 입은 유색인종 커뮤니티, 저소득층 지역, 고밀도 지역의 특수한 요구 사항에 우선순위를 두도록 지원했습니다. 또한 시민들에게 집에 머물 것을 촉구하고 모든 공립 학교를 일시적으로 폐쇄했으며 광범위한 추적 및 검사 프로그램을 시작했습니다.

라이몬도와 리더십 팀은 주 정부의 비상 대응 및 복구 전략의 기초로 과학 및 데이터 기반 의사 결정을 도입했습니다. "확진자 비율과 코로나19가 주 전역의 여러 지역 사회에 미치는 영향에 대한 데이터는 우리가 내리는 모든 결정의 핵심 요소입니다."라고 웬델켄은 말합니다.

예를 들어, 팬데믹 초기에 확진자 및 입원율과 기타 우편번호 기반 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하여 영향을 받은 지역 사회를 파악했습니다. 그런 다음 건강 형평성 구역의 관계와 인프라를 활용, 코로나19의 영향을 받은 지역에서 격리된 사람들에게 음식, 마스크 및 기타 물품을 배포하고 해당 지역의 접촉자 추적과 검사를 원활히 진행했습니다.

웬델켄은 다음과 같이 전합니다. "로드아일랜드만의 독특한 점은 사람들이 자신이 살고 있는 지역과 자신의 정체성을 밀접하게 연관시킨다는 것입니다. 지역 공동체를 매우 강하게 지향하는 곳이죠... 그래서 우리는 건강 형평성 구역, 시 및 마을 정부와 긴밀히 협력하여 지역 수준에서 코로나19 대응에 대한 주민 참여를 구축했습니다. 이는 대응 과정 내내 변함없이 이어졌습니다."

로드아일랜드주 코로나19 대응 최고 데이터 책임자인 리앤 래셔(Leanne Lasher)는 코로나19 대응 부서의 데이터 및 분석 팀을 이끌고 있습니다. 래셔와 팀은 매일 코로나19 감시 데이터, 분석 및 인사이트를 생성하여 내부 및 대중과 공유하는 일을 담당하고 있습니다.

이전에 래셔는 코로나19 대응 부서의 데이터 및 분석 팀 관리자였습니다. 팬데믹 초기 몇 달 동안 래셔와 팀은 복잡한 소스에서 정보를 가져오는 여러 코로나19 데이터 시스템을 구축했습니다. 또한 설명 및 예측 대시보드를 활용하여 관련 통계와 중요한 인사이트를 주 공무원에게 전달하기 위해 여러 정기 보고서를 작성하기도 했습니다. 이들의 작업은 공공 코로나19 데이터를 모니터링하는 코로나19 추적 프로젝트(ibm.com 외부 링크)에서 최고 데이터 품질 등급을 획득하는 등 로드아일랜드가 데이터 기반 의사 결정의 선두 주자로 자리매김하는 데 도움이 되었습니다.

그러나 이 팀은 설명형 통계 보고서와 지리 공간 분석을 생성하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 단일 핵심 데이터 소스로 데이터 세트를 병합하기 위해 종종 번거로운 서면 기반 프로세스에 의존하곤 했습니다.

"코로나19 데이터 시스템은 매우 빠르게 설정되고 다양한 방식으로 수집되었기 때문에 복잡한 데이터 세트가 많았습니다. 예를 들어, 40곳이 넘는 검사소에서 수집한 실험실 결과 등이 있었죠."라고 래셔는 설명합니다. 또한 데이터 세트를 다운로드하고 병합하는 데 사용되는 코드의 버그 해결에만 하루 종일 걸리기도 했다고 전합니다.

"우리는 매우 많은 보고서를 작성하고 여러 데이터 요청에 응답하고 있었습니다. 리더십 팀이 소화해야 할 정보가 너무 많았기 때문에 데이터 세트를 종합하여 실행 가능한 인사이트를 생성하고 리더십 팀과 시민을 대상으로 여러 채널을 통해 배포할 방법이 필요했습니다."라고 래셔는 말합니다.

게다가 필요한 기술을 갖춘 직원이 충분하지 않았으며, 팀의 규모가 확장되었음에도 불구하고 이직률은 여전히 높았습니다. 래셔는 여름철 자신의 업무 시간의 약 50%를 채용과 교육에 할애한 것 같다고 합니다.

이러한 어려움과 끊임없이 변화하는 팬데믹 환경을 고려했을 때, 8월이 되자 코로나19 대응에 일관되고 효과적인 데이터와 인사이트를 제공하여 운영과 전략에 정보를 제공하는 능력이 중단되기까지 몇 주 남지 않았다는 사실이 분명해졌습니다. 데이터 팀은 임무를 계속 수행하기 위해 분석 지원과 강력한 기술의 긴급한 투입이 필요했습니다.

코로나19 대응 부서는 최근 IBM Consulting과 협력하여 코로나19 시스템을 현대화 및 자동화하는 데 도움을 주었으며 부분적으로는 초중고 학생들이 9월에 대면 수업으로 복귀할 수 있도록 했습니다. 이를 위해 IBM은 주 정부가 2주 만에 초중고 사례 조사 및 접촉자 추적 전문 팀과 초중고 검사 콜센터를 구축할 수 있도록 지원했습니다. 또한 코로나19 대응 부서는 IBM과 협력하여 코로나19 운영 연락 센터를 설립하고 코로나19와 관련하여 일반 대중을 지원하기 위한 온라인 virtual agent를 운영하기 시작했습니다.

이 참여의 하나로서, 코로나19 대응 부서는 주 정부의 데이터 및 분석 운영을 개선하기 위한 초기 단계로 2주간 IBM의 디자인씽킹 및 분석 인사이트 사용성 워크숍에 참여했습니다. IBM은 조직이 엔드투엔드 혁신을 위한 솔루션을 설계, 구축, 확장할 수 있도록 안내하는 검증된 방법론인 IBM Enterprise Design Thinking 및 기타 IBM Garage™를 사용하여 이 부서가 '현재의(as-is)' 데이터 및 분석 프로세스를 평가하고 '지향하는(to-be)' 상태를 매핑하는 데 도움을 주었습니다.

집단 아이디어 세션에서 참가자들은 분석 프로젝트의 중요성과 아직 시간, 역량, 스킬 또는 리소스가 부족하여 해결하지 못한 쿼리를 파악하고 우선순위를 정했습니다. 이 활동을 통해 코로나19 대응 부서의 최우선 과제 중 하나는 새로운 코로나19 데이터 레이크를 통해 더 신속하고 안정적이며 거의 실시간에 가까운 인사이트를 생성하는 것이어야 한다는 점을 공유하게 되었습니다.

이 부서는 IBM의 사고 리더십, 혁신적인 방법, 고품질 작업을 높이 평가하여 워크숍에서 구상한 목표를 달성할 수 있도록 IBM과 협력하기로 했습니다. 이 결정을 하게 된 기반에는 IBM의 협력적이고 공감적인 접근 방식과 분석을 신속하게 확장할 수 있는 능력 또한 있었습니다.

"IBM은 놀랍도록 빠르게 제 신뢰를 얻었습니다."라고 래셔는 말합니다. "IBM은 '이 문제에 대해 함께 배우고 최선의 접근 방식에 관해 이야기해 봅시다'라고 말했죠. 그래서 저는 IBM이 작업에 접근하는 데 있어 진정한 파트너라고 느꼈습니다. IBM은 인력 배치와 지식 이전을 어떻게 지원할 것인지에 대한 명확한 프로세스를 제시했고, 즉시 사용할 수 있는 리소스를 보유하고 있었습니다."

프로젝트 개발을 촉진하기 위해 IBM은 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 인사이트 전략가, 인사이트 스토리텔러로 구성된 팀을 꾸려 각자의 전문 지식과 노하우를 공유했습니다. 또한 IBM은 자연어 처리 및 머신 러닝 기능과 IBM 고유의 외부 비-코로나19 데이터 세트(예: 이동성 및 시민 행동 인사이트 등)도 제공했습니다.

팀은 가치 실현 시간을 단축하기 위해 데이터 전략 개발, 데이터 관리 및 분석 확장을 위한 포괄적인 컨설팅-운영 프레임워크인 IBM Consulting for AI at Scale을 활용했습니다. 또한 IBM은 2주간의 스프린트 계획 프로세스를 포함하여 Garage 사용자 중심의 애자일 방식을 계속 사용했습니다.

IBM은 RIDOH, 주 정부의 IT 부서, AWS(Amazon Web Services)와 협력하여 코로나19 데이터 레이크를 지원하는 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주었습니다. AWS 클라우드 인프라에서 실행되는 데이터 레이크에는 Salesforce 소프트웨어를 통해 수집된 복잡한 사례 조사 및 접촉자 추적 데이터가 저장되어 있습니다. IBM은 사례 조사 및 접촉자 추적 조사에 사용되는 Salesforce 플랫폼에 데이터 레이크를 연결함으로써 매일 오전 10시에 자동으로 데이터 세트가 생성되어 중요 보고서를 생성하는 데 사용할 수 있도록 했습니다. 또한 IBM은 코로나19 사례 및 기타 데이터에서 정보를 가져와 로드아일랜드에서 코로나19 감염자가 집중적으로 발생하는 지역을 강조하는 지리 공간 분석 생성도 자동화했습니다.

"이미 작업을 수행할 리소스가 [부족한] 상황에서 이러한 종류의 [시간] 절약 효과를 누릴 수 있다는 것은 정말 놀라운 일입니다. 따라서 이러한 시스템의 자동화는 보건부에 엄청난 가치가 있었습니다."라고 래셔는 말합니다.

IBM이 합류한 지 한 달 만에 AWS 기반 데이터 레이크의 초기 반복 작업이 완료되었습니다. 또한 데이터 및 분석 팀과 IBM은 주지사 및 주 내각에 일련의 주요 결과를 발표할 수 있었습니다. 다음 날 기자 회견(ibm.com 외부 링크)에서는 지역 사회 기반으로 진행된 감염 확산이 주 내 코로나19 사례의 대부분을 차지하고 있다는 인사이트가 발표되었습니다.

또한 IBM은 RIDOH의 통계 방법을 개선하여 데이터 및 분석 팀이 더욱 다양한 설명 및 예측 데이터 과학 모델을 활용할 수 있도록 지원했습니다. 그뿐만 아니라, 데이터로 스토리텔링하는 구조를 개발하여 정책 및 의사 결정권자와 주제별 전문가들이 사실에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 했습니다.

겨울철과 연말 휴가철이 다가오자, 주지사와 코로나19 대응 리더들은 다음 차례로 감염이 급증할 것으로 예상되는 상황에 주의를 기울이기 시작했습니다. 라이몬도 전 주지사는 코로나19 데이터를 정책에 대한 인사이트로 전환하는 데 도움이 될 수 있도록 IBM Consulting의 분석 및 AI 리더 중 한 명에게 최고 데이터 책임자로서 리더십 팀에 한시적으로 합류할 것을 요청했습니다.

그 후 몇 달 동안 로드아일랜드주의 수장들은 IBM과 협력하여 기존 데이터 패턴과 새로운 데이터 패턴을 파악한 후 다음과 같은 적절한 완화 전략을 수립했습니다.

• 2020년 말 3주 동안 주요 공공 행사를 중단하고 기타 사교 모임을 줄이는 '로드아일랜드 잠시 멈춤' 정책을 시행하여 최근 급증한 코로나19 확진자 및 입원의 증가세 완화
• 2021년 초에 연령, 기저 질환, 지리적 위치 및 기타 변수에 따라 백신 배포 우선순위를 정해 제한된 백신 공급을 최적화하여 입원 및 사망 예방
• 감염 핫스팟과 실시간에 가까운 새로운 동향을 기반으로 검사 및 치료 리소스 할당
• 팬데믹으로 인한 보건 및 의료 분야의 격차를 파악하고 응급 대응 서비스의 공평한 배분 우선순위 지정
• 제한 정책의 적용 시기와 장소를 포함하여 주의 경제 회복 안내

RIDOH 내 정책, 정보 및 커뮤니케이션 부서 소속의 웬델켄과 동료들은 이러한 인사이트를 활용하여 '로드아일랜드 잠시 멈춤'과 같은 결정에 대한 근거를 언론과 대중에게 전달할 수 있었습니다. "[많은] 사람이 엄청난 희생을 감수해야 했기 때문에 우리가 이러한 접근 방식을 취하는 이유를 사람들이 이해하는 것이 중요했습니다."라고 웬델켄은 말합니다.

웬델켄은 정기 내부 회의에서 IBM 전문가를 포함한 코로나19 대응 팀원들과 함께 최신 데이터 브리핑을 검토하고 수치에 대한 맥락을 설명했습니다. "저는 스스로를 데이터 번역가라고 생각할 때가 있습니다... 데이터 리터러시 수준이 서로 다른 사람들에게 데이터를 맞춤화해서 [번역]해 전달하는 것은 쉽지 않은 작업입니다."라고 웬델켄은 전합니다.

매일 IBM 팀과 함께 일하면서 웬델켄은 IBM을 별개의 조직으로 여기지 않았습니다. "[IBM]은 우리가 신뢰하는 파트너였습니다. 이러한 신뢰를 쌓고 관계를 구축한 것이 우리가 할 수 있었던 일의 토대가 되었습니다"라고 웬델켄은 언급합니다.

RIDOH는 IBM과의 협업을 통해 여러 이점을 얻을 수 있었습니다.

첫 번째로, RIDOH는 IBM 고유의 외부 데이터 소스를 활용하는 등 더 빠르고 효과적으로 인사이트를 생성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 지리 공간 분석과 같이 4일이 걸리던 일부 보고서는 이제 단 4시간 만에 생성할 수 있습니다. 또한 팀은 데이터를 신속하게 처리하고 한 달에 최대 약 100만 건의 테스트 결과를 보고할 수 있게 되었습니다.

두 번째, RIDOH는 운영의 연속성을 보장할 수 있습니다. IBM 데이터 엔지니어와 데이터 과학자를 적절히 조합하여 인력을 보강한 데이터 및 분석 팀은 이전에 채용과 교육에 쏟던 시간을 절약할 수 있었습니다.

세 번째, AWS 클라우드 기반의 코로나19 데이터 레이크를 통해 강력하고 체계적인 대응을 할 수 있게 되었습니다. 로드아일랜드의 리더들은 이제 복잡한 분석, 설명, 예측 모델링을 통해 생성된 고품질의 이해하기 쉽고 소화 가능하며 실행 가능한 인사이트에 액세스할 수 있습니다. 그 결과, 실시간에 가까운 정보를 사용하여 공공 보건 정책을 갱신하고 필요한 경우 몇 시간 내에 로드아일랜드 시민들에게 갱신 내용을 알릴 수 있게 되었습니다.

또한 주 정부는 이러한 인사이트를 활용하여 가장 큰 피해를 본 지역에 백신, 검사, 치료 및 기타 물품을 효과적으로 배분함으로써 건강 격차 문제를 더 잘 해결할 수 있으며, 이 과정에서 건강 형평성 구역 및 기타 커뮤니티 리더들과의 유대 관계를 강화할 수 있습니다. 아울러 새로운 코로나19 변종이 출현하고 확산되는 상황에서 주민들에게 자신과 사랑하는 사람, 커뮤니티를 더 잘 보호하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

"IBM은 로드아일랜드 보건부와 주 전체의 상황을 획기적으로 변화시켰습니다."라고 래셔는 강조합니다. IBM 덕분에 RIDOH는 새로운 기술, 프로세스, 데이터 세트뿐 아니라 새로운 사고방식을 갖추고 분석에 접근할 수 있게 되었습니다.

협업은 계속되고 있습니다. IBM은 주 정부 IT 부서 및 전략적 파트너십을 맺고 있는 AWS와 협력하여 주 정부가 코로나19 데이터 레이크를 더욱 개발 및 확장하고 자동화를 통해 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원하고 있습니다. 팬데믹이 엔데믹으로 접어들면서, 래셔와 다른 코로나19 대응 리더들은 IBM과 협력해 복구에 초점을 맞춘 새로운 대응 단계에 필요한 데이터 및 분석 요구 사항을 평가하고 정의하기를 기대하고 있습니다. 예상되는 분석 분야로는 코로나19가 정신 건강 및 주 내 사회경제적 발전에 미치는 영향 등이 있습니다.

또한 코로나19 대응 리더들은 코로나19 감염 추세에 대한 미래 시나리오를 예측하기 위해 주 정부 및 기타 데이터 세트를 활용하는 모델을 구축하고 실행할 계획입니다. 래셔는 "[RIDOH]가 보유하고 있는 코로나19 데이터의 양은 매우 방대합니다."라고 말하며 "IBM과 협력하여 이 데이터를 심층 분석해 보고 싶습니다."라고 덧붙입니다.

로드아일랜드주(ibm.com 외부 링크)의 모토는  '희망' 으로, 약 100만 명의 주민이 거주하고 있습니다. 미국에서 가장 작은 주이지만 40마일에 달하는 해안선을 자랑하며 '바다의 주'라는 별명을 갖고 있습니다. 로드아일랜드는 미국의 13개 주 중 하나이며 뉴잉글랜드 지역을 구성하는 6개 주 중 하나입니다.