스탠포드 연구진은 2억 5천만 명 이상이 감염된 기생충 질환인 주혈흡충증 연구를 위해, 세네갈 현지에서 수집한 데이터를 **인공지능(AI)**과 위성 및 드론 영상 분석 기술로 확장하여 질병 위험 지역을 지도화하는 플랫폼을 개발하였습니다.

초기에는 현장 조사를 통해 달팽이와 수생 식생을 직접 채집·분류했으나, Stanford HAI 시드 그랜트 지원으로 AI 기반의 합성곱 신경망(CNN) 모델을 활용해 달팽이와 관련 식생 이미지를 자동 식별하는 기술을 구현하였고, 이를 통해 대규모 지역에 대한 질병 위험 예측이 가능해졌습니다.

이 플랫폼은 현장 데이터, 드론 촬영, 위성 이미지 정보를 통합하여 주혈흡충증 감염 위험을 광범위하게 분석하며, 현지 연구자 교육과 협력을 통해 지속 가능한 질병 관리 및 환경 모니터링 역량 강화에도 기여하고 있습니다.

결과적으로, 이 AI 기반 접근법은 제한된 현장 조사 자원을 보완하여 공중보건 대응을 효율화하고, 환경 변화에 따른 질병 확산을 실시간으로 감시할 수 있는 실용적 가치를 제공합니다.