서울 신도림역에서 시민들이 출근길을 재촉하고 있다. 황진환 기자오미크론 변이가 뚜렷한 감소세를 보이는 가운데 이르면 올 가을에 코로나19가 재유행할수 있다는 예측이 나왔다. 백신 접종 등에 의한 면역력의 감소 효과(waning effect)와 재유행이 맞물리면서 700명에서 많게는 2700명의 사망자가 발생할 수 있을 것으로 전망됐다.
 
코로나 유행을 예측하는 수리모델링 연구에 참여해온 정은옥 건국대학교 수학과 교수는 20일 오후 질병관리청이 서울 웨스틴 조선에서 과학기술정보통신부·국민건강보험공단·대한수학회 등과 공동 개최한 '과학 방역을 위한 빅데이터 활용 심포지엄'에서 이같이 발표했다.
 
정 교수는 마스크 착용, 사회적 거리두기 등과 같은 비(非)약물적 중재의 수준과 일각에서 백신 접종을 꺼리는 경향성을 적용해 계산했던 예측 모델이 실제 확진자 동향과 거의 비슷했던 점에 착안해 "비약물적 중재의 수준을 유지하고 '백신 주저 현상'을 최소화하는 것이 중요하다"고 말했다.
 
그러면서 "백신 접종을 주저하는 현상은 유행의 최대치를 5%에서 20%까지 증가시킬 수 있다"고 부연했다.
 
정 교수 팀은 지난 18일부터 거리두기가 전면 해제된 점을 감안해 오는 9월부터 비약물적 중재의 강도를 다소 낮게 설정하고, 4차 접종과 관련해 △미실시 △전 연령층이 고르게 400만 명이 맞는 경우 △60세 이상 고령층만 400만이 접종을 받는 경우 △전체 인구가 균등하게 1200만 명이 접종한 경우 등 4가지 시뮬레이션을 적용했다.
 
정은옥 건국대 수학과 교수팀이 4차접종과 관련해 4가지 시뮬레이션으로 예측한 올 가을 신규 환자, 위중증 환자 및 사망자. 질병관리청 제공 그 결과, 모든 연령층에 걸쳐 1200만 명이 균일하게 4차접종을 받았을 때 신규 환자와 중증환자가 가장 적게 나오는 것으로 나타났다. 60세 이상만 400만이 맞았을 경우에는 위중증 환자가 최대 1347명 발생해 전 인구가 고르게 400만이 접종받는 시나리오(1418명)보다 근소하게 적었다.
 
정 교수는 올 11월~내년 초 가을 재유행이 현실화될 경우, 해당 기간 누적 사망자는 700명에서 약 2700명 사이가 될 것으로 예상했다. 다만, 어떤 시뮬레이션에서든 재원 중인 위중증 환자의 수는 금번 유행에 훨씬 못 미칠 것으로 분석했다.
 
또한 위원장인 자신의 건국대 팀을 비롯해 부산대·경북대·숭실대·울산과학기술원(UNIST)·국가수리과학연구소 등이 협업한 '코로나19 수리모델링 TF팀'의 활동을 소개하면서 국내에 정부의 연구 지원을 받는 감염병 수리모델링 연구센터가 한 곳도 없는 상황도 지적했다.
 
정 교수는 공중 보건과 방역 정책 수립에 과학적 근거를 제공하고 수학-의료의 중개연구로 경험적 의사결정 과정을 개선하기 위해서는 "감염병 대응 수리모델링 센터의 구축이 절실하다"고 강조했다.
 
이날 코로나19 하반기 대응을 위한 '빅데이터 플랫폼 활용 주요 미해결 과제의 연구계획' 등을 발제한 가천대 의대 예방의학교실 정재훈 교수는 거리두기 완화 등 정책 변화가 모델링에 변수로 반영되지 못했고, 정확한 예측을 위한 자료가 부족해 오미크론 유행 정점이 예측치를 벗어났다고 말했다.
 
가천대 의대 예방의학교실 제공 정 교수는 그간 한 변이가 우세종화된 이후 유행을 주도하는 기간이 10~14주였던 점을 들어 '스텔스 오미크론'이라 불리는 BA.2의 우세화 10~14주가 지나면 새로운 변이가 등장할 가능성이 있다고 내다봤다. 신종 변이는 백신 접종과 자연 면역을 회피하는 능력이 더 발달해 전파력이 오를 것으로 예상됐다.
 
다만, 감염자가 중증으로 악화될 확률은 자연감염으로 인한 면역, 예방접종 등으로 줄어들 것으로 봤다.
 
그는 항체 양성율과 재감염률, 백신 효과의 감소, 경구용 치료제의 투약효과 등을 평가한 객관적 데이터를 토대로 하반기 중규모 유행을 대비해야 한다고 주장했다. 만 2년 넘게 펼쳐진 거리두기 세부정책의 효과 및 피해, 사회적 반발이 거셌던 '방역 패스'(접종증명·음성확인제) 등의 실효성도 살펴볼 필요가 있다고 제언했다.
 
정 교수는 추후 코로나19 합병증과 예후 추적을 빅데이터 플랫폼의 핵심 과제로 꼽는 한편 코로나 사망자의 사후기록 검토, 백신 안전성 평가를 위한 의무기록 기반 능동감시체계를 통해 정책의 신뢰성을 높여야 한다고 밝혔다. 또 영유아와 임산부, 투석환자를 포함해 1인 가구, 독거 노인 등 사회적 취약계층에 대한 감염병의 위험성을 평가하고 보호대책을 강구해야 한다고도 덧붙였다.
 
국민건강보험공단 빅데이터전략본부 김재용 빅데이터연구부장은 건보 데이터를 바탕으로 코로나19 개인별 위험도 점수를 개발했다고 설명했다. 그는 과거 질병 이력과 노인장기요양 판정등급, 예방접종력 등의 정보를 통해 이달 11일 기준 총 522만 명의 확진자 중증도 점수를 조회했고, 실제 병상배정에 활용했다고 언급했다.
 
이같은 체계에 따라, 중증환자의 배정 오류를 54.3%, 경증환자를 잘못 분류할 확률을 39.2% 낮출 수 있었다고 김 부장은 분석했다.
 
김 부장은 "재감염자 중에서는 델타 유행기 확진된 환자의 비중이 가장 높다"며 "오미크론 유행시기 확진자의 재감염 사례는 거의 없다"고 밝혔다.
 
질병관리청, 국민건강보험공단 제공 아울러 "역학적으로 주목할 만한 변이를 감시하기 위해 재감염을 추적할 필요가 있다"며 "만약 오미크론 유행기 확진자의 재감염이 증가한다면 이는 신종 변이 확산의 신호"라고 말했다.
 
건보는 이달부터 질병청의 코로나19 데이터베이스(DB)와 공단 측의 자격-진료내역 데이터를 연계한 정보들을 개방할 예정이다. 민간 연구자들의 수요에 맞춘 다양한 맞춤형 데이터를 제공하겠다는 방침이다.
 
질병청 김헌주 차장은 "빅데이터 활용 분석을 통해 현장대응 중심의 방역 정책이 예방적·선제적 대응까지 가능하도록 정부에서도 법과 제도적인 모든 노력을 다하겠다"고 강조했다.클릭하거나 확대하면 원본 이미지를 보실 수 있습니다.