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[메르스 사태와 대응전략 4부] 전염병 관리 통제 및 예측 시스템

 

– 서 론 –

 

세계보건기구(WHO)에 따르면 지난 20년간 조류독감, 사스 (SARS), 신종플루 등 30여 종의 신종 바이러스가 출현했으며, 현재 국내에서 이슈가 되고 있는 메르스(MERS)도 발생한지 3년밖에 안된 신생 전염병이다. 메르스는 사우디아라비아에서 최초로 발생하여 2012년 9월 WHO에서 보고한 이후 현재까지 24개국에서 1,154명이 발생하여 이중 471명이 사망한 것으로 보고되었다. (유럽 질병통제청 2015. 5. 21일 기준)

camel-692648_128022이 전염병의 원인 바이러스는 통상 메르스 바이러스라 하며, 외가닥 RNA로 이루어져있다. 메르스 바이러스(코로나바이러스 Middle East respiratory syndrome coronavirus; MERS-CoV)는 2012년 처음 보고 되었고, 이집트의 바이러스학자 알리 모하메드 자키(Ali Mohamed Zaki) 가 급성 폐렴 및 급성 신부전증세를 보이는 60세 남성(사우디아라비아)의 허파에서 채취된 표본에서 검출하였다. 발견 당시에는 ‘2012년 신종 코로나바이러스’, 혹은 ‘신종 코로나바이러스’로 통용되었다. 세계 보건기구가 ‘MERS’의 명칭을 받아들인 2013 5월 이전까지 ‘SARS 유사 바이러스’나 ‘중동사스’로도 불렸다. 2015년 6월 현재, MERS-CoV의 발생은 사우디 아라비아, 요르단, 카타르, 아랍 에미리트 공화국, 쿠웨이트, 터키, 오만, 알제리, 방글라데시, 오스트리아, 영국, 대한민국, 미국, 중국, 홍콩을 포함 20여개국에서 보고 되었다.

 

사실 메르스는 사스와 유사한 전염병이다. 2003년 중국을 시작해 홍콩, 베트남, 싱가포르 등 아시아를 강타했던 사스(SARS, 중증 급성 호흡기 증후군)의 원인 바이러스가 변종 코로나바이러스(coronavirus)이다. 또한, 초기증상이 감기나 독감 비슷하며(발열, 기침, 오한), 병이 진행되어 폐렴 · 호흡부전증후군 등의 합병증으로 나아가는 점과, 예방 백신과 치료제가 없고 동물에서 사람으로 옮겨지는 감염경로 등의 관점에서도 두 전염병은 비슷하다.

camel-692648_1280그러나 메르스의 사망률은 41%, 사스는 9.6%로 메르스가 4.3배 높고, 초기 증상이 나타나고 사망까지 걸리는 시간은 메르스가 11.5일, 사스가 23.7일로 메르스가 짧다.

2003년 당시 홍콩의 사스 사태와 2015년 현재 우리나라 메르스 사태는 여러 모로 비슷한 점이 있다. 2003년 홍콩에서는 1,755명이 사스에 감염됐고 이로 인해 298명이 목숨을 잃었다. 당시 홍콩도 사스 공포로 홍콩의 학교나 상점이 문을 닫고 경제가 마비될 지경이었다.

지금 우리나라는 메르스 감염환자가 계속 늘어 가고 있고 사망률도 15%에 육박하고 있다. 중동에서 메르스 사태 당시에 사망률과 비교하면 낮은 수치이지만 정부와 관계부처에서 초기 대응에 실패하여 현재의 메르스 공포상태가 지속된다는 비판이 계속 제기되고 있다.

메르스 같은 치명적 감염병의 예방백신과 치료제가 없는 상태에서는 선진화된 통제, 관리 시스템을 미리 구축하고, 실제 감염병이 발생하는 즉시 즉각적인 방어 시스템을 가동하여 초기에 제압하는 것이 중요하다.

실제 선진국에서는 첨단과학 기술을 동원하여 감염병 통제관리 시스템을 구축하여 사스나 메르스 같은 대재앙을 예방하기 위한 연구를 하고 있다. 전염병이 발생한 경우 이에 대한 모든 정보를 실시간으로 수집하여 확산 경로를 예측하고 조기 대응할 수 있는 시스템에 대한 연구가 그 예이다.

우리는 이제 첨단 IT, BT 기술을 응용하고 빅데이터 기술 등을 접목시켜서 전염병 관리, 통제, 예측 시스템 개발에 힘을 모아야 할 때다. 또한 이런 선진 통합 관리 시스템을 구축하고 정착시킬 수 있도록 관련 제도나 법률을 면밀히 검토하고 개선하는 작업도 병행해야 한다.

 

 

– 본 론 –

 

먼저 전염병 통제 및 예방을 위해 현대의 빅데이터 및 IT 기술이 융합 되는 해외 사례를 살펴보자.

 

1. 브릿지크레스트 메디컬(BridgeCrest Medical)

지난해 미국의 ‘브릿지크레스트 메디컬(BridgeCrest Medical)’은 ‘에볼라 지도’ 서비스로 화제를 모았다. 미국 전역에 퍼졌던 에볼라 바이러스에 대해 브릿지크레스트 메디컬은 빅데이터 기술을 활용하여 ‘에볼라 지도’를 제작했다.

noname01<전염병 정보 수집 및 분석 프로세스(브릿지크레스트 메디컬 홈페이지)>

브리지크레스트 메디컬 홈페이지에 게시된 위의 이미지를 참고해 보면, 시스템 프로세스는 1. 모바일 진단 도구로 테스트, 2. 결과 값 입력, 3. 트랜드 추적, 4. 케이스 모니터링, 5. 시스템 유지의 과정으로 이루어져 있다. 여기서 샘플이 많을수록 결과 값은 정교해 지며 이렇게 수집된 정보는 의료기관 및 단체의 책임자들에게 전달되게 된다.

출처: http://www.bridgecrestmed.com/

 

2. 볼프람(Wolfram) 소프테웨어를 이용한 케이스 모델링

애버딘대학의 마르코 씨엘 박사는 볼프람(Wolfram) 기술을 이용해서 에볼라 바이러스에 민감한 지역을 시각화 해냈다.

noname02<이미지 출처: http://community.wolfram.com/groups/-/m/t/326240>

그에 따르면 볼프람 기반의 컴퓨터 모델링이 개념적이긴 하지만 바이러스 확산을 막기 위해 가장 효과적인 장소를 밝혀 정책 담당자들의 대책마련에 도움을 줄 수 있을 것이라고 한다. 그는 볼프람 매쓰매티카(Mathematica)의 데이터베이스의 인구와 인구밀도의 공개 데이터와 항공기의 항로 데이터를 결합하여 시스템을 설계했다고 한다. 즉, 인구의 분포와 항로의 네트워크가 주요 데이터로 사용된 것이다.

출처: http://community.wolfram.com/groups/-/m/t/326240

 

3. 글림(GLEAM) 소프트웨어를 이용한 모델링

 

noname03<이미지 출처: C Poletto, C Pelat, D Lévy-Bruhl, Y Yazdanpanah, P Y Boëlle1,2, V Colizza, ASSESSMENT OF THE MIDDLE EAST RESPIRATORY SYNDROME CORONAVIRUS (MERS-COV) EPIDEMIC IN THE MIDDLE EAST AND RISK OF INTERNATIONAL SPREAD USING A NOVEL MAXIMUM LIKELIHOOD ANALYSIS APPROACH, Eurosurveillance, Volume 19, Issue 23, 12 June 2014>

2014년 미국 국립보건원(NIH)과 애리조나주립대 공동연구팀은 2013년의 중동 데이터를 종합해 메르스의 의료기관 내 전염률과 전체 감염자 수의 상관관계를 발표했다. 이때 연구진은 ‘글림(GLEAM)’이라는 프로그램과 ‘SEIR’라는 수학 모델을 사용했으며 감염 가능성(Suspectible), 감염된(Infectious), 완치된(Removed), 잠복기인(Exposed)의 조건에 따른 질병 확산을 예측했다. 최근에는 글림에 메르스 발병국에서 항공기로 이동하는 사람 수를 변수를 사용하여 모델링 하는 사례도 나타나고 있다.

출처: http://www.eurosurveillance.org/ViewArticle.aspx?ArticleId=20824, http://www.gleamviz.org/

 

4. 에피심스(EpiSimS) 전염병 확산 예측 시스템

미국에서 개발된 에피심스(EpiSimS: Epidemic Simulation System)은 4000개의 공항과 4만개의 항공편, 이동 인원까지 고려한 전염병 확산 예측 시스템이다.

 

noname04<이미지 출처: http://www.lanl.gov/programs/nisac/episims.shtml>

대형 분산형 컴퓨터를 이용해서 최대 3년이 예측 가능한 이 시스템은 병원체와 감염경로, 즉 주요 발병지를 중심으로 교통망을 통한 인구 이동을 고려한 시스템이다. 지난해 미국에서 메르스 환자 2명이 발생했을 때도 이 시스템이 메르스 확산을 막는데 중요한 역할을 했다고 한다.

에피심스 시스템에서는 예전과는 다른 교통수단을 이용한 이동 패턴이 네트워크 형태로 고려되며 개인의 이동패턴이나 타인의 접촉 정도도 15단계로 구분해서 예측하고 있다.

출처: http://www.lanl.gov/programs/nisac/episims.shtml

 

5. 플로우마인더(flowminder)

noname05<이미지 출처: 플로우마인더 홈페이지(http://www.flowminder.org/)>

스웨덴의 비영리단체인 ‘플로우마인더(flowminder)’는 서아프리카의 이동통신사업자에게서 15만대에 달하는 익명화된 휴대전화 위치데이터를 받아 서아프리카 내의 인구 이동 경향을 분석했다. 이 데이터를 이용해서 에볼라 감염이 유력한 지역을 분석한 플로우마인더는 이를 보건 당국에 제공에 대책 수립에 도움을 주었다.

출처: http://www.flowminder.org/

 

6. 헬스맵(HealthMap)

noname06<이미지출처: 헬스맵 웹사이트>

헬스맵(HealthMap)은 보스턴어린이병원 연구진과 역학자, 소프트웨어 개발자 등 45명이 2006년 수만 개의 소셜네트워킹서비스(SNS) 사이트와 지역뉴스, 의료진 네트워크에서 질병발생 데이터를 이용해 만든 서비스이다. 지도의 형태로 전염병의 발병과 사망자, 위치 등 각종 정보를 보여준다.

이 웹사이트는 질병 발생정보 업데이트 속도가 WHO보다 빠른 것으로 전해진다. 실제로 2014년 3월 14일 기니에서 ‘기이한 출혈열(Bizarre hemorrhagic fever)’로 8명이 숨진 사건은 헬스맵이 WHO보다 10일 앞서 전했다.

 

 

– 결 론 –

 

이상에서 살려 본 바와 같이 선진국들은 대재앙을 방지하기 위한 피나는 연구를 진행하고 있다. 국내에서도 여러 기관에서 이러한 전염병 확산 방지 시스템이 연구하거나 서비스하고 있는 중이다. 또한, 보건 복지부 등 행정기관에서도 비슷한 서비스를 진행 중이다. 국민건강보험관리공단에서는 다음소프트와 함께 소셜 데이터 분석을 통한 “국민건강 주의 예보 서비스”를 제공하고 있으며 현재는 감기, 눈병, 피부염, 식중독 등의 질병에 대한 간단한 데이터를 제공 중이다. 메르스가 창궐한 이후에 국민적 원성이 높아가는 시점에서 국내 소셜 빅데이터를 바탕으로 메르스에 대한 다양한 자료의 인포그라피를 보여주는 시도도 보인다. 그러나 이것은 빅데이터 기술을 응용한 것이라기보다는 국민들에게 통계 자료에 대한 시각적 정보를 제공하는 것에 불과하다.

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사실, 국내의 전염병 예측 예측기술 개발 상황은 아직 초보단계이며, 전염병을 관리, 통제, 예측 하는 수준까지 진화되지는 못하고 있다. 선진 의료 시스템의 구축과 전염병 예방관리 시스템의 개발은 미래의 과제가 아니라 눈앞에 다가온 현실적 책무가 되었다. 당장 최선의 전략을 수립하는 것은 어렵겠지만 다양한 빅데이터 기술과 스마트폰의 엡을 응용하여 감염자의 동선 추적 시스템을 만들어 볼 수 있을 것이다. 또한, 의료 체계의 관점에 고찰 해 본다면 의료진의 대면진료 자체가 슈퍼 전파자(super remitter, super spreader)를 생산 할 수 있는 모순 체계를 담고 있다. 따라서 원격의료 시스템(telemedicine)을 도입하여 구조적 모순을 해결하는 전략도 생각해 봄 직 하다.

메르스 사태는 우리에게 제도, 법, 행정, 경제 등의 영역 뿐 아니라 과학, 의료, 기술 영역에 걸쳐 많은 교훈을 주고 있다. 이제 충격에서 벗어나 새로운 시스템을 향해 힘찬 출발을 할 때다. 그것이 첫 시작이 빅데이터 기술, U 헬스 시스템, 원격진료시스템 등을 모두 활용하여 통합적이고 효율적인 의료 제도 및 전염병 통제관리예측 시스템 개발 전략을 수립하는 것이다.


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