19일 오전 서울 송파구보건소에 마련된 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 선별진료소에서 의료진이 검사 받으러 온 시민들을 안내하고 있다. 2022.4.19 뉴스1
20일 정은옥 건국대학교 수학과 교수는 질병관리청이 주최한 ‘과학 방역을 위한 빅데이터 활용 심포지엄’에서 이같이 말했다.
정 교수는 “백신 접종을 꺼리는 주저 현상을 최소화하고, 사회적 거리두기와 같은 비약물적 중재 수준을 유지하는 것이 중요한 변수”라며 “백신 주저 현상은 유행의 최대치를 5∼20% 증가시킬 수 있다”고 말했다.
그는 가을 재유행이 시작되기 전 백신 4차 접종이 이뤄지지 않는 경우, 60대 이상 400만명이 접종할 경우, 전 연령에서 고르게 400만명 또는 1200만명이 접종할 경우 등 4가지 시나리오를 바탕으로 계산한 결과 누적 사망자는 최소 700명에서 최대 2700명이 발생할 것으로 예상했다.
백신 접종이 전 연령층에서 고르게 이뤄질 경우 중환자 숫자가 가장 적었다.
또 400만명에 대해 접종이 이뤄질 경우 대상군이 60세 이상 고령층일 때 중환자가 최대 1347명, 전 연령일 때는 1418명이 발생하는 것으로 나타났다. 60대 이상에 대해 접종이 이뤄졌을 때 중환자 수가 근소하게 적었지만, 큰 차이는 없었다.
이날 발표자로 나선 정재훈 가천대학교 의과대학 예방의학교실 교수도 지금까지 한 변이의 우세 지속기간이 10∼14주였다는 점을 바탕으로 새 변이는 BA.2(스텔스오미크론)의 우세종화 시점이 10∼14주 후인 올해 하반기일 것으로 내다봤다.
정 교수는 이렇게 나타난 변이가 기존의 백신 접종이나 자연 감염의 효과로 중증화율은 감소할 수 있지만, 면역을 회피하는 능력과 전파력은 더 높아질 것으로 예상했다.
그는 항체 양성률·재감염율·백신효과 감소, 경구용 치료제 투약 효과 평가 등을 토대로 하반기 유행에 대비해야 하며, 사회적 거리두기와 방역패스 효과 등 정부의 과거 정책 평가도 필요하다고 말했다.
김재용 건보공단 빅데이터전략본부 빅데이터연구부장은 미접종자·접종자·확진자 DB 등을 기반으로 개인별 코로나19 위험도를 평가하는 점수를 개발했다고 설명했다.
김 부장은 이달 11일 기준으로 확진자 522만명에 대해 중증도 점수를 조회해 병상 배정에 활용했으며, 이를 통해 중증·경증 환자를 잘못 분류할 확률을 크게 낮췄다고 말했다. 또 코로나19 재감염 빅데이터를 활용해 주목할만한 신종 변이의 출현도 감시할 수 있다고 소개했다.
박영준 질병청 역학조사분석담당관은 최근 국내 누적 확진자에 대한 재감염 전수 조사와 주차별 코로나19 백신 접종 효과, 먹는 치료제 ‘팍스로비드’ 효과 평가 등 당국의 빅데이터 활용 사례를 소개했다.
임효진 기자
