'빅데이터 활용, 백신 부작용 신속대처 가능'
이화여대 최남경 교수, 능동적 감시체계 도입 필요성 주장
[데일리메디 박정연 기자] 코로나19 백신접종 이후 각종 안전성 논란이 지속되는 가운데 빅데이터를 활용하면 장기간 이상반응을 효율적으로 관찰할 수 있다는 연구결과가 나왔다.
또한 데이터가 축적되면 중장기적인 백신 안전성 평가도 용이해 관련 빅데이터 사용처는 더욱 넓어질 전망이다.
국민건강보험공단과 건보공단 일산병원이 28일 공동 주최한 '보건의료 빅데이터 연구학술대회'에서 최남경 이화여자대학교 융합보건학과 교수는 빅데이터를 활용한 능동적 백신 이상반응 관리의 장단점을 소개했다.
현재 전세계적으로 비교적 짧은 기간 내에 많은 사람들에게 코로나19 백신이 접종되고 있는 만큼 안전성 문제 발생할 시 신속한 평가와 대응이 요구된다.
하지만 현재 국내 백신 안전성 모니터링은 대부분 수동적 감시체계에 의존하고 있다.
수동적 감시체계는 백신접종 후 이상반응이 보고되는 형식이다. 적은 비용으로 이상반응을 감지할 수 있지만, 보고내용 취합에 시간이 걸린다.
반면 능동적 감시체계는 이상반응 의심 사례를 먼저 파악할 수 있다. 각 기관의 데이터를 연계하면 이상반응 발생 위험을 실시간에 가깝게 확인할 수 있어 더욱 기민한 대응이 가능하다.
최남경 교수는 "해외 8개국에서 진행 중인 '조기 백신 모니터링' 프로젝트에서는 백신 피접종자 모니터링을 통해 의심되는 부작용 발생률을 미리 계산한다"며 신속한 대응체계가 가능하다고 전했다.
앞서 국내에서도 '한국형 능동감시 시스템' 구축을 위한 연구가 진행됐다. 백신접종자의 의료이용 정보를 자동으로 연계해 데이터를 형성하는 방식이다.
최 교수는 "질병관리청의 예방접종등록자료와 건보공단의 맞춤형 DB를 활용하고 있다"며 "데이터는 비식별화 작업을 거쳤으며, 이렇게 모인 데이터를 통해 백신 안전성에 대한 평가가 이뤄질 수 있었다"고 말했다.
이어 "전국민 데이터를 활용할 수 있어 일반화 가능성이 높았으며, 대규모 인구집단이 포함돼 있기 때문에 드물게 발생하는 이상반응 모니터링이 가능했다"며 능동적 감시체계의 효과를 소개했다.
빅데이터가 형성되면 접종 후 오랜시간 뒤 발생하는 이상반응도 확인이 가능하다.
물론 현재 능동적 감시 시스템의 한계점도 있다. 현재 활용되는 데이터에는 백신 미접종자가 포함되지 않아 정밀한 분석이 힘들다.
최남경 교수는 "질병관리청에서 건보공단으로 예방접종정보를 전달, 접종자 의료이용정보를 연계하는 방식으로는 미접종자 정보 확인이 불가하다"며 "이는 미접종군을 대조군으로 설정할 수 없다는 한계점이 있다"고 말했다.
이어 "이 같은 현재의 능동적 감시 시스템에선 미접종 환자의 특성, 감염 고위험군 예방접종 연속성 등을 파악하기도 어렵다"고 덧붙였다.
향후 개선점에 대해서는 "능동적 감시를 위한 연계 자료의 업데이트가 주기적으로 이뤄져야 하며, 추가적인 규제방안도 마련될 필요가 있다"고 강조했다.
박정연 기자 (
