PHWR 질병관리청 공식학술지
주간 건강과 질병(Public Health Weekly Report)

2020년 이후 현재까지 진행 중인 코로나바이러스감염증-19(코로나19) 대유행의 경험은 공중보건 영역에 많은 교훈을 남겼다. 특히 코로나19 대유행은 세계화가 고도로 진행됨에 따라 각 국가가 더 긴밀하게 연결되었으며 한 국가에서의 발생이 전 세계에 대한 위협이 될 수 있음을 체감하게 된 사건이었다.

세계화와 감염병 확산 위험의 증가에 따른 국외 감염병 발생 인지의 중요성은 코로나19 이전부터 꾸준히 강조되어왔다. 국제보건기구의 경우 2005년 국제보건규약(International Health Regulation, IHR 2005)을 제정하면서 회원국에게 공중보건 사건감시 역량을 강화할 것을 요구하였으며 이에 대한 평가 지표 역시 제시하고 있다[1].

사건 기반 감시체계(Event-based Surveillance)란 잠재적으로 공중보건위기상황을 초래할 수 있는 ‘사건’에 대한 신속한 정보 수집과 분석, 그 결과에 대한 환류 체계를 의미한다. 일정한 주기로 산출되는 지표를 통해 감시하는 지표기반 감시체계(Indicator-based Surveillance)와 달리 사건 기반 감시체계는 유행 시 파급력이 큰 감염병의 발생이나 신규 또는 원인을 알 수 없는 질병에 의한 공중보건 사건을 빠르게 감지할 수 있다는 이점이 있다. 이와 같은 정보 인지의 신속성으로 인해 사건 기반 감시체계를 포함하는 조기경보 시스템은 감염병 발생의 신속 인지 및 대응에 필수적이다[2].

질병관리청 위기분석담당관은 해외 감염병 발생에 대해 2021년 10월 새롭게 개정된 표준운영절차를 바탕으로 그림 1과 같이 사건 기반 감시체계를 운영하고 있다. 사건 정보의 수집은 국제기구 발표 자료와 각 국가의 감염병 관리기관, Epidemic Intelligence from Open Source (EIOS)와 같은 정보 수집 시스템 등 다양한 자료원을 통해 이루어진다. 다양한 자료원을 통해 수집된 사건 정보 중 감시 사건을 선별 및 검증하고 필요한 경우 지속적인 모니터링을 진행한다. 선별의 기준은 그림 1의 감시 대상 사건 기준에 따라 선정하여 사건 기반 감시체계 데이터베이스에 등록 후 추가 모니터링을 실시한다. 자료의 신뢰성에 대해 추가 검증이 필요한 사건인 경우 공식 발표 자료나 해당 지역의 네트워크를 이용해 검증한다.

Figure 1. 사건 기반 감시체계 흐름도
WHO=World Health Organization; ECDC=European Centre for Disease Prevention and Control; EIOS=Epidemic Intelligence from Open Source; GPHIN=Global public health intelligence network

선별되어 감시하고 있는 사건들 중에서 이상 신호가 감지되는 경우 해당 사건에 대한 위험평가를 진행하고, 사건 정보를 질병관리청 내외부로 공유하여 신속한 대응이 가능하도록 한다. 공유 대상은 질병관리청 내부 유관부서와 타 부처, 민간 의료인, 일반 국민이다. 질병관리청 내부의 경우 상세 내용 및 신속 위험평가 결과를 공유하며, 외부의 경우에는 주간 해외 감염병 발생 동향, 감염병 뉴스레터 등의 채널을 통해 공유한다.

본 보고에서는 현 표준운영절차 개정 이후인 2021년 11 월 1일부터 2022년 10월 31일까지의 사건 기반 감시체계 운영 결과를 여러 계량 지표를 통해 확인하고, 이를 통해 해당 기간 동안 발생한 사건의 특징, 사건 기반 감시체계 운영의 한계와 대안점을 제시하고자 하였다.

2021년 11월 1일부터 2022년 10월 31일까지 사건 기반 감시체계로 확인된 사건들 중 위기분석담당관의 사건 기반 감시체계 데이터베이스에 수집된 사건 정보들을 대상으로 기술 통계 분석을 수행하였다. 사건 기반 감시체계 데이터베이스에는 사건 기반 감시를 통해 수집된 감염병 발생 사건 중 선별 및 검증 과정을 거친 사건들에 대한 정보가 누적되어 있다. 수집된 정보의 내용은 사건의 신규 발생 및 지속 발생 여부, 질병명, 병원체, 발생 대륙 및 지역, 발생 세부 내용, 내‧외부 공유 여부 등이다.

이하의 분석에서 ‘신규 보고 사건’은 기존 사례와 연결되지 않는 경우를 의미한다. 기존 사례와 연결되어 발생하는 사건은 ‘지속 보고 사건’으로 정의하였다. 자료에 대한 기술 통계 분석은 Microsoft Excel 2016 (Microsoft)을 이용해 수행하였다.

분석 대상 기간 동안 데이터베이스에 누적된 신규 및 지속 보고 사건에 대한 월별 기술 통계 분석 결과는 그림 2와 같다. 분석 기간 동안 데이터베이스에 등록된 신규 및 지속 보고 사건 수의 총합계는 483건이었다(그림 2A). 이 중 신규 보고 사건은 총 218건이었으며(그림 2B) 1회 이상 지속 보고된 사건은 59건이었다(그림 2C).

Figure 2. 사건 기반 감시 보고 사건 월별 기술 통계
(A) 월별 사건 기반 감시 신규 및 지속 보고 사건 수. (B) 월별 사건 기반 감시 신규 발생 사건 수. (C) 월별 사건 기반 감시 1회 이상 지속 보고 사건 수. (D) 정보 출처 유형별 사건 수

데이터베이스에 보고된 신규 및 지속 보고 사건들의 정보 출처별 분포는 그림 2D와 같다. 1개 사건에 여러 유형의 정보원이 사용되는 경우가 많으므로 출처 유형별 사건 수의 합은 총 신규 및 지속 보고 사건의 수보다 크게 집계되었다. 가장 많이 사용된 정보 출처는 세계보건기구(World Health Organization, WHO), 유럽질병예방통제센터(European Centre for Disease Prevention and Control, ECDC) 등 국제기구에서 발표된 공식 자료들로 총 294건이 사용되었다. 주요 언론 기사가 142건으로 두 번째로 많이 사용되었으며 WHO EIOS와 같은 오픈 소스 정보 수집 시스템을 이용해 수집된 사건이 120건으로 세 번째로 많이 사용되었다. 오픈 소스 정보 수집 시스템을 사용해 감지된 사건의 경우 원정보 출처인 주요 언론이 함께 기재되어 있기 때문에 주요 언론과 정보 수집 시스템의 사용은 비슷한 수준으로 나타났다. 그 외의 정보 출처로는 각 국가 기관의 공식 발표 자료와 감염병연구정책센터(Center for Infectious Disease Research and Policy, CIDRAP), 존스 홉킨스와 같은 대학 기관 발표 자료, 소셜 미디어 등이 사용되었다.

신규 보고된 사건들의 월별 감염병 분포는 표 1과 같다. 감염병을 기준으로 할 때 전체 분석 기간 중 가장 많이 보고된 감염병은 조류 인플루엔자 인체감염증이었다. 하지만 조류 인플루엔자의 경우 각 환자 사례별로 사건 보고가 이루어져 일정 기간에 동안 일어난 사건이 종합되어 보고된 여타 감염병에 비해 상대적으로 과대 보고된 경향이 존재한다. 보고 시점을 기준으로 할 때 가장 많은 종류의 감염병이 보고된 시기는 9월로 총 18종의 감염병 사건이 감지되었다.

표 1. 질병별 월간 신규 보고 사건 수.

감염병	2021년			2022년
	11월	12월		1월	2월	3월	4월	5월	6월	7월	8월	9월	10월
A형 간염								1
Powassan virus		1
노로바이러스감염증		1
대장균감염증	1
뎅기열	2				1		1					6
돼지인플루엔자					1
디프테리아	1									1	1
라싸열		1			1	1	1	1
레지오넬라증	1										1	1
렙토스피라증												1	1
리스테리아증							1
리프트밸리열		1		1							1	1
마버그병										1
말라리아										1			1
매독										1
메르스						1
보르나 바이러스												1
보툴리눔독소증	1										1	1
살모넬라균감염증				1			1
성홍열							1
수막구균감염증							1	1			1		1
신증후군출혈열		1				1
아르헨티나출혈열										1
에볼라바이러스병							1				1	1	1
원숭이두창	1						1	2
원인불명					1
원인불명 간염							1
원인불명 신부전												1	1
원인불명 질환										1
원인불명 출혈열				1
웨스트나일열											1
일본뇌염						1
조류인플루엔자	3	9		12	11	5	5	2	4	1	1	1	3
지카바이러스감염증		1
코로나19	1
콜레라					1	1		1	1	9	1	1	2
큐열						1
크리미안콩고출혈열	1				1	1	1	3	1	3	1	1	3
크립토스포리듐													1
탄저							2	1	4	2	1	2	1
토마토독감												1
페스트							1		1	1		1	1
폴리오	9	3		1	4	1	1	1				4
한타바이러스 폐증후군												1
홍역					1	2	1			1		1
황열		1		1		1	1			1		1

신규 보고 사건 수: 1–4건=, 5–9건=, 10건 이상=..

표 2와 그림 3은 분석 기간 동안 신규 보고된 감염병 발생 사건들의 대륙별 분포를 정리한 결과이다. 먼저 표 2에 따르면 가장 많은 신규 보고 사건이 발생한 대륙은 아시아(90건)였으며 다음으로 아프리카(72건), 유럽(31건)이 뒤를 이었다. 그러나 그림 3의 질병별 신규 보고 사건 점유율을 보면 아시아의 경우 60% 이상의 신규 보고 사건이 조류 인플루엔자 인체감염증에 집중되어 있고, 아프리카 역시 폴리오가 약 27%의 점유율을 차지하고 있음을 알 수 있다. 유럽의 경우 다양한 종류의 감염병 신규 발생이 상대적으로 고르게 보고되고 있음을 알 수 있고, 중동의 경우 콜레라가 신규 보고 사건의 50% 이상을 차지하였다.

표 2. 대륙별 신규 발생 사건 수.

대륙명	아시아	아프리카	유럽	아메리카	중동	오세아니아	1개 이상 대륙	계
신규 보고 사건(수)	90	72	31	16	6	2	1	218
비율(%)a)	41.3	33	14.2	7.3	2.7	0.9	0.4	100

^a)소수점 둘째 자리에서 반올림..

Figure 3. 대륙별 신규 발생 사건 질병 분포

마지막으로 표 3은 신규 보고와 지속 보고 사건 중 상세 내부 공유, 주간 해외 감염병 발생 동향, 신속 위험평가 내용이 청 내‧외부로 공유된 사건 수를 정리한 결과이다. 분석 기간 동안 감염병 발생의 상세 내용을 정리하여 청 내부 유관부서에 공유한 사건은 월 평균 9.8건이었으며, 주간 해외 감염병 발생 동향을 통해 외부로 공유된 사건은 월 평균 12.6건이었다. 신속 위험평가 수행 후 청 내부 유관부서에 공유한 신규 발생 사건 수는 총 9건이었으며 크리미안콩고출혈열, 코로나19 오미크론 변이, 엠폭스, 에볼라바이러스가 이에 해당했다.

표 3. 공유 방식별 월간 공유 사건 수.

공유 방식	2021년			2022년
	11월	12월		1월	2월	3월	4월	5월	6월	7월	8월	9월	10월
상세 내용공유a)	6	12		15	16	5	12	15	11	9	7	8	2
신속 위험평가a)	2	2		0	0	0	0	2	1	0	0	1	1
주간 해외 감염병 발생 동향b)	13	16		15	17	11	14	8	10	17	8	17	6

^a)질병관리청 내부 공유. ^b)질병관리청 외부 공유..

사건 기반 감시체계 데이터베이스에 등록된 사건들은 감시 대상 사건 기준에 따라 특별한 관심이 필요한 사건으로서 선별된 것이므로 실제 발생 사례 수와 비례하지 않는다. 따라서 보고 사건 수가 많다는 것은 관심 대상으로서 선별된 사건이 빈발하였다는 의미로 볼 수 있고 실제 발생이 많았다는 것으로 해석될 수는 없다.

신규 보고 사건을 기준으로 할 때 9월에 가장 많은 종류의 감염병이 보고되었으며 질병별로는 폴리오, 조류 인플루엔자, 콜레라, 뎅기열이 가장 빈번히 보고되었다. 특히 빈번히 보고된 질병들의 경우 대륙별 보고 질병 분포를 볼 때 특정 대륙에서 집중하여 보고되는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 발생 질병의 지역적 분포를 고려할 때 특정 감염병 발생의 선별 및 이상 신호 감지를 위해서는 현지의 역학적 맥락에 대해 보다 자세한 정보가 필요하다. 예를 들어 풍토적으로 발생하던 감염병이 기존 유행 지역 외로 확산되거나 감염 매개체의 서식지가 변화하는 경우 해당 사건을 이상 신호로 잡아내기 위해서는 현지의 역학적 상황 변화에 대한 정보가 추가적으로 필요하다.

정보 출처에 대한 분석 결과 국제기구와 각 국가의 감염병 관리기관의 공식 발표자료를 통해 확보되는 2차 자료의 비중이 전체 정보 출처의 54.2%를 차지했다. 공식기구의 발표자료는 자료의 신뢰성이 높다는 측면에서 사건 선별과 검증 과정에 유용하다는 이점이 있으나 소셜 미디어나 지역 언론 등 현지에서 바로 생산되는 1차 자료에 비해 전달의 속도가 느리다는 한계가 존재한다.

아울러 2차 자료의 경우 감염병 발생이 4분기 등 특정 주기에 한 번에 발표되는 경우가 존재한다. 이 경우 역시 마찬가지로 감염병의 실제 발생부터 감지까지 많은 시간이 소요되고, 발생 사례 간의 연관성을 확인하기 어렵다는 난점이 존재한다. 또한 일정 기간 발생한 사건이 추후 집계되어 일괄적으로 발표되는 경우 특정 시기에 신규 보고 사건 수가 늘어나는 현상이 나타난다.

종합하여 보면 사건 정보 출처 중 공식기관의 2차 자료의 비중이 높고 분기별 종합 보고로 인해 지연 보고가 이루어지는 질병들이 존재한다는 점을 고려할 때 사건의 조기 감지라는 사건 기반 감시체계의 목적 달성을 위해 사건 수집의 신속성을 제고해야 할 필요가 있다. 이와 더불어 분석 결과에서 질병에 따라 사건의 대륙 및 지역별 분포가 나타나고 있는 점과 실제로 대륙별 감시 능력의 편차가 존재한다는 점, 이상신호 감지를 위해 지역별 역학적 정보가 추가적으로 필요하다는 점을 고려할 때 자세하고 신뢰성이 높은 자료의 확보가 추가적으로 필요하다.

위와 같은 현 사건 기반 감시체계 운영의 개선점에 대하여 세 가지 보완 방안을 제시할 수 있다. 첫 번째는 해외 현지 네트워크 형성을 통해 1차 정보 수집 및 정보 검증 채널을 수립‧확대하는 것이다. 현지 인력 혹은 해외에 파견된 국내 전문 인력과의 핫라인을 구축하여 필요 시 1차 자료 수집 및 사건 검증에 활용하고 추가적인 역학적 맥락 정보를 확인함으로써 자료의 신속성과 질을 높일 수 있다.

두 번째로 WHO EIOS와 같은 오픈 소스 정보 수집 시스템 사용자들과의 정보 교류 확대가 필요하다. 정보 수집 시스템을 활용하여 현지 언론에서 생산되는 정보를 더욱 빠르게 수집하고, 발생 지역 공중보건기관을 중심으로 한 현지 사용자의 협조를 통해 추가적인 정보를 확보하여 기존 공식 자료와 대조하는 방식의 자료 선별 및 추가 검증이 가능하다. 마지막으로 적절한 신호의 선별과 사건의 심각성에 대한 판단은 여전히 전문성의 영역이므로 이를 위한 인적개발과 경험을 축적하는 것이 기관의 임무로 남는다.

None.

Not applicable.

None.

The authors have no conflicts of interest to declare.

Conceptualization: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST. Data curation: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST. Formal analysis: YK. Investigation: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST. Methodology: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST. Project administration: IK, ST, JL. Resources: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST. Supervision: IK, ST, JL. Writing – original draft: YK. Writing – review & editing: YK, IK, JL, JO, SL, SK, SH, GK, CC, ST.