바이오인

  과거에는 예방백신 접종, 치료제(항바이러스제) 투여 등 약물적 중재(pharmaceutical intervention)에 중점을 두어 인플루엔자 대유행 대비 계획이 수립되었지만, 최근에는 약물적 중재 이외에 학교 및 직장 봉쇄, 사회적인 격리, 손 씻기, 마스크 착용 등의 비약물적 중재(non-pharmaceutical intervention)의 효과에 대한 관심이 증가하고 있으며[3], 이를 국가 내 유행에 대비하기 위한 중요한 정책으로 활용하고 있다. 그러나 실제 인플루엔자 대유행 상황에서는 각각의 정책이 분리되어 진행되는 것이 아니라, 다양한 조합의 봉쇄전략이 적용될 수밖에 없다[4].

  대유행 대비 계획은 실제 발생하지 않은 질병을 대상으로 하고, 다양한 대안들의 효과에 대해 가정을 근거로 이루어질 수밖에 없기 때문에, 효율적인 계획이 수립되었는지를 평가하는 것은 매우 어렵다. 이에 대한 대안으로 제시된 분야가 수학역학(mathematical epidemiology)분야이다[5]. 특히, 2003년 중증급성호흡기증후군(SARS) 유행은 감염병의 진행을 예측하고 서로 다른 통제 전략들의 효과를 비교하기 위한 수학적 모델에 대한 큰 관심과 중요성을 불러 일으켰다.

외국의 경우 다양한 수학적 모델링에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 우리나라에서는 아직까지 이 분야에 대한 연구가 진행되지 못하고 있으며, 개념적인 수준에 머물러 있다[6]. 따라서 이 글에서는 결정론적 모델(deterministic  model)을 이용하여 우리나라의 신종인플루엔자 환자 발생을 예측하고, 다양한 대안들의 효과를 평가한 연구결과를 기술하였다.

.......(계속)

☞ 자세한 내용은 내용바로가기를 이용하시기 바랍니다.