방역 정책의 과학적 근거 제공
개요
- 코로나19 대유행 종료 이후 상시 감염병 대응 역량을 강화하고, 미래 팬데믹에 대비하기 위해 감염병 예측 체계를 고도화
업무 소개
- 코로나19, 인플루엔자 등 상시 감염병의 유행 규모를 예측하여 방역 대응 근거로 제공
- AI, 통계, 수학 등 다분야의 최신 기술 동향을 파악하고, 이를 기반으로 예측 방법론 개발·고도화 추진
- 인구 행태, 바이러스 특성 등 다양한 요인들의 변화로 인해 발생하는 예측 불확실성을 최소화하기 위해 민간 예측 전문가들과의 협력 체계 구축 추진
감염병 예측 분석 사례
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[2024년 여름철 코로나19 ARI 예측]
-
[24-25절기 겨울철 인플루엔자 ARI 예측]
위 이미지는 감염병 예측 분석 사례를 보여주는 두 개의 그래프로 구성되어 있다.
좌측 그래프: 2024년 여름철 코로나19 ARI 예측
- 세로축은 ARI 환자 수(명), 가로축은 주차(1~41주차)를 표시한다.
- 실제 입원환자 수(초록색 선)는 28~34주차에 급격히 증가하여 약 1,400명 이상 정점에 도달한 뒤 감소하는 추세를 보였다.
- 예측 결과(빨간색 점선)는 36주차 이후 감소세를 이어가며 40주차에는 약 200명 이하로 줄어드는 것으로 나타났다.
우측 그래프: 2024~2025절기 겨울철 인플루엔자 ARI 예측
- 세로축은 ARI 환자 수(명), 가로축은 주차(36~11주차)를 표시한다.
- ‘22~23절기’(초록색 선)는 비교적 낮은 수준에서 유지되었으며,
- ‘23~24절기’(파란색 선)는 51주차에 약 1,000명 정점을 기록했다.
- ‘24~25절기 예측’(분홍색 선)은 이전보다 더 가파르게 증가하여 52주차에 약 1,400명 정점에 이를 것으로 예상되며, 이후 3~5주차에 걸쳐 급격히 감소하는 것으로 나타났다.
전체적으로, 2024년 코로나19는 여름철 유행 정점을 보이고 이후 감소하며, 인플루엔자는 24~25절기에 과거보다 강한 겨울철 유행이 예측된다.
좌측 그래프: 2024년 여름철 코로나19 ARI 예측
- 세로축은 ARI 환자 수(명), 가로축은 주차(1~41주차)를 표시한다.
- 실제 입원환자 수(초록색 선)는 28~34주차에 급격히 증가하여 약 1,400명 이상 정점에 도달한 뒤 감소하는 추세를 보였다.
- 예측 결과(빨간색 점선)는 36주차 이후 감소세를 이어가며 40주차에는 약 200명 이하로 줄어드는 것으로 나타났다.
우측 그래프: 2024~2025절기 겨울철 인플루엔자 ARI 예측
- 세로축은 ARI 환자 수(명), 가로축은 주차(36~11주차)를 표시한다.
- ‘22~23절기’(초록색 선)는 비교적 낮은 수준에서 유지되었으며,
- ‘23~24절기’(파란색 선)는 51주차에 약 1,000명 정점을 기록했다.
- ‘24~25절기 예측’(분홍색 선)은 이전보다 더 가파르게 증가하여 52주차에 약 1,400명 정점에 이를 것으로 예상되며, 이후 3~5주차에 걸쳐 급격히 감소하는 것으로 나타났다.
전체적으로, 2024년 코로나19는 여름철 유행 정점을 보이고 이후 감소하며, 인플루엔자는 24~25절기에 과거보다 강한 겨울철 유행이 예측된다.
추진 경과
- 코로나19 시기 활용된 주요 예측모델을 체계적으로 정리하고, 질병관리청 자체 모델 구축
- 2024년 여름철 코로나19, 겨울철 인플루엔자 유행에 대한 예측을 통해 방역정책의 의사결정 근거로 제공
- 민간 예측 전문가들과의 협력 체계 구축 추진
- 팬데믹 대비 시공간 시뮬레이션 개발 연구 추진
업무 추진 방향
- 감염병 유행 시 민간 전문가와의 협력을 통해 단기 예측과 중장기 전망을 수행하고, 방역수단의 효과를 정량적으로 분석하여 과학적 근거에 기반한 의사결정을 지원
- 미래 팬데믹에 대비하여 정교한 시뮬레이션 모델을 구축하고 지역 간 감염 전파 양상과 방역 조치 효과를 사전에 예측함으로써 팬데믹 초기부터 효과적인 방역 전략 수립이 가능하도록 지원