오픈소스 소프트웨어 R을 활용해 비예산으로 직접 개발한 시스템 화면(사진=강북구보건소)

오픈소스 소프트웨어 활용해 비예산으로 개발

효율적 예산 절감 사례될 듯...

공공분야 '빅데이터' 활용가치의 중요성 증명

코로나19 장기화로 의료진들의 피로도가 극에 달한 지금, 미래 4차산업 핵심 기술로 손꼽히고 있는 '빅데이터'를 통해 코로나19 재감염자를 빠르게 탐색할 수 있는 프로그램을 개발, 신속 정확한 역학조사에 기여를 하고 있는 프로그램 개발자를 소개한다.

오늘의 주인공은 강북구보건소 최광일 주무관으로 이 프로그램은 지난 7월, 오픈소스 소프트웨어 R을 활용해 비예산으로 직접 개발한 시스템으로, 사전테스트를 거쳐 지난 달부터 코로나19 재감염자를 신속하게 분류하는데 사용되고 있다.

강북구에 따르면, 지난 달말 기준 강북구의 코로나19 재감염율은 약 7.33%를 기록하며 지속적인 증가세를 보였다.

재감염 사례는 증상유무에 관계없이 최초 확진일로부터 90일 이후 재검출된 경우 또는 최초 확진일 이후 45~89일 사이 재검출이면서 증상이 있거나 확진자 노출이력이 있는 경우로 정의된다.

문제는 재감염 사례가 늘어나면서 역학조사 시간이 늘어났다는 점이다.

재감염 추정을 위해 최초 확진일, 재감염 최초 확진일로부터 다음 확진일까지 경과기간, 최초확진과 비교한 현재 추정 감염경로 및 임상증상 등을 추가로 조사해야 하기 때문이다. 빅데이터 활용 역학조사 프로그램을 활용하면 이 시간을 삽시간 단축할 수 있다는 것이다.

재감염자 탐색은 확진자의 정보를 프로그램에 입력하면 구축한 확진자 데이터베이스와 입력된 자료를 비교해 재감염자를 일괄적으로 찾아내는 방식으로 진행된다. 이 과정에서 시스템 상 확인 절차, 확진자의 유선 진술 확인 등의 과정이 생략된다.

지난 달 24일, 강북구가 진행한 테스트 결과에 따르면, 확진자 1000명 중 재감염자 48명을 추출하는데 걸린 시간은 단 16분이었다. 프로그램 도입하기 전 재감염자 수를 확인하는 데 약 27시간이 소요된다는 점과 비교한다면 약 98%의 시간을 절약한 셈으로 과히 획기적이라 할 수 있다. 또한, 강북구는 이 프로그램이 누락된 확진자를 탐색하는데도 뛰어난 성능을 보이고 있다고 전했다.

누락자는 주로 확진자가 주민등록상 주소지가 아닌 다른 지자체에서 재택치료를 받을 때 발생하는데, 프로그램은 확진 시 병원이나 보건소가 질병청에 신고하는 ‘확진자 발생신고서’와 ‘확진자 조사서’(역학조사서)를 대조하여 누락자를 쉽게 찾아내고 있다.

강북구는 향후, 구축한 데이터베이스를 기반으로 인구 및 지리학적 통계를 산출해 과학방역 대책 수립에 근거자료로도 활용할 계획이다. 단연, 전국적인 코로나19 재 발생 증가세에 따른 인적자원의 피로도 감소에도 큰 기여를 할 것으로 예상돼 프로그램 활용을 전국적 확대가 필요가 있어 보이는 대목이기도 하다.

한편 프로그램 개발의 주역 강북구보건소 최광일 주무관은 프로그램을 개발하게 된 계기에 대해 CNB와의 전화통화에서 "그동안 방역요원들이 업무과중으로 인한 스트레스와 피로도 상승, 체계화된 데이터 분석의 필요성 등에 대해 고민을 수없이 해왔다."며 "그동안 '빅데이터'분야에 대한 전문적 지식을 토대로 방역분야에 접목시켜 활용해 보자는 취지로 개발을 하게 되었다"고 말했다.

이순희 강북구청장은 “코로나19 유행이 다소 안정세에 들었지만 장기화로 인해 재감염자들이 늘어나고 있다”며 “코로나19가 완전 종식될 때까지 방역에 빈틈이 없도록 최선을 다하겠다”고 말했다.