병원 이용 기록 및 휴대폰 위치 데이터로 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 유행을 예측할 수 있다는 연구 결과가 미국에서 공개됐다. 연구팀은 이를 이용해 코로나19 사망자 발생에 미리 대응할 수 있어 사망률을 줄이는 데 도움이 됐다고 설명했다.

4일 미국 텍사스주 오스틴 소재 텍사스주립대학교 연구팀은 병원 및 휴대폰 데이터를 사용한 방법으로 코로나19 팬데믹(대유행) 위협에 안정적으로 대응할 수 있음을 증명했다며 최근 해당 연구 결과를 미국국립과학원회보(PNAS)에 게재했다고 밝혔다.

연구팀에 따르면 휴대전화 이동 기록과 코로나19 병원 입원 기록을 사용해 지난 2년간의 지역 내 의료 수요를 안정적으로 예측했다.

텍사스대학교 연구팀이 오스틴 시 보건 당국 및 의료기관들과 함께 만든 컨소시엄을 통해 개발한 이 모델은 주 전체가 아닌 도시 수준의 지역 단위까지 병원 등 의료자원 수요가 급증할 것을 예측할 수 있다. 해당 예측 모델은 미국 내 모든 도시에서 3주 전에 코로나19 관련 의료 수요를 예측할 수 있다.

연구팀은 사람들이 집에 머무르는 시간과 바, 레스토랑, 학교 등의 주요 장소를 얼마나 자주 방문하는지 나타내는 데이터를 사용했다. 모든 데이터는 미국 데이터 처리 기업 세이프그래프에서 익명화한 상태로 이용됐다. 연구팀은 이 데이터를 이용해 매일 변화하는 코로나19 상황에 따라 사람들의 행동이 어떻게 바뀌는지 반영했다.

스펜서 폭스 컨소시엄 부회장은 지역사회의 이동을 나타낸 데이터는 변화하는 코로나19 전염 위험을 예측하고 몇 주 전에 의료 수요 급증을 예측하는데 도움이 된다"고 말했다.

연구팀은 또한 마스크와 사회적 거리두기와 같은 예방 조치가 사람들이 공공 장소에 있을 때 전염 위험을 줄인 것을 확인했다. 지난 2020년 3월에 비해 여러 방역 조치가 시행됐던 2021년 2월에는 사람들의 이동거리와 코로나19 전염 확산 사이의 연관성이 약화된 것으로 나타났기 때문이다.

즉 사람들이 여전히 여러 장소로 이동했음에도 지역사회에서 내려진 방역 조치로 인해 전파 확산으로 연결된 비중이 줄었다는 것이다. 연구팀은 "지역사회가 상호작용하는 더 안전한 방법을 찾았음을 시사한다"고 말했다.

연구팀은 보건 당국의 코로나19 정책이 바이러스 유행과 강한 상관관계가 있었다는 사실도 확인했다. 방역조치가 풀린 뒤 코로나19 확산이 급속도로 확산됐으며 다시 급증하는 코로나19를 억제하기 위한 제한 조치가 시행되면 목표했던 결과를 얻었다는 것이다.

또한 연구팀은 이 예측 모델을 통해 지역 병원들이 주 및 연방정부에 추가 의료자원을 요청 하거나 대체 자원을 마련하는 등 위험에 대비하는 데 필요한 의료자원 계획을 세우고 지역 내 위험관리에 적용할 수 있었다며 오스틴이 텍사스 내 모든 대도시 중 코로나19 사망률을 가장 낮게 유지하는 데 도움이 됐다고 설명했다.

스티브 애들러 오스틴 시장은 "이 예측 시스템은 우리 지역사회에서 무엇을 해야 하는지, 언제 해야 하는지 알 수 있게 해 생명을 구하는 데 도움이 됐다"고 말했다.

연구팀은 "미국 전역의 도시에서 코로나19가 계속 확산되고 있어 해석이 쉽고 모든 도시에서 코로나19 대응을 안내하는데 사용할 수 있는 예측 시스템을 구축할 수 있었다"고 말했다.

기사제공=뉴스1(시애틀N 제휴사)