(해외환경뉴스) 코로나 확산 줄이는 데 도움이 된 수학적 모델..
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(해외환경뉴스) 코로나 확산 줄이는 데 도움이 된 수학적 모델..
  • 이상현 객원기자
  • 승인 2021.07.09 00:48
  • 댓글 0
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University of Colorado Anschutz Medical Campus 공중 보건 정책에 필요한 실시간 정보 제공, 확산 줄여

본 기사는 ENN이 전하는 최신 환경뉴스입니다. 앞으로 본지는 ENN은 물론 전세계 환경전문 언론에서 전하는 세계 환경문제도 함께 전달, 보도할 예정입니다. (편집자주)

 

코로나 확산을 줄이는 데 도움이 된 수학적 모델: 전염병에 대한 정보를 빠르게 적용해야 하는 공중 보건 정책에 필요한 실시간 정보를 제공하여 확산을 줄였다.

Colorado School of Public Health가 이끄는 Colorado COVID-19 모델링팀은 전염병의 유행 중에 정보를 제공하여 콜로라도주 정책에 영향을 끼쳤다.

 

 

[2021년 7월7일 = ENN] 전염병 전파의 수학적 모델은 COVID-19(코로나) 유행하는 동안 실시간으로 사용되어 정책 입안자들에게 시간을 다투는 민감한 데이터를 제공했다. 이 연구는 Colorado School of Public Health가 주도했다.

콜로라도 연구자들은 "콜로라도주에서 코로나바이러스 전염병의 확산을 줄이기 위한 SARS-CoV-2 수학적 모델링의 사용이 전염병 초기 콜로라도주 정책에 영향을 끼친 사실이 있다"고 발표했다.

조사 결과 중에서 저자들은 대유행 초기 몇 달 동안 주 전역에서 잠재적으로 입원이 필요할 수도 있었던 환자의 97%가 사회적 거리두기, 마스크 착용 및 증상이 있을 시 개인의 사회적 격리와 같이 전파를 최소화할 수 있는 이와 같은 활동의 결과로 입원을 피할 수 있었다고 추정한다.

모델링팀은 Colorado School of Public Health의 교수진과 연구원이 이끌었으며 University of Colorado Anschutz Medical Campus, University of Colorado Denver, University of Colorado Boulder 및 Colorado State University의 전문가들이 참여했다.

저자는 "COVID-19 대유행의 특징 중 하나는 불확실하고 불완전한 정보에 대해 신속한 대응의 필요성이었다."며, "감염성 질병 전파의 수학적 모델을 실시간으로 사용하여 감염 재생산 지수 (Re) 및 현재와 미래에 취할 수 있는 예방 조치와 같은 매개 변수를 추정하고 정책 입안자에게 시간을 다투는 민감한 데이터를 제공할 수 있었다." 고 말했다.

이 새로운 논문은 사회적 접촉을 줄이기 위한 초기 정책의 영향을 측정하기 위해 콜로라도 보건 환경부 및 콜로라도 주지사 사무실과 긴밀히 협력하여 이러한 모델의 개발이 되었음을 설명한다.

이 논문은 사회적 접촉을 줄이고 그 후에 자가 격리 등과 같은 초기 정책에 대한 영향을 측정하기 위해 콜로라도주 보건 환경부 및 콜로라도 주지사 사무실과 긴밀히 협력하여 개발된 이러한 모델을 설명한다. 이 과정에서 저자는 병원 중환자실 (ICU)의 병실 수와 입원 가능한 병실을 준비하는 것이 중요한 의사 결정 문제라고 지적했다.

콜로라도 COVID-19 모델링 팀은 SARS-CoV-2의 출현과 콜로라도에서 주 전체에 걸친 COVID-19 통제 정책을 시행한 이후 접촉률과 감염 재생산 지수 (Re)의 변화를 추정하기 위해 콜로라도 COVID-19 사례 및 입원 데이터에 맞게 적용된 민감성 노출 감염 회복 (SEIR) 모델을 개발했다. 모델링 팀은 모바일 장치 위치 데이터를 사용하여 이동성 분석을 통한 모델 추정치를 보완했다.

추정치는 SARS-CoV-2에 대한 이해가 빠르게 발전하면서 여러 시점에서 거의 실시간으로 생성되었다. 각 시점에서 저자는 일련의 예방 시나리오를 통해 발생 가능한 경로에 대한 예측을 생성했다. 이 조사 결과는 주요 콜로라도주의 의사 결정자에게 정기적으로 제공되었다.

“접촉자 감소에 대한 실시간 추정을 통해 우리는 전염병에 대한 정보를 빠르게 적용해야 하는 공중 보건 정책을 위한 긴급한 정보 제공 요청에 대응할 수 있었다"며 "초기 단계에서는 (감염자 수) 곡선을 평평하게 만드는 것이 시급했다.”고 저자는 말했다.

“감염이 감소하기 시작하자 병원이 환자에게 뒤덮이지 않고 경제가 재개되면서 사회가 지탱할 수 있는 사회적 접촉의 증가에 관심이 있었다.”

“우리의 분석은 콜로라도에만 국한되지만, 우리의 경험을 통해 SARS-CoV-2의 확산을 늦추는 정책을 위해 지속적인 분석과 함께 공중 보건 예방 및 정책에 대한 입안에 필요한 빠른 정보를 제공할 수 있는 지역적으로 적용된 모델의 필요성을 강조한다.”

CU Anschutz의 Colorado School of Public Health의 수석 저자인 Andrea Buchwald 박사는 말했다.

"우리는 이 자료를 사회적 거리두기 정책에 대한 최종 추정치가 아닌 어떻게 실시간으로 모델을 구성하고 적용하여 중요한 정책 질문에 대한 방법을 찾는지를 설명한다."

By Tonya Ewers

 

다음은 ENN과 University of Colorado Anschutz Medical Campus 가 전하는 뉴스링크 입니다.

 

https://www.enn.com/articles/68198-new-study-shows-mathematical-models-helped-reduce-the-spread-of-covid-19-in-colorado

 

https://news.cuanschutz.edu/news-stories/new-study-shows-mathematical-models-helped-reduce-the-spread-of-covid-19

 

 

본지 객원기자(외신) 이상현 소개
 

객원기자 이상현(지에프오엔엠㈜ 이사)

 

서울 영동고등학교를 거쳐 미국 Beverly Hills 고등학교를 졸업하고 Parks College of Aviation & Engineering,에서 항공우주공학 석사를 취득했다.

미국의 McDonnell Douglas (현 The Boeing Company)와 NASA와의 연구 협업 및 파견 근무 등 다양한 경력을 거친 후 현재 국내 지에프오엔엠㈜ / 총괄사업 이사로 근무중이다.

 

 

 

 

 

 


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