리포트에 따르면 기존 백신들은 약 10~15년이라는 장기간에 걸쳐 개발이 진행됐다. 안전성과 효과성을 확인하기 위해 전임상과 임상 1~3상 임상시험을 거쳤다. 반면 코로나19 백신은 백신 개발 역사상 가장 신속하게 이뤄진 것으로 평가받는다. 역사상 그 유래를 찾을 수 없을 정도인 약 1년이라는 기간 동안 임상시험부터 상용화까지 이뤄졌다.
따라서 단기적으로나 장기적으로 백신에 대한 안전성 평가가 충분하지 못했다는 우려와 비판을 받고 있다. 특히 일부 백신은 부작용에 대한 우려로 인해 백신 접종을 거부하는 사람들이 발생하기도 했다. 또한 국내에서는 백신 접종 후 이상 반응을 느낀 사람들이 인과관계를 인정받지 못해 정부와 갈등이 발생하는 등 사회적인 문제로도 대두되고 있다.
더욱 문제인 것은 코로나19 같은 신종 감염병이 또다시 발생할 수 있다는 점이다. 전문가들은 빅데이터 기반 능동적 약물 안정성 모니터링 시스템을 갖춰야 한다고 조언한다. 이 시스템을 체계적으로 구축하면 단기간에 새롭게 개발되는 백신과 치료제 효과성과 이상 반응 등을 신속하게 파악할 수 있다. 또한 앞으로 발생할 수 있는 건강 관련 영향 등에 대해 지속적인 추적관찰이 가능해진다.
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코로나19 백신을 포함한 질병보건통합관리시스템의 예방접종 DB와 국민건강보험공단 및 심사평가원의 청구자료를 연계하는 융합 빅데이터를 구축하는 것이다. 그렇게 되면 데이터사이언스 방법론을 통해 잠재적인 위험 가능성이 있는 모든 신호를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 특히 그 중 의심되는 신호를 파악하면 보다 정밀한 분석을 통해 인과성 여부를 체계적으로 규명하는 빅데이터 기반의 백신 안전성 능동 감시체계 수립이 가능해진다.
리포트는 정부 기관의 보건의료 빅데이터를 기반으로 생활이나 건강, 환경 관련 데이터가 융합된 빅데이터를 구축한다면 설령 또 다른 팬데믹이 발생해도 효율적이고 효과적인 감염병 감시체계 및 건강증진 관리 체계를 운영할 수 있다고 설명했다. 다만 빅데이터가 구축돼도 이를 활용할 수 있는 양질의 데이터 사이언스 전문인력이 부족하다는 점은 문제로 지적했다.
리포트는 데이터마이닝 기법과 통계법은 물론, 약물역학과, 시뮬레이션 역학, 머신러닝 기법 등을 필요한 상황에 맞춰 유연하게 활용할 수 있는 양질의 전문인력을 충분히 확보하고, 긴밀한 협력 체계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다고 강조했다.