그다음 질문입니다. 그러면 왜 검사건수를 늘려야 하나요?라는 질문인데요. 답은 무증상 감염자 때문이죠. 현재로서는 무증상 감염자를 찾아낼 수 있는 가장 효과적인 방법이 진단검사를 늘리는 것이죠.
만일에 질병관리청이 또 다른 모종의 적절한 수단을 통해서 모든 무증상 감염자를 찾아낼 수 있다고 하면 검사건수는 전혀 문제가 되지 않죠. 그런데 현실에서는 감염자 중에서 유증상자는 대부분 찾아낼 수 있습니다. 검사건수를 늘리든 줄이든 거의 다 발견된다고 봐야죠. 하지만 무증상 감염자의 경우에는 극히 일부만 발견되는 것이죠. 찾아내는 것이 아니라 오히려 발견된다고 하는 표현이 더 적절할 수가 있습니다.
예컨대 밀접 접촉자를 추적하는 과정이나 또는 게이트 키퍼에서 종종 발견이 되죠. 게이트 키퍼라고 하면 예컨대 인천공항을 통해서 해외로 나가거나 해외에서 들어오는 경우 또는 어떤 다른 병으로 인해서 병원에 입원하거나 하는 경우에는 의무적으로 pcr 검사를 해야죠. 다행스럽게도 그 과정에서 무증상 감염자들이 발견되죠. 하지만 그 비율은 전체 무증상 감염자 중 극히 일부일 것으로 보입니다.
극히 일부라고 이야기할 수 있는 단초가 있는데요. 지난 9월 15일 자 질병관리청의 브리핑 자료를 보시면 이렇습니다. 여기에 최근 4주간 감염 경로에 대한 표가 있습니다.
조금 보기 쉽게 바꾸어 보면 이런 것인데요. 밑에서부터 위로 확진자 접촉, 지역 집단발생, 병원 및 요양시설, 해외 유입, 그리고 제일 위에 연두색 부분이 조사중(미분류)죠. 바로 이 부분. 조사중(미분류)가 무증상 감염자일 개연성이 상당히 높은 것이죠.
앞의 표를 점유율로 나눠 보면 이렇게 되죠.
8월 3주 차에 조사중(미분류)가 벌써 30%죠. 4주 차에 33%, 35%, 9월 2주 차가 38%까지 올라갑니다. 3주 만에 8%가 올라간 것이죠. 이런 속도로 조사중(미분류)의 비중이 올라가면 조만간 어디서 어떻게 전염이 됐는지 그 감염 경로를 알 수 없는 경우가 절반 이상 넘어가겠죠.
이와 같은 무증상 감염자를 제대로 찾아내지 못하면 눈에 띄지 않고 소리소문 없이 수면 밑에서 얼마나 많은 전염이 일어나고 있는지 도저히 알 길이 없는 것이죠. 그리고 이런 무증상 감염자를 가려낼 수 있는 거의 유일한 방법이 진단검사를 하는 것이죠. 그래서 진단검사 건수를 대폭적으로 늘려야 한다고 말씀드리는 것입니다.
그다음 질문입니다. 그러면 이런 무증상 감염자가 왜 문제가 되나요?라는 질문이죠. 이미 그 절반은 앞에서 설명 말씀을 드렸죠. 부지불식간에 대규모 전염을 일으킬 수 있다는 것이고 그다음 하나가 무증상 감염자의 존재 규모에 따라서 다음에 일어날 코로나 유행의 피해 규모가 결정된다는 것이죠.
만일에 무증상 감염자의 대부분을 찾아내서 격리 조치를 한다고 하면 다음에 코로나 대유행이 일어나지 않거나 만일에 일어난다고 하더라도 소규모의 피해로 막을 수 있지만 거꾸로 물 밑에 무증상 감염자가 상당 규모 잠재되어 있다고 하면 다음에 닥칠 대유행의 피해 규모는 무증상 감염자와 거의 비례해서 상당 규모로 진행된다는 것이죠.
여담입니다만 제가 지난 4월 20일 자에, 그러니까 그 당시는 3차 유행이 끝나고 안정기에 접어들었을 때였죠. 제가 불경스럽게도 조만간 4차 유행이 시작될 것이고 그 규모는 최소한 3차 유행의 2배 내지 4배 정도가 될 것이라고 하는, 그 당시로 봐서는 정말 발칙한 예견을 했습니다. 그리고 당연히 그런 사태가 벌어지지 않았으면 좋겠다는 기대감까지 같이 말씀드렸죠.
그런데 불행하게도 두 달도 채 안 된 6월 17일부터 코로나 확진자가 폭증을 했죠. 결국 4차 대유행이 터진 것입니다. 그래서 조선일보나 중앙일보 같은 곳에서 별도 기사로 다룬 적도 있죠. 이런 사태가 일어나지 않았으면 했지만 불행히도 4차 유행이 터진 것이죠.
그 당시 제가 4차 유행의 규모를 추정했을 때 사용했던 로직이 바로 안정기 때의 무증상 감염자 규모와 다음에 터지는 코로나 대유행의 규모가 비례한다는 것이죠. 구체적으로 보죠.
제가 당시 세 가지 추정을 했는데요. 비관적인 추정을 최대, 중간 추정을 중위, 보수적인 추정을 최소로 했고 실제 구체적인 숫자까지도 제시를 했습니다.
확진자 최대 피크치가 3,800명, 중위치가 2,300명 최소치가 1,700명으로 전망을 했는데요. 이미 최소 전망치는 넘어선 것 같고 중위치 부근에서 확진자가 발생을 하고 있죠.
그때 제가 말씀드린 자료에 베이스 업(base-up)이라는 용어를 사용을 했는데요. 우리가 에베레스트 산과 같은 아주 높은 산을 등산을 할 때 베이스 캠프의 위치가 어디냐라는 게 상당히 중요하죠.
그래서 당시 제가 주목을 했던 것은 각각 유행의 피크치를 본 것이 아니라 오히려 각각 유행의 제일 작은 값에 주목을 한 것이죠.
1차 유행 때는 581명까지 확진자가 올라갔다가 39명 수준으로 떨어졌습니다. 그리고 2차 때는 피크치가 344명까지 갔다가 안정기 때 110명까지 떨어졌죠. 그리고 3차 때 피크가 1,048명까지 갔다가 베이스 값이 437명으로 떨어졌죠.
그러니까 베이스 값만 보면 1차 때 3명, 2차 때 39명, 3차 때 110명, 4차 때 437명으로 베이스 캠프의 고도가 점점 높아진 것입니다. 당연히 그 원인은 무증상 감염자 때문이라고 추정을 했고요.
그런데 당시 추정할 때 재미난 것은 2차 유행 때 최젓값이 39명이었는데, 3차 유행 때는 110명으로 거의 3배 수준이죠. 희한하게도 최고값이 2차 때 344명에서 3차 때 1,048명으로 이 역시 거의 3배입니다.
그러니까 이 바텀 값은 무증상 감염자가 숨어있는 대응지표의 성격을 갖고 있고 그에 따라서 각 차 유행 시에 최고값이 결정된다고 본 것이죠.
그래서 3차의 베이스가 110명에서 4차 베이스가 437명으로 시작을 했으니까 4배죠. 그러니까 최고값도 거의 4배인 4,000명까지 갈 것이라고 전망을 한 것입니다. 물론 기술적으로 여러 가지 분석을 한 결과 최댓값을 3,879명으로 본 것이죠.
방금 설명드린 자료는 지난 4월 초 통계를 기반으로 만든 것이고 그동안 시간이 상당히 경과했기 때문에 최신 자료로 동일 내용을 업데이트해 보겠습니다.
앞서 설명드린 대로 8개 기간으로 구분을 했죠. 1~4차 유행 기간과 그 사이에 있는 안정기 4개를 합해서 8개 기간이죠.
먼저 확진자를 보면, 1차 유행 때 일 평균 169명까지 갔다가 35명으로 떨어지죠. 그러다가 2차 때는 192명까지 갔다가 89명으로 떨어집니다. 기간 3보다는 상당히 높은 수준에서 안정기가 이루어지죠. 그 후 3차 유행 때는 622명까지 확진자가 올라갑니다. 그리고 안정기에도 얼마 떨어지지 않죠. 516명 선에서 멈추죠. 그리고 4차 때는 1,417명까지 올라가죠.
여기에 확진자 당 검사건수를 넣으면 이렇죠. 기간 1은 대수의 법칙이 작동하지 않는다고 보고 기간 2, 1차 유행 때는 채 준비되지 않은 상태에 확진자가 늘어났기 때문에 숫자가 상당히 낮습니다. 확진자 당 검사건수가 52로 상당히 낮죠. 그리고 안정기에 접어들어서는 검사건수를 대폭적으로 늘리죠. 확진자 한 사람을 찾아내는데 무려 270건의 검사를 했습니다. 그러다가 2차 유행이 터질 때는 다시 74 건으로 떨어지죠. 그다음 안정기 때는 검사건수가 109명으로 올라갑니다만 기간 3, 270명에 비해서는 상당히 낮죠. 그리고 3차 유행이 발발하고 안정기 4차 유행이 발발하는데 확진자 당 검사건수는 지속적으로 낮아지는 추세를 보이죠.
확진자 당 검사건수만 바 그래프로 그리면 이렇습니다. 이를 유행 시기와 안정기로 구분을 해서 보죠.
먼저 4차례 유행 시기를 보면 그래프가 이렇죠. 그중에서 1차 신천지 사태 때는 채 준비가 안 된 상황이었죠. 본격적으로 2차 유행 때는 검사건수가 확진자 당 73건까지 올라가죠. 그러다가 54건, 28건으로 떨어지는데 보시는 바와 같이 2~4차 때는 검사건수가 뚝뚝 떨어진다는 추세선이 보입니다.
4차 유행 때를 1.0으로 놓고 보면 2차 유행 때는 지금보다 검사를 2.6배를 했고, 3차 유행 때는 1.9배를 했죠.
그다음에 유행기 사이에 있는 안정기를 보죠. 기간 1은 무시하고, 1차 유행이 끝나고 나서 안정기였던 기간 3 때, 확진자 당 검사건수가 270건, 109건, 66건으로 떨어지죠. 마찬가지로 추세선을 그려보면 지속적으로 감소하고 있다는 사실을 알 수 있죠.
기간 7을 1.0으로 놓고 보면 기간 3 때 4.1배 더 많이 검사를 했고 기간 5 때 1.6배 더 검사를 많이 했습니다.
위에서 말씀드린 논리대로 안정기 때의 검사건수가 다음에 일어나는 코로나 유행의 규모에 영향을 미친다고 말씀을 드렸는데요. 대개 인과관계는 검사건수가 감소를 하면 무증상 감염자가 증가를 하고 그 결과 차기 유행의 확진자 규모가 증가한다는 순서겠죠. 정말 그런지 한번 표를 그려봤습니다.
2차 유행에서 3차 유행으로 갈 때인데요. 2차 유행 전에 확진자 당 검사건수가 270건, 3차 유행 전이 109건이죠. 그런데 2차 유행 때 일 평균 확진자가 192명, 3차 유행 때 662명이죠.
간략하게 배수를 정리를 해보면 2차에서 3차로 갈 때 직전 안정기대의 검사건수가 2.5배 줄었습니다. 그리고 2차, 3차 유행 때 일 평균 확진자는 3.2배 늘었죠. 딱 떨어지는 숫자는 아닙니다만 대략 유사한 규모로 증가 감소를 하고 있는 것이죠.
그다음 3차와 4차를 비교해 보겠습니다. 3차 직전에 확진자 당 검사건수가 109건, 4차 직전이 66건으로 뚝 떨어지죠. 그리고 3차 유행 때 일 평균 확진자가 622명, 그리고 4차 때 현재 1,417명이죠.
3차와 4차 사이의 배수를 한번 구해보죠. 직전 안정기 때의 확진자 당 검사건수는 1.7배 줄었습니다. 그런데 대유행 때 일 평균 확진자는 2.3배 늘었죠. 1.7배와 2.3배 그 사이는 앞서도 말씀드렸습니다만 델타 변위의 역량이 상당히 큰 것 아닌가라는 생각이죠.
이상 여기까지 4월 예측 자료와 최근에 다시 업데이트한 자료를 보면, 코로나 대유행이 발발을 하면 그 규모는 직전 안정기 때의 검사건수 규모와 비례를 한다는 것이죠.
그러니까 안정기 때 검사건수를 대폭 늘리면 숨어 있는 무증상 감염자가 대폭적으로 줄어들 것이고 그 결과 차기 유행의 규모도 적절히 통제가 되는데 그와는 역으로 직전 안정기 때 검사건수를 늘리지 않고 물 밑에 있는 무증상 감염자를 제대로 찾아내지 않았을 경우에는 차기에 일어나는 대유행의 규모가 상당히 커진다는 것이죠.
요컨대 현재 진행되고 있는 4차 유행을 큰 희생 없이 슬기롭게 극복을 하려고 하면 제가 볼 때는 격리봉쇄 정책을 통해서 추가 전염을 막는 것도 물론 중요하죠.
그런데 그것보다 훨씬 더 중요한 것은 물밑에 숨어 있는 통상의 방법으로는 발견할 수 없는 무증상 감염자들을 어떻게 찾아내느냐. 이들 무증상 감염자들을 찾아내지 못하면 그들 규모와 비례해서 훨씬 더 많은 확진자와 사망자가 나올 수도 있다는 전제가 깔린 것이죠. 그래서 무증상 감염자를 발견할 수 있는 거의 유일한 방법인 진단검사의 건수를 대폭적으로 늘려야 한다는 것이죠.
그다음 질문입니다. 검사건수라는 것이 코로나 상황이 악화가 돼서 확진자 숫자가 늘어나면 자연적으로 따라서 늘어나는 것 아닌가요? 그러니까 확진자 숫자가 늘어나면 검사건수 역시 늘어나고 확진자 숫자가 줄어들면 검사건수도 줄어드는 것 아닌가요?라는 질문이죠.
굳이 그래프를 그려보면 좌우 x축은 확진자 숫자고, 상하 Y축은 검사건수입니다. 우상단 쪽으로 화살표가 올라간다는 것이죠. 확진자가 늘어나면 검사건수도 늘어나고 확진자가 줄어들면 검사건수도 줄어든다는 것이죠.
답은 상식적으로 생각하면 당연히 그렇게 되어야 할 것 같은데, 통계를 분석을 해보면 현실은 그렇게 움직이지 않고 있습니다. 요컨대 검사건수는 확진자 발생 규모에 따라서 좌우된다고 하기보다는 오히려 방역당국의 정책 의지에 따라서 결정되는 것 같습니다.
pcr 검사 통계가 유효한 72개국을 대상으로 확진자와 검사건수의 관계를 보죠. 먼저 확진자 대용지표는 인구 100만 명 당 총 확진자를 썼습니다. 왜냐하면 인구가 많은 나라는 당연히 확진자가 많고 인구가 적은 나라는 확진자 역시 적겠죠. 그래서 인구 규모에 따른 편차를 제거하기 위해서는 인구 100만 명 당 총 확진자 숫자를 사용을 했습니다. 검사건수도 마찬가지로 총 인구 대비 총 검사건수를 대용지표로 사용을 했죠
72개국의 확진자와 검사건수 산포도를 그리면 이렇습니다. 한눈으로 봐서는 아까 우리가 기대했던 추세선이 보이지 않습니다.
실제 추세선을 그려보면 이렇게 나오는데요. 양자가 서로 비례해서 증가 감소를 하지 않죠. 추세선이 거의 플랫, 평평합니다. 그리고 R 스퀘어 결정계수가 0.1015니까 양자 간에 의미있는 관계를 찾을 수가 없다는 것이죠. 요컨대 72개국의 확진자와 검사건수는 서로 간에 별 상관이 없다는 것입니다. 따로 간다는 것이죠.
그러면 관점을 조금 바꾸어서 72개국에는 별의별 나라가 다 있으니까 코로나 성적이 우수한 20개 나라 사례만 보죠.
인구 100만 명 당 확진자 숫자인데요. 타이완이 성적이 제일 좋고 캐나다가 20번째입니다.
이들 20개국의 확진자와 검사건수를 산포도로 그려보면 이렇습니다.
추세선을 그려보면, 오히려 마이너스가 나옵니다. 그리고 R 스퀘어 결정계수 역시 0.0128이니까 서로 유의미한 관계를 찾을 수가 없다는 것이죠. 그러니까 검사건수는 확진자 발생 과다에 영향을 받지 않는다는 것입니다.
그럼 도대체 검사건수는 무엇으로부터 영향을 받을까요? 그래서 검사건수에 대해서 또 다른 대용지표를 넣어봤죠. 인구 대비 총 검사건수 대신에 총 확진자 당 총 검사건수라는 지표를 넣어봤습니다.
먼저 72개국 산포도를 보시면 이렇습니다. 이 역시 한눈에 추세선이 보이지 않죠.
억지로 추세선을 그려보면 이렇게 나오는데요. R 스퀘어 결정계수가 0.29입니다. 아까보다는 조금 더 올라갔지만 이 정도 가지고 유의미하다고 보기도 힘들죠.
그런데 대상을 조금 줄여서 TOP 20개 나라의 산포도를 그리면 이렇습니다.
추세선이 이렇게 나오는데요. R 스퀘어가 0.5094로 급등을 했죠.
상하좌우 진폭이 조금 커서 XY축 공히 로그로 바꾸면 이런 산포도가 되는데요. 대개 눈으로 봐도 추세가 보이시죠.
추세선을 그려보면 이렇습니다. 상관관계가 있죠. 그리고 R 스퀘어도 0.51이죠. 물론 R 스퀘어 0.51이라는 것이 의미, 유의미의 경계선상입니다만 이 정도면 어느 정도 유의미하다고 볼 수 있을 것 같습니다.
요컨대 탑 20개국의 경우에 검사건수는 확진자 숫자에 따라서 좌우되는 것이 아니라 확진자 당 검사건수의 영향을 받는다는 것이죠.
다시 말씀드려서 검사건수는 코로나 상황이 악화되고 완화되고 그 여부에 따라 정해지는 것보다는 오히려 방역 당국의 정책 의지에 따라서 결정된다고 보는 것이 타당할 것 같습니다.
특히 그 20개 나라 중에서 코로나 선진국이라고 할 수 있는 5개국을 보죠. 인구 대비 검사율을 보면 우리나라는 총 인구 대비 26%에 해당되는 숫자만큼 검사를 받았는데요. 물론 72개국 평균도 84%로 월등히 높죠.
그런데 오스트레일리아가 132%, 홍콩이 119%, 뉴질랜드가 65%, 싱가포르가 무려 309%에 해당되는 숫자만큼 진단검사를 받은 것이죠. 타이완 하나가 우리보다 검사건수가 적습니다.
다시 말해서 우리보다 확진자가 훨씬 적은 코로나 선진국들은 상식적으로 당연히 검사건수도 우리보다 적어야 되겠죠. 그런데 오히려 대만을 제외한 네 나라 공히 우리보다 검사건수가 훨씬 더 많습니다. 결국 이것은 방역당국의 정책 의지에 따라서 결정된다고 봐야죠.
그러면 이들 나라가 확진자 한 사람을 발견하기 위해서 얼마나 많은 숫자의 검사를 실시하고 있는가? 다시 말씀드려서 확진자 당 검사건수를 보면 그 의지의 강렬함 여부가 한눈에 나타나죠.
표를 보시면 우리나라는 확진자 1명을 발견하기 위해서 50건 검사를 하는데요. 오스트레일리아는 463건, 홍콩은 740건, 뉴질랜드는 802건, 싱가포르가 256건, 타이완이 185건 검사를 한다는 것이죠.
우리나라를 1.0으로 놓고 보면 오스트레일리아의 검사건수는 우리의 9.2배, 홍콩은 14.7배, 뉴질랜드는 16배, 싱가포르 5.1배, 타이완이 가장 낮습니다만 그래도 우리의 3.7배나 많게 검사를 실시를 하고 있다는 것이죠.
나라별로 시간 흐름에 따라서 확진자와 검사건수의 흐름을 보면 그 차이가 확실하게 드러나죠.
먼저 비교를 위해서 우리나라부터 보시죠. 좌우 X축은 시간 흐름이고 상하 Y축 중에서 왼편 파란색은 신규 확진자 7일 이동 평균 값이고, 오른편 녹색은 신규 검사건수 7일 이동 평균값입니다. 그런데 그 스케일이 100배입니다. 왼편 확진자는 1천, 2천으로 올라가고 오른편 검사건수는 10만, 20만으로 올라가죠. 그러니까 우리나라의 경우에는 연두색이 하늘색보다 훨씬 밑에 있죠.
앞서 살펴본 것과 같이 600일 평균에서 우리의 확진자 당 검사건수가 50건으로 나왔으니까 이 연두색 값이 하늘색 거의 절반 수준에서 왔다 갔다 하는 것이죠.
그러면 다음으로 코로나 선진국들의 추이를 보죠.
먼저 오스트레일리아의 연두색 검사건수는 하늘색 확진자보다 월등히 높습니다. 우리는 녹색 검사건수가 하늘색 확진자 아래 절반 수준에 있었는데 오스트레일리아 경우는 훨씬 위에 있는 것이죠.
홍콩같은 경우에는 초기에는 비슷하게 같습니다만 작년 9월 이후부터 보시면 비교가 안 될 만큼 많은 숫자의 검사를 실시하고 있습니다.
다음으로 뉴질랜드를 보시죠. 코로나 유행이 처음으로 일어났던 작년 3~4월에는 큰 고생을 했죠. 그 이후에는 우리와 비교할 수 없을 정도로 많은 숫자의 검사를 실시하고 있습니다.
싱가포르도 마찬가지죠. 1차 유행 때는 검사건수가 상대적으로 적었지만 그 이후부터는 아주 많은 진단검사를 실시하고 있습니다.
마지막으로 타이완인데요. 조금 예외적인 모습이죠. 그런데 여러분들도 잘 아시다시피 타이완은 작년 초부터 올해 4월 말까지 확진자가 거의 한두 명 수준 발생했습니다. 그리고 무증상 감염자도 거의 다 발견해냈기 때문에 검사건수를 굳이 늘릴 필요가 없었죠. 그러다가 금년 5월에 코로나 통제 방침을 다소 완화시키는 과정에서 중국 본토의 파일럿 한 명이 방역망을 뚫고 나왔죠. 그래서 거의 폭발적으로 환자가 증가를 했습니다.
이렇게 보면 타이완을 제외한 네 나라, 오스트레일리아와 홍콩과 뉴질랜드, 그리고 싱가포르의 경우에는 공히 1차 유행 때는 미처 준비가 안 된 상태라서 그런지 검사건수가 조금 왔다갔다 합니다만 그 이후부터는 진단검사 건수를 거의 상상을 초월하는 수준으로 늘렸던 것이죠.
이들 나라가 코로나 선진국이 된 핵심적인 전략이 바로 여기에 숨어 있는 것이죠.
이상을 요약을 하면, 확진자가 늘어난다고 해서 따라서 자연적으로 검사건수가 늘어나는 것이 아닙니다. 오히려 그보다는 방역당국이 무증상 감염자를 얼마나 발견해서 줄일 것이냐 하는 정책 여하에 따라서 검사건수가 정해진다는 것이죠.
이상 여기까지 감사합니다.