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Jugan Geongang Gwa Jilbyeong logoLink to Jugan Geongang Gwa Jilbyeong
. 2024 Nov 28;17(48):2147–2159. doi: 10.56786/PHWR.2024.17.48.4

Introduction to the Research Results of Coronavirus Disease 2019 Big Data (K-COV-N) and the Corresponding Utilization Plan

Hyeryeon Lee 1, Suhyeon Choi 1, Eunjin Eom 1, Gyeong Hee Song 1, Seong Sun Kim 1,*
PMCID: PMC12480311  PMID: 41332799

Abstract

As part of the effort to establish a scientific basis for quarantine policies aimed at responding to new infectious diseases based on the experience of responding to coronavirus disease 2019 (COVID-19), the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) and National Health Insurance Service promoted the establishment of health information big data and signed a business agreement (April 29, 2021). The big data created by combining the KDCA’s COVID-19 confirmed cases and vaccination data with the National Health Insurance Service’s national health information are known as K-COV-N (KDCA Covid-19 NHIS cohort). The big data constructed were opened to the private sector through the National Health Insurance Service’s open platform to promote private research. A cumulative total of 211 cases have been approved since the opening of COVID-19 big data from April 2022 until October 2, 2024, and a total of 30 papers have been published in international journals. The main contents were research results such as COVID-19 infection risk factors, vaccination effects, and long COVID. In addition, after the opening of big data, we held workshops on practical networking for utilizing COVID-19 big data to share analyses and techniques for utilizing the data. Additionally, we established a public-private data analysis network to promote exchanges between practitioners. In addition, we are contributing to the activation of private research by expanding ties with the National Cancer Center and health-information-holding organizations. Accordingly, the KDCA plans to continue opening up infectious disease-related information to develop evidence-based quarantine policies and support expert decision-making.

Keywords: K-COV-N, COVID-19 infection risk factors, Vaccination effect, Long COVID


Key messages

① What is known previously?

Preparing a scientific basis for quarantine policies when responding to new infectious diseases is important.

② What new information is presented?

Big data combining the Korea Disease Control and Prevention Agency’s COVID-19 confirmed case and vaccination data with the National Health Insurance Service’s national health information has been established, released to private researchers from April 2022, and 30 papers are published in international professional journals as of October 2, 2024.

③ What are implications?

Through the activation of expert research, it is necessary to continuously expand the connection with health information holding institutions to provide a scientific basis for future infectious disease policies.

Introduction

Republic of Korea (ROK) has been recognized for its successful response to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) through active epidemiological investigations and everyday life quarantines [1,2]. In line with this, the Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) and the National Health Insurance Service (NHIS) established the scientific foundation of quarantine policies and entered into a business agreement to provide and share data between organizations for the establishment and operation of a COVID-19 big data surveillance system (April 29, 2021) [3]. Additionally, they sought to contribute to actively responding to the spread of COVID-19 to prevent and strengthen the response system in case of future outbreaks of new infectious diseases by utilizing COVID-19 big data.

Results

1. Background and Progress

KDCA and NHIS integrated and linked COVID-19-related data through mutual cooperation, by which they established a big-data analysis environment for infectious disease research unique to ROK by combining COVID-19 full-cycle data and the national health information of NHIS. Big data include information on confirmed cases, such as the date of confirmation; outbreak information, such as the presence of symptoms; and immunization information, such as the number of vaccinations.

In this way, they have been able to provide a scientific basis for quarantine policies, promote the analysis of health damage caused by COVID-19 and the development of active prevention and treatment methods, and activate COVID-19 big data by making them available to private researchers (April 2022) [4].

These big data, which were created by combining the COVID-19 confirmed cases and vaccination data of KDCA with the national health information of NHIS, have been named K-COV-N (KDCA Covid-19 NHIS cohort).

To request COVID-19 big data, users need to apply to the National Insurance Health Sharing Service (NIHSS) website of NHIS; then, KDCA reviews the appropriateness of the requested data to use COVID-19 database (DB). Only the data requested and approved by KDCA shall be provided to the applicant through the NHIS Data Provision Review Committee.

COVID-19 big data are provided in the form of a DB customized for the applicant’s research purpose from NHIS, which undergoes a de-identification process to remove information that can identify individuals.

2. Research Outcomes Utilizing Coronavirus Disease 2019 Big Data and Plans for Its Use

As of October 2, 2024, 211 applications have been approved since the release of COVID-19 big data in April 2022, and 30 papers have been published in international journals, indicating active and diverse research outcomes using COVID-19 big data.

Such data are expected to provide a foundation for preemptive protection measures for susceptible and high-risk groups, for utilization in vaccination promotion and post-vaccination monitoring measures, and for follow-up studies of people with chronic COVID-19 syndrome (long COVID). The cumulative research outcomes from COVID-19 big data are shown below by category (Table 1).

Table 1. Major research results of K-COV-N utilization.

Classification Number (duplication)a) Major research results
COVID-19 infection risk factors 16
  • Increase in neonatal intensive care unit admissions due to maternal COVID-19 infection confirmed

  • Confirmation of high-risk groups for COVID-19 infection or severe symptoms (patients with mental illness, patients with abnormal blood sugar control, organ transplant patients, patients with autoimmune diseases, obesity, asthma, patients with chronic childhood diseases, etc.)

  • COVID-19 Omicron pandemic easier transmission among children confirmed

Vaccination effect 18
  • People who have been vaccinated against COVID-19 have a reduced risk of developing myocardial infarction, cerebral infarction, cardiovascular disease, and facial paralysis after COVID-19 infection

  • The following risks are not increased by vaccination: autoimmune diseases, retinal artery and vein occlusion, early pregnancy loss, chronic diseases, and adverse effects in adolescents

  • If you have a history of uveitis, ophthalmological monitoring is required after vaccination

  • Risk of most AI-CTDs is not increased after COVID-19 vaccination (mRNA)

Long COVID 4
  • Adults infected with COVID-19 have a higher risk of developing allergic diseases compared to those who were not infected

  • Patients with COVID-19 infection are at higher risk of developing short- and long-term neuropsychiatric sequelae compared to the general population and patients with acute respiratory infections

Using antibiotics 1
  • The rate of antibiotic use is higher in severe COVID-19 patients than in influenza patients

K-COV-N=KDCA Covid-19 NHIS cohort; COVID-19=coronavirus disease 2019; AI-CTDs=autoimmune connective tissue diseases; long COVID=chronic COVID-19 syndrome. a)If there are more than two main research results of the paper, write the number of episodes in duplicate.

Research on risk factors for COVID-19 infection has identified increased admissions to the neonatal intensive care unit due to maternal COVID-19 infection and also identified groups at increased risk of COVID-19 infection or severe disease.

Studies on the effects of COVID-19 vaccination have shown a reduced risk of myocardial infarction, cerebral infarction, cardio-cerebrovascular disease, and facial paralysis after COVID-19 infection in those who received vaccination. Conversely, vaccination does not increase the risk of autoimmune disease, retinal artery and vein occlusion, or adverse events in adolescents with chronic diseases.

COVID-19 symptoms/signs commonly last up to 4 weeks after diagnosis (i.e., acute COVID-19), while chronic COVID-19 syndrome, also known as long COVID, is defined as one or more symptoms/signs that occurred during or after the acute phase, are not explained by other conditions, and persist beyond 4 weeks to 3 months after COVID-19 diagnosis [5]. Relevant studies have found an increased risk of allergic diseases in adults with COVID-19 compared to those without, and an increased risk of short- and long-term neuropsychiatric sequelae in those infected with COVID-19 compared to the general population and patients with acute respiratory infections. Regarding COVID-19 therapeutics, higher rates of antibiotic use were found in severely ill COVID-19 patients compared to those infected with influenza.

1) Regarding risk factors for coronavirus disease 2019 infection

The paper “Identifying susceptibility of children and adolescents to the Omicron variant (B.1.1.529)” [6] from the research team of Professor June Young Chun at the National Cancer Center reported that the Omicron variant tended to spread more easily among children compared to the previous Omicron variants.

This study identified a susceptible age group for the Omicron variant virus and showed that it can be used as a basis for planning for future outbreaks.

The paper “Protective effect of vaccination on the risk of cardiovascular disease after SARS-CoV-2 infection” by the research team of Professor Sang Min Park from Seoul National University [7] reported a significant increase in the incidence of cardiovascular diseases within 1 month of confirmed COVID-19 infection. Additionally, the study found a 38% reduction in cardiovascular disease among second-dose vaccine recipients and a 56% reduction among third or more doses compared to the unvaccinated. These findings suggested that vaccination may reduce the risk of cardiovascular diseases as a sequela or complication.

Additionally, the paper “COVID-19 vaccination, incidence, and mortality rates among individuals with mental disorders in South Korea: A nationwide retrospective study” by the research team of Professor Hejin Lee from Seoul National University Bundang Hospital [8] showed that people with mental disorders had up to four times higher mortality rates from COVID-19 compared to the general population. These findings indicate that the risk of infection may be higher in certain populations during a pandemic such as COVID-19.

2) Regarding the effects of vaccinations

The paper “Association between vaccination and acute myocardial infarction and ischemic stroke after COVID-19 infection” [9] by the research team of Professor Jaehun Jung, Gachon University, showed that the risk of myocardial infarction and cerebral infarction after COVID-19 infection decreased by more than half in those who were vaccinated against COVID-19. This suggests the need to provide COVID-19 vaccination for groups with risk factors for cardiovascular diseases.

Two studies, “Risk of autoimmune skin and connective tissue disorders after mRNA-based COVID-19 vaccination” [10] and “Long-term risk of autoimmune diseases after mRNA-based SARS-CoV2 vaccination in a Korean, nationwide, population-based cohort study” [11] by the research team of Professor Solam Lee, Wonju Severance Christian Hospital, Yonsei University, concluded that COVID-19 vaccination is not associated with an increased risk of most autoimmune and connective tissue diseases. As such, the mRNA-based COVID-19 vaccine does not increase the risk of autoimmune and connective tissue diseases after vaccination and can thus be used to assess the risk of vaccination.

The paper “Retinal artery and vein occlusion risks after coronavirus disease 2019 or coronavirus disease 2019 vaccination” by the research team of Professor Yong Joon Kim from Yonsei University [12] showed no increase in the risk of retinal artery occlusion/vein occlusion within 60 days of COVID-19 infection or vaccination.

The research team led by Professor Seung-Ah Choe, Korea University, published a study entitled “Effectiveness and safety of COVID-19 vaccination during preconceptional and preclinical pregnancy period: A national population study” [13], in which they analyzed COVID-19 vaccination and the risk of miscarriage during preconception and early pregnancy and found a significant difference in the risk of early miscarriage between the vaccinated and unvaccinated groups.

These results provide evidence of the efficacy and safety of COVID-19 vaccines in early pregnancy and can be used as a basis for COVID-19 safety in pregnancy.

3) Regarding chronic coronavirus disease 2019 syndrome

For a study on long COVID, Professor Dong Keon Yon and colleagues at Kyung Hee University [14] reported a study titled “Incident allergic diseases in post-COVID-19 condition: multinational cohort studies from South Korea, Japan and the UK.” The paper focused on COVID-19 infection and the associated risk of developing allergic diseases and showed that adults infected with COVID-19 had a 20% higher risk of developing allergic diseases compared to those who were not infected; the same trend was found in Japanese (165%) and UK (14%) cohorts. This was the first study to identify an association between long COVID and the risk of developing allergic diseases. The study provided information on the risk of developing allergic diseases in COVID-19 patients using health clinical data. It also demonstrated that long-COVID research in ROK is not only focused on the severity of the disease but also on research specifically needed for Korean people.

4) Regarding antibiotic use during coronavirus disease 2019

Last, the study “Antibiotic prescription in patients with coronavirus disease 2019: Analysis of national health insurance system data in the Republic of Korea” the research team of Professor Hong Bin Kim, Seoul National University Bundang Hospital addressed antibiotic use during COVID-19 [15].

The researchers compared antibiotic prescription data for inpatients with COVID-19 and influenza and found that antibiotic use was higher in the influenza group (57%) than in the overall COVID-19 group (21%), while antibiotic use was higher in the severe COVID-19 group (67%) than in the influenza group (21%).

These results suggested the need for appropriate antibiotic use during the pandemic, considering disease severity and risk of bacterial co-infection.

Conclusion

To expand the collaboration with NHIS from a COVID-19 big data-focused collaboration to a collaboration for infectious disease research, KDCA seeks to link health information data and expand infectious diseases to be analyzed.

In this context, KDCA plans to expand the linkage of infectious diseases other than COVID-19 to promote infectious disease-related research and contribute to improving national health. To promote the utilization of COVID-19 big data, KDCA held the “Workshop for Establishing a Practice Network for Utilizing COVID-19 Big Data” (May 3, 2023) targeting those in charge of using COVID-19 big data in the public and private sectors, where they shared examples of using COVID-19 big data and analysis techniques and established a public-private data analysis network to activate exchanges among those in charge. Additionally, KDCA held the “COVID-19 Big Data Utilization Practice Network Workshop” (October 26, 2023) to strengthen the capabilities of big-data analysis and utilization, providing training on how to design and apply COVID-19 big-data research methodology. The COVID-19 big-data symposium will continue to be held to share findings from COVID-19 big-data research and discuss future research plans annually.

The National Cancer Center, another partner institution, runs the K-CURE Cancer Public Library Project. The library holds big data on cancer patients in ROK was designed to pseudonymize data on the registration, screening, healthcare utilization, and death of cancer patients. It is being held by public institutions so that it can be used for research. KDCA has expanded its cooperation with health information retention institutions, such as linking COVID-19 data with the K-CURE Cancer Public Library of the National Cancer Center and opening it to the public (July 2024), and it continues to promote private research by expanding cooperation with the Health Insurance Review and Assessment Service, another institution that holds health-related big data [16]. Additionally, it should fulfill the public’s right to know and promote infectious disease research in the private sector in areas that need to be expanded through big data research, such as population-based vaccine effectiveness research, antibiotic resistance-related research, and treatment status of chronic infectious diseases that require long-term follow-up.

Acknowledgments

None.

Declarations

Ethics Statement: Not applicable.

Funding Source: None.

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Conceptualization: HRL. Data curation: HRL. Formal analysis: HRL. Investigation: HRL, EJE. Supervision: GHS. Validation: GHS. Visualization: HRL, GHS. Writing – original draft: HRL, SHC, GHS. Writing – review & editing: GHS, SHC, SSK.

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Jugan Geongang Gwa Jilbyeong. 2024 Nov 28;17(48):2147–2159. [Article in Korean]

코로나바이러스감염증-19 빅데이터(K-COV-N) 연구 성과 소개 및 활용방안

이 혜련 1, 최 수현 1, 엄 은진 1, 송 경희 1, 김 성순 1,*

Abstract

질병관리청은 코로나바이러스감염증-19(코로나19) 대응 경험을 통해 신종감염병을 대응하기 위한 방역정책의 과학적 근거 마련의 일환으로 질병관리청과 국민건강보험공단(건보공단) 간 건강정보 빅데이터 구축을 추진하고 업무협약을 체결하였다(2021. 4. 29.). 질병관리청의 코로나19 확진자, 예방접종 자료와 건보공단의 전국민 건강정보를 결합하여 구축한 빅데이터를 K-COV-N (KDCA Covid-19 NHIS cohort)으로 명명하였다. 구축한 빅데이터는 민간 연구 활성화 등을 위해 건보공단 개방 플랫폼을 통해 민간 연구진에 개방하였다. 이후 코로나19 빅데이터를 활용한 다양한 연구 성과가 나타났다. 이 원고를 통해 코로나19 빅데이터의 연구 성과 및 활용방안을 소개하고자 한다. 2022년 4월 시작하여 2024년 10월 2일까지 코로나19 빅데이터 개방 이후 누적 총 211건이 승인되었으며 총 30건의 논문이 국제학술지에 게재되었다. 주요 내용으로는 코로나19 감염위험요인, 예방접종효과, 만성 코로나19증후군 등의 연구 성과가 나타났다. 아울러, 빅데이터 개방 이후 코로나19 빅데이터 활용 실무 네트워크 워크숍 등을 실시하여 코로나19 빅데이터 활용 분석사례 및 분석기법을 공유하고, 민·관 데이터 분석 네트워크를 구축하여 실무 담당자간 교류를 활성화하였다. 또한, 국립암센터 등 건강정보 보유기관과의 연계를 확대해나가고 있다. 이에 질병관리청이 보유하고 있는 감염병 관련 정보를 지속 개방하여, 근거기반의 방역정책을 마련하고 전문가들의 의사결정을 지원하는 역할을 지속적으로 이어나갈 계획이다.

Keywords: 코로나19 빅데이터, 코로나19 감염위험요인, 예방접종효과, 롱코비드


핵심요약

① 이전에 알려진 내용은?

신종감염병 대응 시에 방역정책의 과학적 근거를 마련하는 것은 중요하다.

② 새로이 알게 된 내용은?

질병관리청 코로나바이러스감염증-19 확진자 및 예방접종 자료와 국민건강보험공단의 전국민 건강정보를 결합한 빅데이터를 구축하고 2022년 4월부터 민간연구자에게 공개하여 2024년 10월 2일 기준, 30건의 논문이 국제적인 전문 학술지에 게재 되는 등 가시적인 성과가 나타나고 연구 활성화가 이루어지고 있다.

③ 시사점은?

전문가의 연구 활성화를 통해 향후 감염병 정책마련 시 참고할 수 있는 과학적 근거를 마련하기 위해 건강정보 보유기관과의 연계 확대를 지속적으로 이어나갈 필요가 있다.

서 론

우리나라는 코로나바이러스감염증-19(코로나19) 대응에 있어 적극적인 역학조사와 생활방역 등을 통해 성공적인 방역을 수행하였다고 평가받고 있다[1,2]. 이에 발맞추어 방역정책의 과학적 근거를 마련하고자 하였고, 질병관리청과 국민건강보험공단(건보공단)은 코로나19 빅데이터 감시체계 구축 및 운영을 위한 기관 간 자료를 제공 공유하기 위한 업무 협약을 진행(2021. 4. 29.)하였다[3]. 또한, 코로나19 빅데이터를 활용하여 코로나19 확산 방지에 적극 대응 및 향후 신종 감염병 발생 시 대응체계 강화 등에 기여하고자 하였다.

본 론

1. 추진배경 및 경과

질병관리청과 건보공단은 상호협력을 통하여 코로나19 관련 자료를 통합 연계함으로써, 코로나19 전주기 자료와 공단의 전 국민건강정보를 결합한 우리나라만의 감염병 연구 빅데이터 분석환경을 구축하였다. 해당 빅데이터 자료에는 확진일자 등 확진정보, 증상유무 등 발병정보, 접종차수 등 예방접종정보 등이 포함되어 있다.

이를 통해 방역정책의 과학적 근거를 마련하고, 코로나19로 인한 건강 피해 분석과 적극적인 예방 및 치료법 개발을 도모하며, 민간 연구진에게 개방(2022. 4.)하여 코로나19 빅데이터를 활성화하였다[4].

질병관리청의 코로나19 확진자, 예방접종 자료와 건보공단의 전국민 건강정보를 결합하여 구축한 빅데이터를 K-COV-N (KDCA Covid-19 NHIS cohort)으로 명명하였다.

코로나19 빅데이터를 신청하기 위해서는 건보공단 건강보험자료 공유서비스 누리집에 신청하여야 하며, 신청된 자료 요청건들을 대상으로 질병관리청에서 코로나19 데이터베이스(database, DB) 이용에 대해 적정성 심의를 실시한다. 이후 질병관리청 심의 승인 건에 한하여 건보공단 데이터제공심의위원회를 거쳐 자료를 신청자에게 최종 제공하게 된다.

코로나19 빅데이터는 건보공단에서 신청자의 연구목적에 맞게 맞춤형 DB 형태로 추출하여 제공되며, 추출 시 개인정보 비식별화 과정을 거쳐 개인을 특정할 수 있는 정보를 삭제한다.

2. 코로나바이러스감염증-19 빅데이터 활용 연구 성과 소개 및 활용방안

2022년 4월에 코로나19 빅데이터 개방 이후 2024년 10월 2일 현재까지 누적 총 211건 승인, 총 30건의 논문이 국제학술지에 게재되어, 코로나19 빅데이터를 활용한 활발하고 다양한 연구 성과가 나타나고 있다.

이는 감염 취약 및 고위험군 대상 선제적 보호에 대한 대책 마련, 예방접종 홍보 및 접종 후 모니터링 대책 시 활용, 만성 코로나19증후군(롱코비드) 대상자 후속 연구를 위한 근거를 마련할 수 있을 것으로 기대된다. 분류별 코로나19 빅데이터 누적 연구 성과는 다음과 같다(표 1).

표 1. 코로나19 빅데이터(K-COV-N) 활용 주요 연구 결과.

분류 편수 (중복)a) 주요 연구 결과
코로나19 감염위험요인 16
  • 산모의 코로나19 감염으로 신생아중환자실 입원 증가 확인

  • 코로나19 감염 또는 중증화의 고위험군(정신질환자, 혈당조절이상자, 장기이식환자, 자가면역질환자, 비만, 천식, 소아복합만성질환자 등) 확인

  • 오미크론 유행시기에 어린이들 사이에 더 쉽게 전파되는 양상 확인

예방접종효과 18
  • 접종자는 코로나19 감염 후 심근경색, 뇌경색, 심뇌혈관질환, 안면마비 발생 위험 감소

  • 접종으로 인한 자가면역질환, 망막동맥/정맥페쇄, 임신 조기유산, 만성질환 청소년의 부작용 발생 위험이 증가하지 않음

  • 포도막염 과거력이 있는 경우 예방접종 후 안과적 모니터링 필요

  • SARS-CoV-2 백신 접종(mRNA) 후 대부분의 자가면역-결합 조직 질환(AI-CTDs)의 위험 증가와 관련이 없음

롱코비드 4
  • SARS-CoV-2에 감염된 성인의 경우 그렇지 않은 군에 비해 알레르기 질환 발생 위험이 더 높음

  • 코로나19 감염자가 일반 인구 및 급성 호흡기 감염증환자에 비해 장 ·단기 신경정신과적 후유증 발생 위험이 더 높음

항생제 사용 1
  • 인플루엔자감염자보다 중증코로나19 환자군에서 항생제사용률이 높음

코로나19=코로나바이러스감염증-19; SARS-CoV-2=severe acute respiratory syndrome coronavirus 2; AI-CTDs=autoimmune connective tissue diseases; 롱코비드=만성 코로나19증후군. a)논문의 주요 연구 결과가 두 가지 이상인 경우 편수를 중복으로 기재.

코로나19 감염위험요인 연구를 통해 산모의 코로나19 감염으로 신생아 중환자실 입원 증가가 확인되었으며, 코로나19 감염 또는 중중화의 고위험군 등이 확인되었다.

코로나19 예방접종효과 관련 연구를 통해 접종자는 코로나19 감염 후 심근경색, 뇌경색, 심뇌혈관질환, 안면마비 발생 위험 감소가 확인되었다. 접종으로 인한 자가면역질환, 망막동맥·정맥 폐쇄, 만성질환 청소년의 부작용 발생 위험이 증가하지 않음도 확인되었다.

코로나19 다양한 증상∙징후가 흔히 진단 4주 이내까지 지속되는데 이를 급성기 코로나19라고 부르며, 코로나 후유증으로 불리는 롱코비드는 급성기나 그 이후에 발생한 하나 이상의 증상∙징후가 다른 질환으로는 설명이 안되면서 그 지속 기간이 코로나19 진단 4주–3개월이 지나서도 계속되는 것으로 정의한다[5]. 관련 연구로는 코로나19에 감염된 성인의 경우 그렇지 않은 군에 비해 알레르기 질환 발생 위험과 코로나19 감염자가 일반 인구 및 급성 호흡기 감염증 환자에 비해 장·단기 신경정신과적 후유증 발생 위험 높음이 확인되었다. 마지막으로 코로나19 치료제 관련하여 인플루엔자 감염자보다 중증 코로나19 환자군에서 항생제 사용률 높음이 확인되었다.

1) 코로나바이러스감염증-19 감염위험요인 관련

국립암센터 전준영 교수 연구팀의 「어린이 및 청소년의 오미크론 변이 바이러스에 대한 감수성 확인」 논문[6]을 살펴보면 오미크론 변이는 오미크론 이전 변이보다 어린이들 사이에서 더 쉽게 전파되는 경향이 있음을 확인하였다.

이를 통해 오미크론 변이 바이러스 취약한 연령대를 확인하였고 추후 신종감염병 발생 시 방역계획 수립 근거로 활용이 가능함을 보여주었다.

서울대학교 박상민 교수 연구팀의 「코로나19 감염 후 심혈관 질환 위험에 대한 백신 예방 효과」 논문[7]에서는 코로나19 확진 시 한달 이내 심뇌혈관질환 발생률이 유의미하게 증가하였다고 보고하고 있다. 또한 심뇌혈관질환 발생이 백신 미접종자 대비 2차 접종자에서 38% 감소, 3차 이상 접종자에서 56% 감소하는 양상을 확인하였다.

이는 백신 접종을 통해 후유증 또는 합병증으로서 심뇌혈관질환 발생의 위험도를 낮출 수 있다는 점을 시사하였다.

또한 분당서울대병원 이혜진 교수 연구팀의 「한국의 정신질환자를 대상으로 한 코로나19 백신 접종, 발병률 및 사망률: 전국적인 후향적 연구」 논문[8]을 보면 정신질환환자의 경우 코로나로 인한 사망률이 일반인 대비 최대 4배가 높음을 보고하였다.

이는 코로나19 등 감염병 대유행 시 특정 집단에서의 감염 위험이 높을 수 있음이 확인되었다.

2) 예방접종 효과 관련

가천대학교 정재훈 교수 연구팀의 「코로나19 감염 후 급성 심근경색 및 허혈성 뇌졸중과 백신 접종의 연관성」 논문[9]에서는 코로나19 예방접종자의 경우 코로나19 감염 후 심근경색 및 뇌경색 발생 위험도가 절반 이하로 감소함을 확인하여 심혈관계질환 위험요인을 보유한 집단 대상 코로나19 백신 접종률 제공의 필요성을 제시하였다.

연세대 원주세브란스기독병원 이솔암 교수 연구팀의 「mRNA 기반 코로나19 백신 접종 후 자가면역 피부 및 결합조직 질환 위험」 및 「mRNA 기반 코로나19 백신 접종 후 장기적인 자가면역 질환 위험: 한국의 전국 단위 인구 기반 코호트 연구」 논문[10,11]에서는 코로나19 예방접종이 대부분의 자가면역-결합 조직 질환의 위험 증가와 관련이 없다는 결론을 도출하였다. 이에 mRNA 기반 코로나19 백신 접종 후 자가면역 결합조직 장애 위험은 증가하지 않음이 확인되었으므로 백신 접종에 따른 위험 평가 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

연세대학교 김용준 교수 연구팀의 「코로나19 또는 코로나19 백신 접종 후 망막동맥 및 정맥 폐쇄 위험」 논문[12]에서는 코로나19 감염 또는 백신 접종 후 60일 이내 망막동맥폐쇄/정맥폐쇄 위험도는 증가하지 않음을 확인하였다.

고려대학교 최승아 교수 연구팀의 「임신 전 및 초기 임신 기간 중 코로나19 백신 접종의 효과 및 안전성: 전국적 코호트 연구」 논문[13]에서는 임신 전, 임신 초기에 코로나19 예방접종과 유산 위험도를 분석하였고, 임신 전, 초기 접종 그룹과 비접종 그룹 간 조기 유산 위험에서 유의미한 차이가 있었다.

본 연구 결과로 임신 초기 코로나19 백신 효과와 안전성에 대한 증거를 보여주고 있어, 임신부의 코로나19 안전성의 근거 자료로 활용이 가능하다.

3) 만성 코로나19증후군 관련

롱코비드 관련 연구를 살펴보면 경희대학교 연동건 교수팀[14]의 「코로나19 이후 상태에서 발생하는 알레르기 질환: 한국, 일본 및 영국의 다국적 코호트 연구」 논문을 살펴보면 코로나19 감염 및 그에 따른 알레르기 질환 발생 위험을 조사하였고 연구 결과 코로나19에 감염된 성인의 경우 그렇지 않은 군에 비해 알레르기 질환이 발생할 위험이 20% 높았고 일본(165%)과 영국(14%) 코호트에서도 동일한 경향성을 나타났다. 이 연구는 롱코비드와 알레르기 질환의 발병 위험의 연관성을 최초로 확인한 연구이다. 이 연구를 통해 보건의료 임상정보자료로 활용하여 코로나19 환자에 대한 알레르기 질환 발병 위험을 알려주었다. 또한 국내 롱코비드 연구가 질병의 경∙중보다는 우리 국민에게 필요한 연구에도 초점을 맞추고 있음을 증명하였다고 할 수 있다.

4) 코로나바이러스감염증-19 시기의 항생제 사용 관련

마지막으로 코로나19 시기의 항생제 사용 관련 분당서울대병원 김홍빈 교수 연구팀에서 연구한 「코로나19 환자의 항생제 처방: 한국 국민건강보험 시스템 데이터 분석」 논문[15] 연구이다. 코로나19 및 인플루엔자 입원 환자의 항생제 처방 데이터를 비교하였고 연구 결과 항생제 사용률은 전체 코로나19 환자군(21%)보다 인플루엔자군(57%)에서 높았던 반면 인플루엔자 군보다 중증 코로나19 환자군(67%)에서는 항생제 사용률이 더 높음을 확인하였다.

이로 보아 감염병 대유행 시기에 질병의 중증도와 세균 동시 감염 위험을 고려하여 항생제를 적절하게 사용하는 것이 필요하다는 것을 시사하였다.

결 론

질병관리청은 건보공단과 코로나19 빅데이터 중심 협력에서 감염병 연구를 위한 협력으로 확대하는 방향으로 건강정보 자료 연계, 분석 대상 감염병 확대를 추진하고 있다. 이에 코로나19 외 감염병 연계를 확대하여 감염병 관련 연구를 활성화하고 국민 보건 향상에 기여할 예정이다.

코로나19 빅데이터 활용 제고를 위해 코로나19 빅데이터를 활용하는 민·관 실무 담당자를 대상으로 「코로나19 빅데이터 활용 실무네트워크 구축을 위한 워크숍」 (2023. 5. 3.)을 개최하여 코로나19 빅데이터 활용 분석사례 및 분석기법을 공유하고, 민·관 데이터 분석 네트워크를 구축하여 실무 담당자간 교류를 활성화하였다. 또한 빅데이터 분석·활용 역량을 강화하기 위해 「코로나19 빅데이터 활용 실무네트워크 워크숍」 (2023. 10. 26.)을 개최하여 코로나19 빅데이터 연구방법론 설계 및 응용 방법 교육을 실시하였다. 매년 코로나19 빅데이터 심포지엄을 지속 개최하여 코로나19 빅데이터 연구 성과를 공유하고 향후 연구 계획 등을 논의할 예정이다.

또 다른 연계 기관인 국립암센터에서는 K-CURE 암 공공 라이브러리 사업을 운영중에 있는데, 암 공공 라이브러리는 공공기관이 보유한 우리나라 암 환자의 등록, 검진, 의료이용 및 사망 데이터를 가명 처리하여 연구에 활용할 수 있도록 설계된 암 빅데이터이다. 질병관리청은 코로나19 데이터를 국립암센터의 K-CURE 암 공공 라이브러리와 연계 및 민간개방(2024. 7.)하는 등 건강정보 보유기관과의 연계를 확대였으며 건강 관련 빅데이터를 가지고 있는 또 다른 기관인 건강보험심사평가원과의 연계 확대하여 민간 연구 활성화를 지속 추진하고 있다[16].

또한 향후 백신의 인구기반 효과연구, 항생제 내성과 관련된 연구, 장기 추적이 필요한 만성 감염병의 치료 현황 등 빅데이터 연구를 통하여 확대가 필요한 영역에 대해서도 국민의 알 권리 충족과 민간분야의 감염병 연구를 촉진할 필요가 있다. 그리하여 개인정보가 침해되지 않는 범위에서 질병관리청이 보유하고 있는 감염병 관련 정보를 지속 개방하여, 과학적 근거 기반의 방역정책을 마련하고 전문가들의 의사결정을 지원하는 역할을 지속적으로 이어나갈 계획이다.


Articles from Public Health Weekly Report are provided here courtesy of Korea Disease Control and Prevention Agency

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