영국 Wales 4개 축산수의원에서 2024년 2월부터 1년간 수집된 총 32,799건의 전자건강기록(EHR) 분석 결과, 소에서 32.6%, 양에서 63.8%의 기록에서 항생제가 처방된 것으로 나타났습니다. 가장 많이 사용된 항생제 클래스는 테트라사이클린, 마크로라이드, 페니실린 및 페니실린-아미노글라이코사이드 복합제였으며, 영국에서 가장 높은 우선순위인 A분류 항생제는 전혀 사용되지 않았고, B분류 항생제도 소 0.12%, 양 0.04%의 극소수에서만 처방되었습니다.
텍스트 마이닝과 토픽 모델링 기법을 적용한 결과, 유방염, 관절염, 저는병, 폐렴 등 주요 증후군을 효과적으로 식별할 수 있었고 각 질병에 대한 치료 패턴까지 파악할 수 있었습니다. 연구진은 이러한 텍스트 분석 방법이 실시간으로 대규모 데이터를 처리할 수 있어 기존의 수동 감시 체계를 보완할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다고 밝혔습니다.
한국의 가축 질병 감시 체계에 있어 이 연구는 여러 가지 시사점을 제공합니다. 국내 축산수의원에서의 전자처방전 시스템 확대와 데이터 표준화가 뒷받침된다면, 전국의 가축 건강 기록을 활용한 실시간 질병 감시 네트워크 구축이 가능할 것입니다. 또한 항생제 사용량 모니터링 시스템과 연계시 농장 단위의 항생제 내성 관리에 유용한 데이터로 활용될 수 있습니다.
강아지 병원에서도 이렇게 전자건강기록으로 질병 감시할 수 있는 시스템이 있어요?
지금 많은 동물병원에서 전자건강기록을 사용하고 계십니다. 이렇게 축적된 데이터를 활용하면 질병 발생 추이나 치료 패턴을 분석하는 데도 도움이 되죠. 다만 국내에서는 아직 가축 위주로 감시 체계가 발전하고 있는 상황입니다.
국내 축산수의원의 전자처방 데이터 활용을 통해 질병 발생 추이와 항생제 사용량을 모니터링하는 시스템을 구축할 경우, 구제역·조류인플루엔자 등 가축 질병의 조기 경보와 항생제 내성 관리에 크게 기여할 수 있을 것입니다.