올해부터 내년까지 연구진행..."약물감시분야 경쟁력 확보" 기대
환자의 기저질환, 신체상태, 복용약물 등 모든 임상 정보를 포함한 전자의무기록을 기반 공통데이터모델을 활용한 의약품 부작용 실마리 탐지 알고리즘을 개발한다.
한국의약품안전관리원은 최근 이같은 내용의 사업을 총 1억5000만원의 예산을 투입, 올해 1차년도에 이어 내년 2차년도까지 진행한다.
1차년도인 올해는 연말까지 공통데이터모델 활용 의약품 부작용 실마리 탐지 알고리즘 개발에 뛰어든다.
국내외 선행연구 및 연구동향 조사, MOA 공통데이터모델 적용 가능성 검토와 부작용 실마리 탐지 알리고즘 개발, 다기관 통합 분석 수행으로 알고리즘 타탕성을 평가하게 된다.
2개소 이상 병원의 전자의무기록 기반 공통데이터모델 자료를 통해 의약품 부작용에 관한 국제 분류체계인 MedDRA(MedDRA: Medical Dictionary for Regulatory Activities)의 계층 구조 기반의 의약품 부작용 실마리 탐지를 진행하게 된다.
내년에는 CDM 활용 인공지능 기반 의약품 부작용 예측 모델을 개발하게 된다.
국내외 선행연구 및 연구동향 조사, MOA CDM 적용 가능성 검토는 물론 모델 개발을 위한 데이터셋 구축, 인공지능 기술 개발, 다기관 검증을 통해 모델 성능 및 유용성을 규명하게 된다.
역시 대상자료는 2개소 이상 병원의 EHR 기반 공통데이터모델 자료를 통해 주요 의약품 부작용(신독성, 간독성 등) 예측 모델을 개발하게 된다. 주요 의약품 부작용 사례인 신독성, 간독성 등을 대상으로 공통데이터의 장점을 부각할 수 있는 분석 방법의 설계 및 구체적인 모델을 제시하게 된다.
의약품안전관리원은 이번 사업을 통해 "병원 CDM 자료의 특징을 고려한 보다 유의미한 인과성 평가 수행과 더불어 약물 안전성 문제를 조기에 발견하고 예측해 부작용 발생 가능성 저감화, 위해 요인 차단 등을 위한 정책기반 근거를 마련할 것"이라며 "인공지능 기반의 능동적 의약품 감시 시스템을 통해, 효율적이고 지속 가능한 부작용 인과성 평가를 실시해 약물감시 분야의 경쟁력을 확보할 것"이라고 기대했다.
또 향후 인공지능을 활용한 의약품 부작용 탐지 및 예측 기술 개발 연구에 대한 기초 자료 생성에도 기여할 것으로 내다봤다.
