약물과 부작용간 인과관계를 규명하기 위한 분석체계가 한층 고도화될 전망이다.
식약처는 의약품 안전정보 생산을 지속적으로 만드는가 하면 공통데이터모델 구축 의료기관을 확대해 약물과 부작용의 인과관계를 보다 명확화한다.
이를 위해 KAERS, 보험청구자료, 병원자료 등 다양한 자료원을 활용해 종합적으로 분석해 신뢰도 높은 의약품 안전정보를 생산할 예정이다. 올해 13건을 생산하고 내년 14건, 23년 16건, 24년 18건을 생산해낼 방침이다.
또 병원 의료기록 등 빅데이터를 통한 인과관계 분석기반을 구축해나갈 예정이다.
공통데이터모델 구축기관을 올해 누적 20곳에서 내년 25곳으로 23년 27곳으로 점차 확대해나간다는 계획이다.
여기에 공통데이터모델을 통한 능동적 약물감시 기반 마련 및 체계 구축을 위한 로드맵을 올해 마련한다.
한편 인공지능을 활용한 안전성 정보 탐지 기반도 마련한다. 부작용 보고자료에 서술된 정보에 대한 자연어 처리기술 개발 연구를 진행한다. 자연어처리는 코딩 입력되지 않는 서술형 문장, 사진 등 비정형데이터에서 병력, 기저질환, 이상사례 중증도 등 임상정보를 포착해 정형화된 데이터로 변환하는 것을 의미한다.
내년에는 의약품 부작용 보고자료(비정형)에 대한 민감 정보 비식별화를 추진하며 23년부터는 인공지능을 활용한 부작용 인과관계 평가 기술 개발 연구에 들어간다.
이들 부작용 인과관계 분석 기반 구축에 들어가는 예산은 지난해부터 24년까지 23억4300만원이, 인공지능을 활용한 안전성 정보 탐지 기반 마련에는 10억3000만원이 투입될 예정이다.
