인공지능 기반 약물 심혈관계 부작용 예측모델 만든다

인공지능을 통한 약물의 심혈관계 부작용을 조기에 발견하고 예측할 수 있는 모델을 개발하는 연구가 추진돼 주목된다. 

한국의약품안전관리원은 올해 7000만원의 비용을 투입해 '인공지능 기반 심혈관계 부작용 예측 모델 개발' 사업에 뛰어든다.

이번 사업은 신약 개발 및 의약품 사용 빈도가 높아짐에 따라 그에 따른 부작용 발생률이 증가세를 보이고 의약품 안전성 이슈도 지속적으로 제기되는 가운데 최근 환자의 기저질환이나 신체 상태, 복용약물 등 모든 임상정보를 포함한 전자의무기록을 활용해 환자 맞춤형 분석에 대한 연구가 이어지고 있는 등이 배경이 됐다. 

특히 병원 공통데이터모델 자료를 활용한 의약품 모니터링과 임상자료를 바탕으로 분석 방법 설계, 알고리즘 개발 등 통합분석 수행을 통한 인과성 규명을 실시하고 부작용 보고데이터 및 병원 공통데이터모델 자료의 규모가 급속도로 방대해짐에 따라 급변하는 의약품 안전성 정보 동향을 상시 감지할 수 있도록 인공지능 기반의 기술 개발에 나선 것이다. 

이번 사업은 고옹데이터모델을 활용한 인공지능 기반으로한 부정맥, 협심증 등 주요 심혈관계 부작용을 예측하는 모델 개발을 실행한다. 

인공지능 기반 의약품 부작용 예측 관련 국내외 선행연구 및 연구동향 조사와 MOA CDM 적용 가능성을 검토하게 된다. 

여기에 주요 심혈관계 부작용(부정맥, 협심증 등) 정의 및 연구 설계와 인공지능 기반 환자 단위 부작용 발생 예측의 기초 기술을 개발하게 된다. 

또 분석 수행을 위한 분석프로그램 개발과 배포를 진행한다. 다기관 MOA CDM에서 모델 성능 비교·검증하고 개발된 모델의 임상적 해석 및 활용방안을 고찰하게 된다. 향후 연구방향 및 적용방안도 제안된다. 

의약품안전관리원은 이와 관련 "MOA CDM의 의약품 부작용 실마리 정보 탐지와 분석 방안 마련에 따른 부작용 관리 효율화, 유의미한 안전성 정보를 생산할 것"이라며 "다기관 자료 활용 통합분석을 통한 명확한 인과관계 파악과 신뢰도 높은 과학적 근거 산출이 가능하다"고 밝혔다.

이어 "병원 CDM 자료의 특징을 고려한 보다 유의미한 인과성 평가 수행과 약물 안전성 문제를 조기에 발견하고 예측해 부작용 발생 가능성 저감화, 위해 요인 차단 등을 위한 정책기반 근거가 마련될 것"이라며 "인공지능 기반의 능동적 의약품 감시 시스템을 통해 효율적이고 지속 가능한 부작용 인과성 평가를 실시해 약물감시 분야의 경쟁력을 확보가 기대된다"고 덧붙였다. 향후 인공지능을 활용한 의약품 부작용 탐지 및 예측 기술 개발 연구에 대한 기초 자료 생성도 기대했다.