의약품을 투여한 후 발현되는 피부 부작용을 인공지능을 통해 예측할 수 있는 길이 모색된다.
의약품 안전성 정보 동향을 상시 감지할 수 있는 인공지능 기반 기술을 통한 피부 부작용 예측 모델이 개발된다.
한국의약품안전관리원은 7000만원의 예산을 투입해 '인공지능 기반 피부 부작용 예측 모델 개발'에 나선다. 사업은 위탁사업자 선정 이후 내년 11월말까지 진행된다.
이번 사업은 인공지능 기반의 능동적 약물감시 모델 개발로 피부 부작용 조기 발견과 예측, 부작용 발생 가능성 저감화하고 위해 요인 차단 등을 위한 정책기반 근거를 마련하게 된다.
이를 통해 향후 인공지능을 활용한 의약품 부작용 탐지와 예측 기술 개발연구에 대한 기초 자료 생성으로 약물감시 분야 경쟁력을 확보할 예정이다.
사업의 주요내용을 보면 국내외 다기관 의료데이터(EMR)인 공통데이터모델(CDM)을 활용한 인공지능 기반 피부 부작용 예측 모델 개발이다.
두드러기, 발진 등 다빈도 피부 부작용을 예측하고 머신러닝과 딥러닝 등의 인공지능 기법을 포함한 분석방법을 동원하게 된다.
주요 피부 부작용의 정의 및 연구 설계와 인공지능 기반 환자단위 부작용 발생 예측의 기초 기술 개발에 나선다. 예측 인자와 인공지능 기법 선정 및 후보모델 개발 등이 이뤄진다.
국내외 선행연구 및 연구동향을 조사하고 MOA CDM 적용 가능성을 검토하고 다빈도 피부 부작용 예측 연구 설계와 인공지능 기반 모델을 개발하는 것이다.
또 다기관 분석 수행과 모델을 검증도 함께 이뤄진다.
분석 수행을 위한 프로그램 개발과 배포, 다기관 모델 성능 및 유용성을 검증하게 된다. 개발된 모델의 임상적 해석 및 활용방안을 고찰하게 된다. 예측 기여도가 높은 주요 예측인자의 임상적 의미와 인과성 등을 검증하게 된다.
이를 통해 연구방향 및 적용방안을 제안하게 된다.
의약품안전관리원은 "이번 사업을 통해 MOA CDM의 의약품 부작용 실마리 정보 탐지와 분석방안 마련에 따른 부작용 관리 효율화, 유의미한 안전성 정보를 생산할 것"이라면서 "다기관 자료 활용 통합분석을 통한 명확한 인과관계 파악과 신뢰도 높은 과학적 근거 산출도 가능할 것"이라고 기대했다.
더불어 "병원 CDM 자료의 특징을 고려한 보다 유의미한 인과성 평가 수행과 약물 안전성 문제를 조기에 발견하고 예측해 부작용 발생 가능성을 줄이고 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 확보할 것"이라고 덧붙였다.
