초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
AI 기반 아픽사반의 출혈 위험성 예측 및 아픽사반 정밀의료 최종모델 구축
■ 전체 내용
1) 아픽사반 복용 환자군(training set) 구축
건강보험청구자료를 바탕으로 약물복용 환자군을 선정하고, 조작적 정의를 통해 training set 구축
2) AI를 활용한 아픽사반의 출혈 부작용 예측 모델링
구축한 training set를 활용하여 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 아픽사반의 출혈 부작용을 예측
3) 아픽사반 복용 코호트를 통한 병원임상자

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
AI 기반 아픽사반의 출혈 위험성 예측 및 아픽사반 정밀의료 최종모델 구축
■ 전체 내용
1) 아픽사반 복용 환자군(training set) 구축
건강보험청구자료를 바탕으로 약물복용 환자군을 선정하고, 조작적 정의를 통해 training set 구축
2) AI를 활용한 아픽사반의 출혈 부작용 예측 모델링
구축한 training set를 활용하여 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 아픽사반의 출혈 부작용을 예측
3) 아픽사반 복용 코호트를 통한 병원임상자료 분석
약물복용 병원코호트(validation set)를 구축하고 임상자료를 분석하여 연구결과를 임상적으로 검증

□ 연구개발성과
⦁ 건강보험청구자료를 활용하여 아픽사반 복용 환자군(training set)를 구축함(Case: 3,785명, control: 69,460명)
⦁ 랜덤 포레스트, 서포트 벡터머신 방법을 활용하여 출혈 부작용 예측 모델을 구축함
⦁ 아픽사반 복용 병원 코호트를 구축함(Case: 30명, control: 171명)
⦁ 병원 코호트를 바탕으로 한 머신러닝 모델에서의 accuracy 값을 활용하여 연구 결과를 임상적으로 검증함

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
⦁ 기술적 측면: AI 기반의 training(훈련)/validation(검증) 기술을 통해 약물의 임상 근거를 마련
⦁ 사회적 측면:　환자에게 안전한 약료 서비스를 제공함으로써 개인의 삶의 질을 향상시키고, 국민 건강과 복지를 증진시킴
⦁ 경제적 측면: AI 기반의 출혈부작용 예측모델을 정밀의료 및 의사결정지원시스템에 활용하여 약물 부작용으로 인한 진료비 및 경제적 비용을 감소시킴

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차 연도 ... 5
• 2) 2차 연도 ... 6
• 3) 기타 사항 ... 7
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 1) 연구수행 결과 ... 7
• 2) 목표 달성 수준 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 9
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 10
• 1) 연구성과 ... 10
• 2) 연구성과 활용계획 ... 10
• 6. 참고문헌 ... 10
• 끝페이지 ... 10