Development of an Explainable Artificial Intelligence Model for Predicting Drug-Induced Liver Injury (DILI) Based on Real-World Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112960
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
정재용
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,365만원
6,365만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
보건의료 > 독성·안전성 평가·관리 > 독성정보학기술
■ AI/ML 기법으로 환자별 복합적인 임상정보를 심층 분석하여 특정 약물 투여 후 내인성 DILI 발생 가능성을 정밀하게 예측하고 근거를 제시하는 설명 가능한 모델을 개발■ 임상현장에 적용하여 약물 부작용 최소화 및 의료진 임상 의사결정 지원을 위한 AI 기반 개인맞춤형 약물치료 체계 구축 ■ 신약 개발 시 간독성 예측, 약물군 확장 분석, 약물안전성 모...
■ 연구범위: DILI 위험 약물 복용 환자를 대상으로 RWD 기반 예측 모델 개발 및 검증■ 연구내용: - 실제 임상데이터(RWD) 기반 후향적 코호트 구성 및 임상변수 수집 - 일정 기간 동안 DILI 발생 위험이 높은 약물(acetaminophen, amoxicillin-clavulanate, 1차 항결핵제) 투여 환자 설정 및 DILI 발생군/비발생군 ...
... 고위험 약물 처방 시 DILI 발생 위험도를 예측해 사전 경고 또는 대체 약물 제안■ 정제된 빅데이터 자원 확보 및 후속연구 활용 - DILI 발생 여부 및 관련 임상인자가 주석된 구조화된 데이터셋 ... DILI 예측 플랫폼 원천기술 확보 - SHAP 기반 설명 가능한 AI 적용을 통해 임상 데이터에 대한 해석 가능성 확보 - 모델 재학습 및 transfer learning을 통한 다양한 ...