Comprehensive international study of artificial intelligencebased prediction of adverse drug reactions associated with co-medications in patients with diabetes using pharmacovigilance data (South Kor...
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066010
교육부
한국연구재단
(서울)경희대학교산학협력단
최태림
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
최종 목표: 본 연구의 최종 목표는 한국, 미국, 캐나다, 일본의 다국가 약물감시 빅데이터를 통합하여 당뇨병 환자에서의 병용약물로 인한 이상반응 발생 위험을 정량적으로 평가하고, 이를 ... 있음. 국가별로 상이한 보고 체계와 변수 정의를 ATC 및 MedDRA 기준으로 표준화하여 데이터 간 이질성을 최소화하고, 병용약물 조합, 약물 간 상호작용, 환자 특성을 반영한 분석 기반을 ...
1. 다국가 약물감시 데이터 표준화 및 변수 설계국가별로 상이한 보고 체계와 변수 정의를 ATC 코드 및 MedDRA 기준에 따라 표준화하고, 병용약물 조합, 약물 간 상호작용, 환자 특성 정보를 반영한 통합 데이터셋을 구축함. 특히 항당뇨제(A10 계열) 사용 여부와 당뇨병 관련 임상 정보를 반영하여 질환 특이적 분석 기반을 강화하고, 국가 간 이질성을 고려한 ...
본 연구에서 구축된 다국가 약물감시 데이터 기반 인공지능 예측 모델은 당뇨병 환자에서의 병용약물로 인한 이상반응 위험을 사전에 식별할 수 있는 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있음. ... 연구의 실질적 적용 가능성을 제시하는 근거로 활용될 수 있음. 궁극적으로 본 연구는 의료 빅데이터와 인공지능을 융합한 정밀의료 구현에 기여하고, 약물 이상반응으로 인한 사회·경제적 부담을 감소시키는 ...