프로젝트
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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
- 기술 도입 효과: 전국 27개 이상 병원의 4,000만 명 규모 CDM 데이터망(EvidNet)을 활용하여 신약/의료기기 R&D, 시장성 분석 등에 필요한 임상 근거를 신속하게 확보할 수 있습니다.
- 상용화 단계: Real-time Research on Demand(RT-ROD) 포털을 통해 맞춤형 분석 서비스 모델이 개발되었으며, 클라우드 기반 가상 분석 환경 제공으로 즉시 활용 가능합니다.
의료 AI 솔루션의 임상 검증(CDSS) 및 인허가에 필요한 근거 생성을 지원하여 제품의 시장 진입을 가속화합니다. 이를 통해 국내 디지털 헬스케어 시장 생태계 활성화 및 수백억 원 규모의 R&D 비용 절감 효과가 기대됩니다.
- 기술 도입 효과: 실제임상데이터(RWD)를 활용하여 의약품의 시판 후 안전성(PMS) 및 유효성 평가 기간을 단축하고, 희귀 부작용 탐지 및 특정 환자군 대상 효과 분석이 가능합니다.
- 상용화 단계: 식약처와 협력하여 RWD 활용 가이드라인을 수립했으며, 이를 기반으로 한 약물 안전성 평가 서비스가 가능한 단계입니다.
신약 개발 실패율을 줄이고 임상시험 설계를 최적화하여 개발 비용을 절감할 수 있습니다. 규제 기관의 요구 조건에 부합하는 신뢰도 높은 근거를 생성하여 신속한 제품 승인 및 보험 등재에 기여할 수 있습니다.
- 기술 도입 효과: 국내 의료 환경에 최적화된 OMOP-CDM 표준화 및 익명화 가이드라인을 제공하여, 기업이 보유한 의료 데이터를 법적·기술적 문제없이 안전하게 활용하고 연계할 수 있도록 지원합니다.
- 상용화 단계: 정부 부처와 협력하여 국가 표준 가이드라인을 수립하고, CDM 변환 컨설팅 및 기술 지원(SOP)을 제공하고 있습니다.
데이터 기반 비즈니스 모델의 법적 리스크를 최소화하고, 데이터 품질을 향상시켜 사업 안정성을 높입니다. 또한, 본 연구실에서 배출하는 '디지털바이오 융합 인재'를 채용하여 기업의 R&D 역량을 강화할 수 있습니다.
진행 중인 프로젝트
1
완료된 프로젝트
1
임상현장 활용 활성화 촉진을 위한 의료 인공지능 임상실증 연구 지원센터
보건복지부
2023년 12월 - 2024년 11월
의료 인공지능
임상실증
CDSS(임상 의사결정 지원 시스템)
MLOps
다기관 임상연구
2
의료현장 데이터 분석 연구를 통한 준실시간 대규모 근거 생성 연구
식품의약품안전처
2021년 12월 - 2023년 11월
약물감시
무작위 임상시험(RCT) 재현
의약품 안전성 평가
약물 사용 패턴 분석
3
공통데이터모델 기반 국내 표준화 및 익명화 가이드라인 수립
산업통상자원부
2020년 12월 - 2021년 11월
공통데이터 모델확장
의료데이터 비식별화 및 가이드라인
의료용어 보조 소프트웨어
국제 표준 의료 용어
4
CDM기반 바이오헬스 통합 데이터망 기관확장 구축 기술개발
산업통상자원부
2019년 04월 - 2022년 11월
바이오헬스
공통데이터모델
의료클라우드
빅데이터
5
선행 공통데이터모델 기반 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 기술 개발
산업통상자원부
2018년 03월 - 2020년 11월
바이오헬스케어
융합 빅데이터 생태계
공통데이터 모델
코디네이팅 플랫폼
임상시험
6
(1유닛4세부)실시간 임상근거 제공 네트워크 플랫폼
보건복지부
2016년 12월 - 2022년 11월
임상빅데이터
ROD서비스
표준