개인맞춤 치료효과 예측 모델 연구

임상·공공보건 데이터를 기반으로 X-learner 등 머신러닝 기법을 활용하여 치료효과 이질성을 정량화하고 개인맞춤 치료 전략을 도출하는 연구

본 연구는 대규모 임상시험 및 실제 진료 환경에서 수집된 공공보건 자료를 활용하여 환자별 치료효과 이질성을 추정하는 방법론을 개발합니다. X-learner 기반 개별 치료효과 추정 모델을 중심으로 혈액검사, 시술 기록, 병력정보 등을 통합하여 치료군과 대조군 간 반응 차이를 계산합니다. 또한 여러 임상 코호트 간 데이터 구조 차이를 보정하기 위해 공통 데이터 모델을 적용하고, 외부 검증 절차를 통해 모델의 임상적 적용 가능성을 평가합니다. 이를 통해 약물 치료 기간 결정, 시술 후 관리 전략 수립 등 개별 환자 수준의 의사결정을 지원하는 체계를 정립합니다.