상세 설명

동일한 치료법이 모든 환자에게 동일하게 작용하지 않는다는 점에서 치료 반응의 이질성(Heterogeneity of Treatment Effects, HTE)은 개인 맞춤형 치료전략 수립의 핵심입니다. 조재형 교수는 대규모 청구자료 및 전자건강기록 기반 데이터를 활용하여, 기계학습 기반의 개별 치료 반응 예측 모델을 개발하고 있습니다. 이러한 모델은 특정 치료에 대해 누가 더 잘 반응하는지를 사전에 예측함으로써, 환자 개개인에게 가장 적절한 치료법을 제안할 수 있게 하며, 치료 실패 확률을 낮추고 의료자원의 효율적 활용에도 기여합니다. 특히 정신건강 약물, 심혈관 치료제 등 다양한 치료 영역에서의 분석 경험을 토대로 환자 중심 치료결정 지원 시스템(CDSS) 개발에도 적용되고 있습니다. 이와 같은 연구는 임상의사의 치료 결정에 과학적 근거를 제공하고, 보다 정밀한 의료 실현을 가능하게 합니다.

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