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의료통계센터
계명대학교 연구처 조재형 교수
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의료통계센터

계명대학교 연구처 조재형 교수

의료통계센터는 의료데이터 기반 정밀의료와 공공보건 연구를 중심으로 임상 및 공공보건 자료의 구조적 분석 체계를 구축합니다. 연구실은 Common Data Model을 적용하여 임상시험 자료와 병원 전자의무기록을 통합하고, Machine Learning과 시공간 분석 기법을 활용하여 질병 예측, 치료효과 분석, 위험군 탐색 등 다양한 의학적 문제를 정량적으로 평가합니다. 또한 치료효과 이질성 분석, 수술 후 예후 예측 모델링, 약물감시 기반 근거 생성 등 실제 의료현장에서 요구되는 분석 기술을 개발하며, 이를 공공보건 정책 및 임상 의사결정 지원체계로 확장하는 연구를 수행합니다.

정밀의료Real World DataMachine Learning임상예측모델치료효과이질성
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개인맞춤 치료효과 예측 모델 연구
Individualized Treatment Effect Prediction Models
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주요 논문
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1
Article
|
인용수 1
·
2024
Predicting Individual Treatment Effects to Determine Duration of Dual Antiplatelet Therapy After Stent Implantation
Seung‐Jun Lee, Jaehyeong Cho, Ji Hye Shin, Sung‐Jin Hong, Chul‐Min Ahn, Jung‐Sun Kim, Young‐Guk Ko, Donghoon Choi, Myeong‐Ki Hong, Seng Chan You, Byeong‐Keuk Kim
IF 5.3 (2024)
Journal of the American Heart Association
BACKGROUND: After coronary stent implantation, prolonged dual antiplatelet therapy (DAPT) increases bleeding risk, requiring personalization of DAPT duration. The aim of this study was to develop and validate a machine learning model to predict optimal DAPT duration after contemporary drug-eluting stent implantation in patients with coronary artery disease. METHODS AND RESULTS: The One-Month DAPT, RESET (Real Safety and Efficacy of 3-Month Dual Antiplatelet Therapy Following Endeavor Zotarolimus-Eluting Stent Implantation), and IVUS-XPL (Impact of Intravascular Ultrasound Guidance on Outcomes of Xience Prime Stents in Long Lesion) trials provided a derivation cohort (n=6568). Using the X-learner approach, an individualized DAPT score was developed to determine the therapeutic benefit of abbreviated (1-6 months) versus standard (12-month) DAPT using various predictors. The primary outcome was major bleeding; the secondary outcomes included 1-year major adverse cardiac and cerebrovascular events and 1-year net adverse clinical events. The risk reduction with abbreviated DAPT (3 months) in the individualized DAPT-determined higher predicted benefit group was validated in the TICO (Ticagrelor Monotherapy After 3 Months in the Patients Treated With New Generation Sirolimus-Eluting Stent for Acute Coronary Syndrome) trial (n=3056), which enrolled patients with acute coronary syndrome treated with ticagrelor. The validation cohort comprised 1527 abbreviated and 1529 standard DAPT cases. Major bleeding occurred in 25 (1.7%) and 45 (3.0%) patients in the abbreviated and standard DAPT groups, respectively. The individualized DAPT score identified 2582 (84.5%) participants who would benefit from abbreviated DAPT, which was significantly associated with a lower major bleeding risk (absolute risk difference [ARD], 1.26 [95% CI, 0.15-2.36]) and net adverse clinical events (ARD, 1.59 [95% CI, 0.07-3.10]) but not major adverse cardiac and cerebrovascular events (ARD, 0.63 [95% CI, -0.34 to 1.61]), compared with standard DAPT in the higher predicted benefit group. Abbreviated DAPT had no significant difference in clinical outcomes of major bleeding (ARD, 1.49 [95% CI, -1.74 to 4.72]), net adverse clinical events (ARD, 2.57 [95% CI, -1.85 to 6.99]), or major adverse cardiac and cerebrovascular events (ARD, 1.54 [95% CI, -1.26 to 4.34]), compared with standard DAPT in the individualized DAPT-determined lower predicted benefit group. CONCLUSIONS: Machine learning using the X-learner approach identifies patients with acute coronary syndrome who may benefit from abbreviated DAPT after drug-eluting stent implantation, laying the groundwork for personalized antiplatelet therapy.
https://doi.org/10.1161/jaha.124.034862
Medicine
Ticagrelor
Acute coronary syndrome
Internal medicine
Stent
Coronary artery disease
Drug-eluting stent
Intravascular ultrasound
Cohort
Cardiology
Adverse effect
Coronary stent
Myocardial infarction
Restenosis
2
Article
|
인용수 2
·
2021
Machine Learning Approach Using Routine Immediate Postoperative Laboratory Values for Predicting Postoperative Mortality
Jaehyeong Cho, Jimyung Park, Eugene Jeong, Ji Hye Shin, Sangjeong Ahn, Min Geun Park, Rae Woong Park, Yongkeun Park
IF 3.508 (2021)
Journal of Personalized Medicine
BACKGROUND: Several prediction models have been proposed for preoperative risk stratification for mortality. However, few studies have investigated postoperative risk factors, which have a significant influence on survival after surgery. This study aimed to develop prediction models using routine immediate postoperative laboratory values for predicting postoperative mortality. METHODS: Two tertiary hospital databases were used in this research: one for model development and another for external validation of the resulting models. The following algorithms were utilized for model development: LASSO logistic regression, random forest, deep neural network, and XGBoost. We built the models on the lab values from immediate postoperative blood tests and compared them with the SASA scoring system to demonstrate their efficacy. RESULTS: There were 3817 patients who had immediate postoperative blood test values. All models trained on immediate postoperative lab values outperformed the SASA model. Furthermore, the developed random forest model had the best AUROC of 0.82 and AUPRC of 0.13, and the phosphorus level contributed the most to the random forest model. CONCLUSIONS: Machine learning models trained on routine immediate postoperative laboratory values outperformed previously published approaches in predicting 30-day postoperative mortality, indicating that they may be beneficial in identifying patients at increased risk of postoperative death.
https://doi.org/10.3390/jpm11121271
Medicine
Emergency medicine
최신 정부 과제
6
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1
2024년 7월-2024년 12월
|559,648,000
전신염증매개 알츠하이머병 예측 및 메커니즘 분석 기반 의생명+AI 융합 인재 양성
I. 뇌·첨단의공학 디지털바이오 융합 인재 양성 (지원과제)① 계명대학교 교육과정 신설: 디지털바이오 과학 협동 과정■ 1년차 : 뇌·첨단의공학 분야 교육 컨텐츠 확립 1) 뇌·첨단의공학 기본 교육과정 (뇌·첨단의공학: 기초의학적 접근, 뇌·첨단의공학: 임상의학적 접근, 뇌·첨단의공학: 의공학적 접근) 2) 알츠하이머병 교육과정 (뇌·첨단의공학 영역의 ...
인재양성
역진행수업방식
의생명 빅데이터
알츠하이머병
확장가상세계
human resources fostering
flipped learning
biomedical big data
Alzheimer's disease
AI-metaverse
2
2024년 1월-2024년 12월
|666,667,000
임상현장 활용 활성화 촉진을 위한 의료 인공지능 임상실증 연구 지원센터
○ 1차년도 (1단계)- 안전성 및 유효성 검증을 위한 검증 전략(계획) 수립- 제품에 특화된 실사용증거(RWE) 확보 전략 수립- 경제성평가(비용-효과성) 임상 전략 수립- 1-2-3차 의료기관 의료기기 시범도입 ○ 2차년도 (1단계)- AI 모델 실증 지원을 위해 제품에 특화된 클라우드 EMR, 의료영상 PACS, 디지털 병리, 디지털 치료기기 등 데이...
의료 인공지능
실증 지원
실사용데이터
실사용증거
Biomedical Artificial Intelligence
Validation
Real World Data
Real World Evidence
3
주관|
2023년 1월-2023년 12월
|400,000,000
의료현장 데이터 분석 연구를 통한 준실시간 대규모 근거 생성 연구
1단계: RWD 활용하여 대규모로 임상자료 재현 분석을 시행 및 결과를 검증하고, 취약군에서의 RWD 활용 방안 제시한다. -RWD 활용 대규모 임상시험 재현 연구 진행하고, RWD 자료의 질 검증 및 의무기록 수기점검을 통한 RWD 신뢰성을 검증한다. 또한 취약군 대상 RWD 활용방안 제시한다. -국내외 RWD/RWE 기반 연구 및 RCT 재현 연구 현황 조사하고, 청구자료를 활용하여 RCT 재현 안전성 연구 수행하여 RCT 재현 연구와 재현 대상 RCT 일치도 평가한다. 2단계: RWD를 활용하여 시판후 의약품 안전관리 관련 근거 제시 및 효과를 측정하고, RWD를 활용 가이드라인 및 시판 후 의약품 안전관리 정책 개선사항 도출한다. -약제-이상반응의 근거로 사용될 수 있는 RWD 결과 생성하고, 위해성 완화 조치 및 안전사용 가이드 배포와 관련된 RWD를 분석하여 안전 조치 전·후 약물사용 패턴 변화 확인한다. -시판 후 안전성 평가에 활용 시 고려사항과 사례집과 시판 후 조사를 위한 RWD 활용에 대한 가이드라인 마련한다. -전문가 협의체 운영을 통한 결과의 타당성 및 사례 연구에 대한 고찰, 국내외 제약기업의 RWD/RWE 활용 현황조사, 설문조사 기획 및 수행, 포커스 그룹 인터뷰 및 심포지엄 개최를 통하여 정책사항 및 개선사항을 도출한다.
약물감시
실사용자료
시판 후 조사
부작용 보고자료
pharmacovigilance
real world data
post marketing surveilance
side effects report
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독보적기술
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기술파급력
국가 단위 의료 데이터 고속도로, OMOP-CDM 기술력
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기업협력
신약 개발 및 검증을 위한 리얼월드에비던스(RWE) 생성
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상용화성공
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