보건의료 빅데이터 기반 약물역학 및 치료효과 연구

Pharmacoepidemiology and Treatment Effectiveness Research Using Healthcare Big Data

연구 내용

국민건강보험 빅데이터와 성향점수 기반 분석으로 의약품 사용과 질병 발생, 사망 및 안전성의 인과적 연관성을 평가하는 연구

국민건강보험공단 자료와 임상 코호트를 활용하여 의약품 노출과 질병 발생, 사망, 출혈 및 심혈관 사건 사이의 관계를 평가합니다. 연구에서는 아스피린, 당뇨병 치료제 등 실제 처방자료를 기반으로 코호트를 구성하고, 성향점수 매칭과 가중치, 경쟁위험을 고려한 생존분석을 적용하여 치료군과 비교군의 기저 차이를 조정합니다. 약물 사용 기간, 동반질환, 대사 위험요인과 같은 효과수정 요인을 반영하여 치료효과의 이질성을 검토하며, immortal time bias와 치료 변경에 따른 분석 오류를 통제합니다. 이를 통해 약물의 유효성·안전성 평가와 임상 의사결정에 필요한 실사용 근거를 제시합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기 연구는 국민건강보험 및 심평원 자료를 활용하여 당뇨병, 심혈관질환, 암과 관련된 약물 사용 현황과 의료이용을 기술하는 데서 출발했습니다. 이후 뇌졸중과 간질환을 대상으로 항혈전제, 항당뇨병제 및 아스피린의 치료효과와 안전성을 비교하고, 성향점수와 생존분석을 이용한 약물역학 연구로 발전했습니다. 최근에는 대사 위험요인과 간경변 여부 같은 환자 하위군을 구분하여 치료효과의 차이를 평가하고, 임상 코호트 및 유전정보와 결합한 개인화 약물효과 분석으로 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

의약품 실사용 근거 생성
약물 안전성 감시체계
약물별 심혈관 사건 비교평가
간질환 환자 약물 처방 최적화
당뇨병 치료제 효과 비교
치료효과 이질성 분석
의료보험 청구자료 기반 위험예측
고위험 환자 처방 의사결정 지원
약물 복용 순응도 평가
보건의료 정책 및 급여기준 검토