프로젝트 소개
본 과제는 중환자실 환자에서 약물 투여량에 따른 약물이상반응 위험 변화를 빅데이터로 탐지·모니터링하고, 개인 맞춤 약물치료를 돕는 의사결정시스템 개발 과제임.
연구 목표는 약물이상반응-약물 상관관계 도출, 예측 모델 개발, 약물요법 의사결정시스템 구축의 3개 모듈 완성에 있음. MIMIC 및 비식별화 실제 중환자 데이터로 약물이상반응과 관련 약물을 분석하고, multimodal learning·RNN 기반 예측 모델과 설명 가능한 AI를 개발함. 이어 Markov decision process와 강화학습으로 최적 약물요법 정책을 도출함. 기대 효과는 이상반응 최소화, 치료효과 극대화, 임상 가이드라인 제시 및 의료 빅데이터 활용 확장 가능성 확보에 있음.