의료환경에서 첨단 바이오 기술을 활용하기에 앞서 데이터과학 및 모델링을 통한 기술가치평가의 필요성
2023-09-08
org.kosen.entty.User@7afb28e2
김기범(kibumkpharm)
▼ 의료환경에서 첨단 바이오 기술을 활용하기에 앞서 데이터과학 및 모델링을 통한 기술가치평가의 필요성:
당뇨성 신장질환 환자에서 인공지능기반 위험예측 알고리즘의 비용대비 효과계산 예시
How to assess the value of advanced healthcare technologies in a real-target population using real-world data and modeling:
Cost-effectiveness of AI-driven risk prediction for patients with diabetic kidney disease
▼ 발표내용
인공지능(AI) 및 computational science (CS)를 활용한 임상 및 전임상 데이터의 분석은 다양한 분야에서 적용이 가능합니다. 이러한 첨단기술은 만성질환 환자의 질병 예후 및 치료 반응을 예측 하는데 활용이 가능하며, 임상시험 환경에서의 효용가치를 입증하고 있습니다. 그러나 임상시험 대상 환자와 모집단의 차이 및 시험 환경과 치료 환경의 간극이 존재함에 따라, 시험 환경에서의 효용가치가 모집단에서의 경제적인 신의료기술의 활용을 보증하지는 못합니다. 대상 모집단의 크기에 따른 규모의 경제 여부 및 제정 영향 또한 의료기술의 보험 등재 및 임상환경에서의 사용 여부에 영향을 미칩니다. 본 발표 및 토론에서는 real-world big data가 모집단에서의 효용가치 및 경제성을 평가하는데 어떻게 사용되는지, 그리고 evidence synthesis에서 real-world big data 활용방안을 살펴보고, 최근 당뇨성 신장질환 환자를 대상으로 한 AI-assisted in-vitro risk prediction algorithm의 가치평가 사례를 공유하고자 합니다.
당뇨성 신장질환 환자에서 인공지능기반 위험예측 알고리즘의 비용대비 효과계산 예시
How to assess the value of advanced healthcare technologies in a real-target population using real-world data and modeling:
Cost-effectiveness of AI-driven risk prediction for patients with diabetic kidney disease
▼ 발표내용
인공지능(AI) 및 computational science (CS)를 활용한 임상 및 전임상 데이터의 분석은 다양한 분야에서 적용이 가능합니다. 이러한 첨단기술은 만성질환 환자의 질병 예후 및 치료 반응을 예측 하는데 활용이 가능하며, 임상시험 환경에서의 효용가치를 입증하고 있습니다. 그러나 임상시험 대상 환자와 모집단의 차이 및 시험 환경과 치료 환경의 간극이 존재함에 따라, 시험 환경에서의 효용가치가 모집단에서의 경제적인 신의료기술의 활용을 보증하지는 못합니다. 대상 모집단의 크기에 따른 규모의 경제 여부 및 제정 영향 또한 의료기술의 보험 등재 및 임상환경에서의 사용 여부에 영향을 미칩니다. 본 발표 및 토론에서는 real-world big data가 모집단에서의 효용가치 및 경제성을 평가하는데 어떻게 사용되는지, 그리고 evidence synthesis에서 real-world big data 활용방안을 살펴보고, 최근 당뇨성 신장질환 환자를 대상으로 한 AI-assisted in-vitro risk prediction algorithm의 가치평가 사례를 공유하고자 합니다.
