LSK "美통계학회서 AI 기반 약물 안전성 발표"

AI 요약

엘에스케이글로벌파마서비스(LSK)는 ARS 본부 김선우 전무가 미국통계학회(ASA) 주최 세계 최대 규모의 통계학 학술대회 Joint Statistical Meetings(JSM) 2026에서 VigiBase를 활용한 티사젠렉류셀의 관련 심혈관계 이상사례 신호 탐지를 위한 설명 가능한 머신러닝 연구를 주제로 포스터 발표를 진행했다고 10일 밝혔습니다. 연구진은 WHO의 글로벌 약물감시 데이터베이스 VigiBase에 축적된 의약품 이상사례 보고자료로 후향적 약물감시를 수행해 보고자와 환자 특성, 보고 건수, 이상사례의 중증도 등 다양한 정보를 분석하고 예측 결과와 주요 변수의 기여도를 확인할 수 있는 설명 가능한 머신러닝 기반 안전성 신호 탐지 모델을 개발해 여러 머신러닝 모델을 비교·평가·검증한 뒤 이를 유럽의약품청(EMA)이 정의한 11개 중대한 심장 이상반응에 적용해 활용 가능성을 평가했습니다. 머신러닝 기반 분석 결과는 기존 약물감시 분석과 대체로 유사하게 도출되었고 기존 방식으로 확인하기 어려운 심혈관계 이상반응 후보도 제시되어 인공지능 기반 분석이 시판 후 안전성 평가의 ��확성과 효율성을 보완할 가능성을 보여주었습니다.