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H1, 임상시험 플랫폼에 AI기반 ‘임상시험 현장 구제’와 다양성 데이터 통합

 

• 미국 헬스케어 데이터분석회사 H1은 트라이얼 랜드스케이프(Trial Landscape) 플랫폼의 주요개선 사항을 발표하고 영국의 3,400만 명 이상의 환자의 데이터 통합과 AI기반 임상시험 현장 구제(Site Rescue) * 기능을 추가함
  * H1이 도입한 새로운 AI기반 기능으로, 임상시험의 효율성을 높이기 위해 설계됨. 과거 성과데이터를 분석해 우수성과를 보인 의료제공자, 시험기관, 주요 연구자를 식별함
• 플랫폼은 다양한 인구집단을 반영한 데이터를 제공하여 임상시험에서 다음과 같은 장점을 가짐
  ① 포용적 시험 설계: 모든 환자에게 효과적인 치료법을 보장하기 위해 인구의 다양성을 반영하는 연구 설계를 개발할 수 있음
  ② 규제 요구사항 준수: 규제기관의 DEI * 관련 지침을 준수함
  ③ 건강형평성 개선: 공정한 의료시스템에 기여해 모든 환자가 안전하고 효과적인 치료에 접근할 수 있도록 함
  ** 각각 다양성(Diversity), 형평성(Equity), 포용성(Inclusion)을 의미하는 약자
• AI를 활용한 임상시험은 임상시험이 지연되거나 장소 수용의 어려움이 있는 경우 다음과 같은 기능을 제공함
  ① 우수성과 장소 최적화: 과거 성과데이터를 분석해 우수성과를 보인 △의료진 △시험장소 △연구책임자를 추천함
  ② 장소 선택 최적화: 최적의 임상시험 장소를 추천함으로써 임상시험 지연을 줄이고 효율성을 높임
  ③ 시험 일정 단축: 우수성과를 보인 임상시험 장소에서 진행함으로써 소요시간을 단축할 수 있음