의약품 가격 책정 모델링: 머신러닝 기반 약가 예측 사례
– 미국 CMS 및 유럽 HTA 데이터를 활용한 실증 기반 시뮬레이션 접근 –1. 왜 약가 예측이 필요한가?신약 하나가 시장에 출시되기까지 평균 10~15년의 개발 기간과 수천억 원의 비용이 소요됩니다. 개발된 의약품이 시장에 진입한 후, 얼마에 팔 수 있는가, 즉 약가는 제약사, 정부, 보험자, 그리고 환자 모두에게 중요한 변수입니다.그러나 약가 결정은 단순히 제조 원가나 경쟁 제품 가격에 따라 정해지는 것이 아닙니다. 효과성, 안전성, 혁신성, 대상 질환의 중증도, 경쟁 상황, 보건당국의 정책, 비용효과성 분석 등 다양한 요소가 복합적으로 작용합니다. 이런 복잡한 구조를 모델링하고, 인공지능 기술을 활용해 약가를 예측하거나 시뮬레이션하는 시도가 최근 늘어나고 있습니다.2. 주요 데이터 출처: CMS와..
디지털 헬스케어 기기에서 수집되는 생체신호 데이터 분석
웨어러블 기술 기반 데이터 정제부터 임상 신뢰도 확보까지1. 서론: 디지털 헬스케어 시대의 생체신호 데이터디지털 헬스케어 기술의 급속한 발전으로, 이제 개인은 손목에 찬 스마트워치나 체내에 삽입된 센서를 통해 실시간으로 심박수, 심전도(ECG), 산소포화도(SpO₂), 혈압, 체온, 수면 패턴 등 다양한 생체신호 데이터를 수집할 수 있습니다. 이처럼 웨어러블 기기 기반 생체신호(Biosignal) 데이터는 예방의학, 만성질환 모니터링, 약물 효과 평가, 맞춤형 건강관리 등 다양한 분야에서 핵심적 역할을 하게 되었습니다.하지만 이들 데이터는 정확도, 신뢰도, 해석 가능성의 문제를 동시에 안고 있으며, 의료적으로 의미 있는 정보로 전환하기 위해서는 고도화된 데이터 분석 기법이 필수적입니다.2. 웨어러블 기기..
