1) 임상시험 기간 예측 (Trial Duration Forecasting)

• 임상시험은 평균 7~11년이 소요되며, 연구 과정에서 전략적 문제, 상업적 장벽, 운영상의 문제, 높은 독성 수준 등으로 인해 예기치 않은 지연이 발생하는 경우가 많음.

• 정확한 시험 기간 예측을 통해 제약회사는 비용을 보다 효과적으로 예측하고, 필요한 시험 사이트 수를 조정하여 일정 단축이 필요한 경우 조치를 취할 수 있으며, 시장 출시 계획을 효율적으로 세울 수 있음.

  
  

2) 환자 탈락률 예측 (Patient Dropout Rate Prediction)

• 연구에 따르면 임상시험 참가자의 약 30%가 중도 탈락하는 것으로 보고됨.

• 환자가 주요 평가 결과를 완료하지 않고 탈락할 경우 등록 비용이 낭비되며, 연구 결과에 편향이 발생할 위험이 있음.

• AI를 활용하여 환자 탈락 가능성을 사전에 예측하면 추적 관리(follow-up)를 최적화하고 연구의 신뢰성을 유지할 수 있음.

• 기존 연구에서는 나이, 성별, 교육 수준이 탈락률에 영향을 미치는 주요 요인으로 확인됨.

  
  

3) 중대한 부작용 예측 (Serious Adverse Event Prediction)

• 중대한 부작용(Serious Adverse Events, SAE)은 신약의 안전성 평가에서 중요한

• 정확한 SAE 예측을 통해 환자 모집 규모 및 추적 관찰 기간을 최적화할 수 있으며, 이를 통해 위험을 효과적으로 관리하고 자원을 적절히 배분할 수 있음.

  
  

4) 사망 사건 예측 (Mortality Event Prediction)

• 치료가 지나치게 위험하거나 질병이 심각한 경우 사망 사건 발생 가능성이 높아짐.

• 예상치 못한 높은 사망률은 윤리적 문제를 야기할 수 있으며, 철저한 안전성 검토가 필요함.

• AI를 활용한 사망률 예측을 통해 환자의 안전을 보장하고, 윤리 기준을 유지하며, 시험 조기 종료 가능성을 미리 평가할 수 있음.

• 사망률이 높은 임상시험을 사전에 식별하면 리스크를 효과적으로 관리하고