제약/바이오 분야에서 신약, 제네릭, 바이오시밀러 의약품을 개발하고 시판허가를 받기위해서는 의약품의 효과성을 입증해야 합니다. 그 효과성을 입증하기위해서는 많은 임상시험이 필요한데요, 해당 분야 담당자 분들에게 조금이나마 도움을 드리고자 임상시험을 위한 통계분석 웨비나를 진행합니다.

제약/바이오 분야에서 문제의 원인을 파악하거나 의약품의 유효기간을 예측하고자 할 때 종속변수와 독립변수 간의 인과적 관계를 모델링하여 모형을 도출하기 위해 회귀분석을 주로 사용합니다. 최근에는 AI 기술을 활용하여 신약의 안정성을 예측하는 연구도 진행되고 있습니다. 예를 들어 부작용이 발생할 가능성이 높은 환자 집단을 사전에 예측하여 안전성을 높일 수 있습니다. 이와 같이 AI 기술을 활용하는데 있어 사용되는 알고리즘이 머신러닝(CART, 랜덤포레스트, 부스팅 등) 방법입니다. 본 웨비나에서는 제약/바이오 분야에서 많이 사용되고 있는 안정성 연구 뿐만 아니라 그 근간이 되는 회귀분석 그리고 최근에 많이 활용되고 있는 머신러닝 알고리즘 CART를 활용하는 방법에 대해 소개합니다.