임상개발 & 임상데이터 활용 역량강화 교육과정 수료증
모집인원999명
학습기간2023-10-01 ~ 2024-12-31
강좌 소개
*교육과정 이수 및 역량평가 합격 시 '임상개발 및 임상데이터 활용' 역량을 인증하는 디지털배지가 발급됩니다.
1. 과정소개
- 임상시험 및 임상개발 단계에 대한 역량을 강화하고, 임상 빅데이터를 활용한 통계·AI 기반 임상 적용기술을 학습한다.
- 임상시험 : 임상시험 과정 및 설계, 단계별 실례, 임상시험 결과 데이터에 대한 기초를 학습한다.
- PK/PD : 생체 내 약물동태 및 약물역학 이론을 이해하고, 생성 된 데이터를 모델링하여 임상개발에 적용하는 통계·AI분석 방법론을 학습한다.
- RWD : 병원데이터(EMR 등)의 활용방법과 이를 임상개발에 적용하는 통계·AI분석 방법론을 학습한다
- 과정 실습을 위해 'R프로그래밍' 및 '파이썬 프로그래밍'에 대한 기초 역량이 필요합니다.
2. 교육과정 구성
| 분류 | 제목 | 강사 | 차수 | 설명 |
| 임상시험 | 임상시험 설계 | 사스캐츄완대학교 임현자 교수 | 11 | 임상시험 특성, 핵심요소, 설계 방법, 프로토콜 개발방법을 학습한다. |
| 임상시험 | 임상시험 단계별 설계와 실례 | 연세대학교 장민정 교수 | 5 | 임상시험 데이터를 소개하고, 임상시험 설계 및 자료분석에 필요한 통계적 내용을 이해한다 |
| 임상시험 | 임상시험을 위한 자료관리 및 통계분석 | 서울아산병원 이지성 박사 | 3 | 임상시험 1상, 2상, 3상, 4상별 종류와 설계를 설명하고 사례를 학습한다. |
| PK/PD | 임상약동학 및 약력학 기초 | 서울대학교 오재성 교수 | 10 |
신약임상개발 과정에서 임상 약동학 및 약력학의 역할을 이해하고 실습을 * R프로그래밍 기초 필요 |
| PK/PD | 신약개발을 위한 정량시스템약리학 이해 | 충남대학교 윤휘열 교수 | 5 |
계량약리학 기술을 활용하여, 약동학 및 약력학 정보를 정량화하고 임상시험 디자인에 이를 반영한다 * R프로그래밍 기초 필요 |
| RWD | 인공지능을 활용한 EMR 데이터 분석 | KAIST 최윤재 교수 | 6 |
전자의무기록데이터(EMR) 데이터 구조, 태스크, 전처리 과정을 이해하고 딥러닝 기술을 활용한 예측 모델 구현을 실습한다 * 파이썬 프로그래밍 기초 필요 |
| RWD | 외부대조군을 활용한 RWD활용 신약 유효성 평가 |
성균관대학교 신주영 교수 성균관대학교 이혜성 교수 |
4 |
신약개발을 위한 RWD 데이터베이스 접근성 등 환경을 알아보고, 외부대조 군을 활용한 RWD 신약개발 적용 사례 및 실습을 수행한다. * 파이썬 프로그래밍 기초 필요 |
| 임상시험 | Virtual Clinical Trial Simulation |
디파이브테라퓨틱스 표준희 상무 |
2 |
임상시험 전략 검토 목적으로, 전임상 및 임상 데이터를 활용하여 임상시험 을 시뮬레이션 및 최적하는 방법론과 사례를 살펴본다 |
과정 소개
