임상개발 & 임상데이터 활용 역량강화 교육과정 수료증

  • 모집인원999명

  • 수강신청기간2023-09-25 ~ 2024-12-31

  • 학습기간2023-09-25 ~ 2024-12-31

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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
통해 데이터를 해석방법을 실습한다.

* 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

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분류
  • 주제
    임상데이터
  • 분야
    임상개발 & 임상데이터
  • 실습
    없음 (이론 강의)
  • 활용 단계
    clinical
교수자/개설자