Curriculum Vitae

Education

2013. 차의과학대학교, 의무석사
2009. 고려대학교, 이학사

Professional Experience

2022-현재. 경희대학교 의과대학 디지털헬스학교실 조교수
2022-현재. 경희의료원 디지털헬스센터 조교수
2021-2022. 서울대학교병원 전임의 (소아호흡기알레르기학)
2013-2018. 차의과학대학교 분당차병원 소아청소년과 전공의

Research Interests

인공지능, 빅데이터, RWE/RWD

Honors & Awards

2023. 보건복지부 장관 표창
2022. 분쉬의학상 젊은의학자상
2021. 미국호흡기학회 라이징스타

Publications

# Yon DK et al. Autoimmune inflammatory rheumatic diseases and COVID-19 outcomes in South Korea: a nationwide cohort study. Lancet Rheumatol. 2021 Oct;3(10):e698-e706.
# Yon DK et al. Association between mental illness and COVID-19 susceptibility and clinical outcomes in South Korea: a nationwide cohort study. Lancet Psychiatry. 2020 Dec;7(12):1025-1031.
# Yon DK et al. Population health outcomes in South Korea 1990-2019, and projections up to 2040: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Public Health. 2023 Aug;8(8):e639-e650.

Abstract

임상시험에서 외부 대조군에 대한 실제 데이터의 사용

   최근 의료 빅데이터의 발달과 통계 기법의 발전으로 인하여 의약학 및 보건의료 분야에서 데이터를 활용한 연구의 움직임이 가속화되고 있음. 2016년 12월, 미국에서는 의약품, 의료기기 등 의료제품 개발을 가속화하고, 의료 제품을 환자들에게 보다 빠르고 효율적으로 제공하기 위해 ⎾FDA 21st Cures ACT⏌ 법안이 통과되었음. 즉, 신약개발 과정에서 무작위배정임상시험이 불가능한 사례가 존재할 수 밖에 없음. 첫번째로 희귀 질환으로 인한 환자수가 매우 적어 연구 설계가 어려움(적절한 샘플사이즈 확보가 어려움)이 있을 수 있음. 두번째로, 대부분의 희귀질환이 소아 환자인 경우가 많아 윤리적인 문제에 부딪힘(위약군에서 중대한 유해사례 위험을 동반하는 비윤리적 문제가 발생). 세번째로, 질환의 이질성으로 인하여 임상적 평가변수가 잘 정의되지 못함(무작위배정임상시험에 적합한 비교군을 찾기 어려움). 위와 같은 사례에 한해서는 FDA, EMA에서는 무작위배정임상시험의 어려움을 인정하여 RWE/RWD 기반 근거 활용을 허용하고 있음.
    그리하여 여러 타국가들에서는 이미 국가정책적으로 임상시험 데이터 표준모델 개발의 필요성을 절감하여, 이에 대한 국가적 정책의 변화를 추구하고 있음. 하지만 아직까지 한국에서는 이에 대한 세계적인 흐름에 맞추어 임상시험 데이터 표준모델 개발을 하지않은바, 국가정책적, 의약학적 기여를 위하여 이에 대한 표준모델 개발의 필요성이 대두됨.

 

 

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