[다양성 연구 보고서] 임상시험의 다양성(Diversity) 개선, 결과의 정확성과 형평성 실현을 위한 첫걸음

또한 질환 영역을 고려하지 않은 지난 10년간 흑인 참가자 임상시험 등록 비율은 일정했으나, 특정 질환에서는 연도별로 큰 변동성을 보였습니다.

대부분의 흑인 참가자는 미국 내 전체 시험 기관의 10%만 등록되어 있는 반면, 백인 참가자는 4가지 적응증에 고르게 분포되어 있습니다. 이는 흑인 대상자의 등록이 미국 내 시험 기관의 소규모 하위집단에 집중되어 있음을 의미합니다.

메디데이터에서 시행한 심층 연구 분석 결과는 데이터 세분화의 중요성과 다양한 인구통계학적 참가자를 모집할 가능성을 가진 시험기관 선정 필요성을 보여줍니다.

​임상시험 다양성 강화에 기여하는 메디데이터의 솔루션

메디데이터 AI의 인텔리전트 트라이얼스(Intelligent Trials)은 빠르게 변하는 임상시험 환경에서 메디데이터가 보유한 데이터를 바탕으로 AI를 활용해 임상시험의 속도, 성공률 및 품질을 높여주는 분석 플랫폼입니다. 인텔리전트 트라이얼스의 다양성(Diversity) 모듈은 연령, 성별, 인종, 민족 등 주요 인구통계학적 분포를 반영해 임상시험 대상자의 불균형을 해소하고 다양한 환자가 임상시험에 참여할 수 있도록 지원합니다. 계획 단계부터 다양한 환자 모집을 할 수 있는 적합한 시험기관을 선정하고 검증된 광범위한 임상시험 등록 데이터를 검토하고, 다양한 시험 대상자가 등록을 식별할 수 있어야 합니다.

임상시험의 다양성 개선은 단순히 더 다양한 대상자를 임상시험에 참여시키는 것뿐 아니라, 더 나은 과학의 반영이며, 임상시험 결과의 대표성을 높이고 전 세계의 건강 평등에 기여하는 길입니다.

메디데이터 AI 부문 수석 부사장, 파리드 멜헴(Fareed Melhem)은 “다양성 강화는 매우 중요한 업계 과제일 뿐 아니라 메디데이터의 우선순위”라고 전했습니다. 메디데이터는 ‘모두를 위한 액세스(Access For All)’라는 가치관에 따라 다양성을 존중하고 모든 환자가 효과적인 치료제를 하루라도 더 빠르게 제공받을 수 있는 환경을 조성하기 위해 노력합니다.