이 약, 이름은 타크로리무스

장기이식(콩팥·간 등)을 받은 환자들이 매일 먹는 약이에요.

우리 몸은 새로 이식받은 장기를 낯선 “침입자”로 오해하고 공격하려 합니다. 타크로리무스는 그 공격을 진정시켜 새 장기가 잘 자리 잡도록 도와줘요.

딱 알맞은 양이 중요해요

약이 너무 많으면 콩팥이 상하거나 부작용이 생기고,
약이 너무 적으면 몸이 새 장기를 거부해 버려요.

그래서 혈액 속 약물 농도를 좁은 안전지대 안에 딱 맞춰야 합니다.

그런데 사람마다 다 달라요

똑같은 용량을 먹어도 혈중 농도는 사람마다 제각각입니다.

나이, 몸무게, 유전자, 함께 먹는 약… 수많은 이유로 달라져요. 그래서 “다음에 이 환자의 농도가 얼마일까?”를 미리 맞히기가 무척 어렵습니다.

지금까지의 방법 — 평균 계산기(PopPK)

전통적인 방법(집단 약동학, PopPK)은 “평균적인 환자”를 기준으로 농도를 계산합니다.

장점: 처음 온 환자에게도 바로 쓸 수 있어요.
단점: 그 사람만의 개인차는 잘 잡지 못해요.

우리 아이디어 ① — 평균에서 출발

새로 온 환자는 아직 본인 데이터가 없어요. 그래서 개인 맞춤 예측을 만들 수 없죠.

그래서 우리는 누구에게나 계산되는 평균 예측(DVI)을 든든한 출발점으로 삼았습니다.

우리 아이디어 ② — 지난번 오차로 배우기

두 번째 방문부터는 단서가 생겨요. “저번엔 예측이 얼마나 빗나갔지?”

이 지난번 오차(ERR_LAG1)를 보고 다음 예측을 살짝 보정합니다. 방문 기록이 쌓일수록 개인 맞춤에 가까워져요.

세 명의 AI 친구가 도와줘요

세 가지 인공지능 모델이 환자의 지난 방문 기록을 읽고 다음 농도를 예측합니다.

모두 “평균 예측 + 지난 오차”라는 우리 아이디어를 재료로 사용해요.

결과 — 둘을 합치니 더 잘 맞아요!

예측이 실제와 얼마나 어긋나는지(오차, 낮을수록 좋아요) 비교했어요.

평균예측(PopPK)을 AI에 결합하자, 세 모델 모두 PopPK 단독일 때보다 오차가 줄었어요. 그중 LightGBM이 가장 정확했습니다. 🏆

※ 숫자는 예측 오차(RMSE, ng/mL) — 막대가 낮을수록 예측이 정확합니다.

제일 중요한 단서는? 지난번 오차!

AI가 무엇을 보고 판단했는지 열어봤더니(SHAP 분석), 세 모델 모두 ‘지난번 오차’를 가장 중요한 단서로 꼽았어요.

신기하게도 그 오차는 평균 한 달 전의 것이었는데도요. 이는 한 사람의 “버릇”이 방문 사이에 비교적 일정할 수 있음을 시사합니다.

그래서 무엇이 좋은가요?

✅ 처음 온 환자에게도 바로 적용할 수 있어요.

✅ 방문 기록이 쌓일수록 개인 맞춤에 가까워져요.

✅ 복잡한 개인별 재계산 없이 작동해요.