임상 데이터 과학자: 디지털 트윈 및 임상시험
디지털 트윈과 시뮬레이션을 구축해 제약 임상시험 설계를 지원합니다. 임상 데이터와 AI 및 머신러닝을 통합해 근거 기반 개발 의사결정을 돕습니다.
설명
- 임상시험 데이터와 관련 외부 데이터를 활용해 환자, 질병, 치료 반응 및 임상시험 디지털 트윈의 개발과 평가를 주도합니다.
- 기전론적 방법, 통계, 인과 추론 및 머신러닝을 적용해 다양한 모집단, 중재, 투여 전략, 평가변수 및 시험 설계를 위한 디지털 트윈을 만듭니다.
- 임상 및 정량 분석 전문가와 함께 활용 사례를 설정하고 디지털 트윈의 사용 방식을 정의합니다.
- 내부 및 외부 전략을 활용해 모델 보정, 검증, 강건성, 전이 가능성, 불확실성 및 실무 관련성을 평가합니다.
- 여러 프로그램과 치료 영역에서 재현 가능한 워크플로와 재사용 가능한 디지털 트윈 구성 요소를 구축합니다.
- 시험팀과 협력해 목표 모집단, 적격 기준, 환자군 강화 전략, 비교 대조군, 평가변수, 방문 일정, 투여 전략 및 운영상 절충점을 검토합니다.
- 디지털 트윈과 시뮬레이션으로 시나리오를 비교하고 불확실성을 정량화해 모델 기반 의사결정을 지원합니다.
- 통계학자 및 약물계량학자와 협력해 분석이 임상 및 규제 목표에 부합하도록 조율합니다.
- 기술 및 비기술 이해관계자에게 가정, 한계, 의사결정에 필요한 결과를 설명합니다.
- 임상시험 데이터, 바이오마커, 영상, 디지털 헬스 데이터, 오믹스, 환자 보고 결과 및 실사용 데이터를 분석하고 통합합니다.
- 데이터 엔지니어링 및 플랫폼 팀과 협력해 분석용 데이터셋을 준비하고 데이터 품질 검사, 데이터 계보 및 재현 가능한 파이프라인을 마련합니다.
- 과학 문서, 발표 자료 및 논문을 준비하고 디지털 트윈 방법의 책임 있는 도입을 지원합니다.
- 모델 개발 전에 의도된 사용 목적, 의사결정 맥락, 성공 기준 및 한계를 설정합니다.
- 모델의 해석 가능성, 감사 가능성, 재현성을 확보하고 근거 자료를 갖춥니다.
- 임상 데이터 및 분석 결과물에 적용되는 거버넌스, 개인정보 보호, 보안 및 과학적 검토 요건을 준수합니다.
- 탐색적 분석과 검증된 의사결정 지원 근거를 구분하고 모델의 역량을 정확히 설명합니다.
지원 자격
- 데이터 과학, 통계학, 생물통계학, 약물계량학, 컴퓨터 과학, 생물의학 정보학, 공학, 수학, 운영 연구 또는 관련 정량 분야의 박사 학위.
- 디지털 트윈, 가상 환자, 질병 진행 모델, 임상시험 시뮬레이션, 합성 대조군 또는 유사한 계산 모델을 구축한 경험.
- 생물의학, 의료, 제약 또는 기타 복잡한 과학 데이터에 머신러닝, 통계 모델링, 인과 추론 또는 시뮬레이션을 적용한 탄탄한 경력.
- Python, R 또는 이에 준하는 분석 언어의 뛰어난 프로그래밍 역량과 버전 관리 및 재현 가능한 워크플로 경험.
- 관련 질문을 설정하고 임상 및 정량 분석 분야의 시험 전문가와 효과적으로 협업할 수 있는 충분한 임상 개발 지식.
- 임상 과학자, 생물통계학자 및 약물계량학자와 함께 임상시험 설계 지식을 넓힐 능력과 의지.
- 우수한 문서 작성 및 구두 소통 능력과 효과적인 다기능 과학 협업 실적.
- 우대 사항: 임상시험 설계 지원, 시험계획서 개발, 임상 개발 전략, 모델 기반 신약 개발 또는 규제 대응 정량 근거 경험.
- 평가변수 전략, 표본 수 또는 검정력 가정, 환자 선정 또는 환자군 강화, 종단 결과, 결측 데이터, 적응형 설계 또는 의사결정 기준 등 시험 설계 주제에 대한 이해.
- 디지털 트윈 아키텍처 및 검증, 인과 추론, 베이지안 모델링, 생존 분석, 종단 모델링, 임상시험 시뮬레이션 또는 합성 대조군에 대한 지식.
- 임상 데이터 표준과 임상 개발에서 일반적으로 사용하는 데이터 출처에 대한 경험.
- 바이오마커, 영상, 오믹스, 디지털 헬스 또는 실사용 데이터 경험. 여러 데이터 유형을 통합한 경험 포함.
- 확장 가능한 클라우드 기반 분석 환경을 사용한 경험.
- 분석 업무를 의사결정, 재사용 가능한 역량, 논문, 발표 또는 기타 측정 가능한 과학적 성과로 연결한 실적.
