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담당자 정보

  • 이름 김숙경
저는 씨씨앤아이리서치라는 CRO를 운영하고 있으며 연세대학교 응용통계학과 겸임교수이며 서울대학교 보건대학원에서 임상통계도 가르치고 있습니다.

기업소개

  • 대표자 김숙경
  • 설립일 2015-07-23
  • 홈페이지 http://www.ccnires.com
  • 연락처 02-6927-6980
  • 주소 (03722) 서울 서대문구 연세로 50 (신촌동) 연세대학교 공학원 248호
  • 사업분야 의약품 > 치료법 개발 > 합성 의약품
    의약품 > 치료법 개발 > 단백질 의약품
    의료기기 > 치료법 개발 > 내외과적 수술 기기
저희 씨씨앤아이리서치는 2015년 SMO기업으로 출발하여 2017년 법인전환하여 Full service가 가능한 CRO로 성공적으로 임상을 지원하고 있는 기관입니다. SMO로 출발한 만큼 실제 진료 현장에 대한 깊은 이해를 통해 현재 MW, CR, DM, STAT,임상 디자인등 임상 전분야를 서비스 하고 있습니다. STAT팀 전원 석박사 출신으로 임상통계분야에 특별한 강점 있으며, 의료데이터에 대한 이해와 통계에 대한 전문 지식을 바탕으로 국내 보건의료빅데이터 분석 (심편원,건보,질본등)수행 실적은 유수의 다른 기관과 견주어도 매우 높은 편이라고 할수 있습니다. CR팀은 전원 CRC경력의 CRA들로 구성되어 있어서 임상수행 Site와의 업무를 매끄럽게 진행하고 있으며, 대학병원 교수급 의학 자문위원회의 활발한 자문을 바탕으로 Protocol, CSR등의 전문적인 MW를 시행하고 있습니다. 이 외에 EDC팀을 따로 운영하여 IIT등에서는 자체 제작 EDC를 사용하여 임상비용을 합리적으로 낮추고 있습니다. 임상통계, DM, 예측 모델 구성, 임상시험 수행등에서 합리적인 비용으로 좋은 파트너가 되어 드릴것을 약속합니다.

제품정보

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기술정보

  • 기타 특허 TRL2

    COPD급성악화 예측 시스템
    http://hosting.apeak.co.kr/copd/login/login.html <기능> – 본 제품은 4단계로 구성된 <호흡기 질환 진행 양상 예측 프로젝트>의 1단계로서 폐질환 중 COPD(만성폐쇄성 폐질환)환자의 급성악화를 예측하여 환자의 위급 사항을 사전에 예방할 수 있도록 지원하는 시스템임 - 평소에는 관리가 가능한 호흡기 만성질환이나 다양한 요인에 의해 급성악화가 오면 급성악화 환자의 30%이상에서 사망이 발생하는 COPD환자의 현재 시점의 시스템 사용자 개인의 급성 악화 가능 정도를 예측 - 급성 악화 위험군에 들어간 경우, 임박한 위급 상황을 환자 본인 혹은 의료진들이 사전에 예방/대처 할 수 있도록 지원하는 서비스를 구현함 - COPD 급성 악화 정도에 대한 해당 시점에서의 개인별 알람, 호흡기 관련 뉴스/ 약재 정보/환자 행동 수칙/환우커뮤니티 제공, 추후 주 치료 병원으로 환자 데이터전송 및 환자 관리기능 추가 예정(원격진료 플랫폼으로 발전) <사용방법> 로그인-> 환자 본인의 병력과 관련된 인자들을 입력-> 자동 반영 되는 해당일의 대기, 기상, 바이러스정보와 환자 입력 정보를 바탕으로 예측 알고리즘이 해당 시점 환자본인의 “COPD”급성악화 가능 정도를 예측해줌 <사용대상> - 주 고객층은 전 세계적으로 약 7,000만명 이상으로 추산되는 COPD(만성폐쇄성폐질환)환자와 천식 및 호흡기 환자이며, 국내에는 약 218만명의 잠재 고객이 있음.. <서비스 확장 계획> - 1단계: 현재는 1단계로 COPD에 대해서만 예측하는 서비스 - 2단계: 천식과 호흡기질환의 진행 양상 예측에 대해 사업을 확장 - 3단계: 호흡기 위험에 관심이 있는 일반 대중을 대상으로 서비스를 확대(미세먼지와 바이러스등으로 인해 일반인 관심증가) - 4단계: 전국 호흡기 내과 병원들의 시스템과 연동하여 환자 관리가 가능하도록 하는 원격진료 서비스를 시행 할 계획 <경쟁사와 차별되는 우리 제품 만의 장점> - “개인별 맞춤” 호흡기 질환의 진행양상(급성악화)에 대한 예측 시스템임. - 개인별 해당 시점의 예측이므로 환자 개인의 즉각적인 반응이 가능함 : 사망률감소 - 매우 우수한 예측 알고리즘 ● 해당 알고리즘에 대한 한국 특허 등록(이례적으로 빠른 등록), 미국 중국 특허 출원 ● 보건 의료 빅데이터에 대한 전문적 분석으로 가능한 예측 알고리즘 ● COPD국내 최고수준의 연구자 그룹과의 협업(가톨릭대학교 호흡기내과학교실) ● 알고리즘이 Nature지의 자매지인 Scientific Reports와 대한통계학회지에 게재 ● 현재 통계적 예측 모델에 의한 예측식은 있으므로 대규모의 보건의료 데이터에 대한 분석을 통해 예측력을 향상 시키고 상업적 서비스를 시행 할 예정임
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