Data Reality · 8 min
데이터는 거짓말을 하지 않지만, 데이터가 모두 진실일까
건강보험심사평가원이나 건보공단 자료는 거대한 자산이지만, 그 데이터가 만들어지는 과정에는 수많은 행정적·현장적 맥락이 개입됩니다. 데이터 생성 맥락을 이해하지 못하면 분석은 쉽게 왜곡됩니다.
읽기Writing
Writing
직접 쓰는 글을 쌓는 메인 섹션입니다.
Causal Thinking · 10 min
AI가 다 해줄 것 같은데, 왜 아직도 인과추론이 필요할까
헬스케어 AI는 예측에 강하지만, 의사결정은 여전히 인과의 문제입니다. 누가 위험한지를 맞히는 것과 어떤 치료가 결과를 바꾸는지를 아는 것은 전혀 다른 질문입니다.
읽기Causal Thinking · 10 min
RCT가 정답이 아닐 수도 있는 이유
임상시험은 효능을 증명하는 데 강하지만, 실제 환자 집단에 그대로 적용할 수 있는지는 별개의 문제입니다. RCT 결과를 현실로 옮기는 transportability 관점이 왜 필요한지 정리합니다.
읽기Tooling & Practice · 9 min
AI 시대에도 비싼 SAS를 버리지 못하는 이유
제약 통계에서 SAS와 Python은 단순한 도구 차이를 넘어 전혀 다른 철학을 대표합니다. 하나는 재현성과 신뢰를, 다른 하나는 유연성과 확장성을 전면에 내세웁니다.
읽기Field Notes · 7 min
리더의 사과문에는 억울함이 들어갈 틈이 없다
프로젝트 실수는 사전에 발견해 수습했지만, 이미 무너진 신뢰 위에서는 그 사실조차 방패가 되지 못했습니다. 리더의 자리에서 받아내야 하는 책임과 감정을 정리한 글입니다.
읽기Methods Critique · 10 min
AUC 0.9의 함정: 좋은 모델이 좋은 연구는 아니다
헬스케어 AI 논문에서 AUC나 정확도가 높게 나온다는 사실만으로 좋은 연구라고 말할 수는 없습니다. 예측의 성능과 연구의 타당성은 다른 기준으로 평가돼야 합니다.
읽기Regulatory Reading · 11 min
허가받은 약을 왜 또 감시할까
신약 허가가 끝이 아니라 시작인 이유는 임상시험의 구조적 한계 때문입니다. 재심사 제도에서 RMP로 이동하는 흐름과, 왜 RWE가 그 핵심 도구가 되는지 정리합니다.
읽기Causal Thinking · 11 min
약을 끝까지 먹으면 정말 건강해질까
관찰연구에서 순응도는 단순 노출이 아니라 시간에 따라 바뀌는 행동입니다. 이 함정을 피하기 위해 Clone-Censor-Weight(CCW)가 왜 필요한지 실무적 관점에서 정리합니다.
읽기Methods Critique · 11 min
RWE는 왜 항상 뭔가 찜찜한 결론으로 끝나는가
RWE 프로젝트가 끝날 때 결과는 유의하지만 어딘가 찜찜하다는 느낌이 남는 경우가 많습니다. 그 불편함의 정체가 무엇인지, 왜 좋은 RWE는 오히려 덜 단정적인지 정리합니다.
읽기Methods Critique · 8 min
모형이 깔끔하다고 연구가 설득력을 갖는 것은 아니라는 걸 알게 된 순간
관찰연구를 처음 볼 때는 결과표와 회귀모형이 먼저 눈에 들어온다. 하지만 시간이 지날수록 정말 중요한 것은 모델의 깔끔함이 아니라, 질문이 얼마나 정직하게 설계됐는가라는 사실을 더 자주 마주하게 된다.
읽기Regulatory Reading · 8 min
논문보다 규제기관 문서를 자꾸 다시 읽게 되는 이유
처음에는 최신 논문을 따라가는 것이 가장 중요하다고 생각했다. 그런데 실제로 연구 질문을 쓰고 설계를 판단하는 일에서는 규제기관 문서의 표현 변화가 훨씬 더 오래 남는 경우가 많았다.
읽기Causal Thinking · 10 min
왜 comparator 선택이 관찰연구의 설득력을 결정하는가
관찰연구에서 comparator를 어떻게 선택하느냐에 따라 결과의 해석 가능성이 크게 달라집니다. active comparator와 new-user design이 왜 중요한지, 그리고 comparator를 잘못 고르면 어떤 문제가 생기는지 정리합니다.
읽기Causal Thinking · 9 min
왜 요즘 관찰연구는 Target Trial이라는 언어를 먼저 말할까
최근 관찰연구 논문에서 TTE가 반복되는 이유는 통계기법이 바뀌어서가 아니라, 연구 질문을 더 명시적으로 쓰려는 압력이 커졌기 때문입니다.
읽기Regulatory Reading · 7 min
좋은 Watch 노트는 새 문서를 모으는 데서 끝나지 않는다
최신 가이드라인과 논문을 정리하는 사이트가 많지만, 실제로 가치가 생기는 지점은 어떤 문서가 중요한지와 왜 지금 읽어야 하는지를 말해주는 데 있습니다.
읽기Field Notes · 8 min
RWE에서 시작하지만 결국 쌓고 싶은 것은 의학 분석의 판단 체계다
RWE는 좋은 출발점이지만, 시간이 지나면 관찰연구 디자인, 인과추론, 규제과학, 통계 방법론, 머신러닝 해석까지 하나의 체계로 엮어야 가치가 커집니다.
읽기Category
Causal Thinking
Causal Thinking · 10 min
AI가 다 해줄 것 같은데, 왜 아직도 인과추론이 필요할까
헬스케어 AI는 예측에 강하지만, 의사결정은 여전히 인과의 문제입니다. 누가 위험한지를 맞히는 것과 어떤 치료가 결과를 바꾸는지를 아는 것은 전혀 다른 질문입니다.
읽기Causal Thinking · 10 min
RCT가 정답이 아닐 수도 있는 이유
임상시험은 효능을 증명하는 데 강하지만, 실제 환자 집단에 그대로 적용할 수 있는지는 별개의 문제입니다. RCT 결과를 현실로 옮기는 transportability 관점이 왜 필요한지 정리합니다.
읽기Causal Thinking · 11 min
약을 끝까지 먹으면 정말 건강해질까
관찰연구에서 순응도는 단순 노출이 아니라 시간에 따라 바뀌는 행동입니다. 이 함정을 피하기 위해 Clone-Censor-Weight(CCW)가 왜 필요한지 실무적 관점에서 정리합니다.
읽기Causal Thinking · 10 min
왜 comparator 선택이 관찰연구의 설득력을 결정하는가
관찰연구에서 comparator를 어떻게 선택하느냐에 따라 결과의 해석 가능성이 크게 달라집니다. active comparator와 new-user design이 왜 중요한지, 그리고 comparator를 잘못 고르면 어떤 문제가 생기는지 정리합니다.
읽기Causal Thinking · 9 min
왜 요즘 관찰연구는 Target Trial이라는 언어를 먼저 말할까
최근 관찰연구 논문에서 TTE가 반복되는 이유는 통계기법이 바뀌어서가 아니라, 연구 질문을 더 명시적으로 쓰려는 압력이 커졌기 때문입니다.
읽기Category
Methods Critique
Methods Critique · 10 min
AUC 0.9의 함정: 좋은 모델이 좋은 연구는 아니다
헬스케어 AI 논문에서 AUC나 정확도가 높게 나온다는 사실만으로 좋은 연구라고 말할 수는 없습니다. 예측의 성능과 연구의 타당성은 다른 기준으로 평가돼야 합니다.
읽기Methods Critique · 11 min
RWE는 왜 항상 뭔가 찜찜한 결론으로 끝나는가
RWE 프로젝트가 끝날 때 결과는 유의하지만 어딘가 찜찜하다는 느낌이 남는 경우가 많습니다. 그 불편함의 정체가 무엇인지, 왜 좋은 RWE는 오히려 덜 단정적인지 정리합니다.
읽기Methods Critique · 8 min
모형이 깔끔하다고 연구가 설득력을 갖는 것은 아니라는 걸 알게 된 순간
관찰연구를 처음 볼 때는 결과표와 회귀모형이 먼저 눈에 들어온다. 하지만 시간이 지날수록 정말 중요한 것은 모델의 깔끔함이 아니라, 질문이 얼마나 정직하게 설계됐는가라는 사실을 더 자주 마주하게 된다.
읽기Category
Regulatory Reading
Regulatory Reading · 11 min
허가받은 약을 왜 또 감시할까
신약 허가가 끝이 아니라 시작인 이유는 임상시험의 구조적 한계 때문입니다. 재심사 제도에서 RMP로 이동하는 흐름과, 왜 RWE가 그 핵심 도구가 되는지 정리합니다.
읽기Regulatory Reading · 8 min
논문보다 규제기관 문서를 자꾸 다시 읽게 되는 이유
처음에는 최신 논문을 따라가는 것이 가장 중요하다고 생각했다. 그런데 실제로 연구 질문을 쓰고 설계를 판단하는 일에서는 규제기관 문서의 표현 변화가 훨씬 더 오래 남는 경우가 많았다.
읽기Regulatory Reading · 7 min
좋은 Watch 노트는 새 문서를 모으는 데서 끝나지 않는다
최신 가이드라인과 논문을 정리하는 사이트가 많지만, 실제로 가치가 생기는 지점은 어떤 문서가 중요한지와 왜 지금 읽어야 하는지를 말해주는 데 있습니다.
읽기Category
Field Notes
Field Notes · 7 min
리더의 사과문에는 억울함이 들어갈 틈이 없다
프로젝트 실수는 사전에 발견해 수습했지만, 이미 무너진 신뢰 위에서는 그 사실조차 방패가 되지 못했습니다. 리더의 자리에서 받아내야 하는 책임과 감정을 정리한 글입니다.
읽기Field Notes · 8 min
RWE에서 시작하지만 결국 쌓고 싶은 것은 의학 분석의 판단 체계다
RWE는 좋은 출발점이지만, 시간이 지나면 관찰연구 디자인, 인과추론, 규제과학, 통계 방법론, 머신러닝 해석까지 하나의 체계로 엮어야 가치가 커집니다.
읽기Category
Data Reality
Data Reality · 8 min
데이터는 거짓말을 하지 않지만, 데이터가 모두 진실일까
건강보험심사평가원이나 건보공단 자료는 거대한 자산이지만, 그 데이터가 만들어지는 과정에는 수많은 행정적·현장적 맥락이 개입됩니다. 데이터 생성 맥락을 이해하지 못하면 분석은 쉽게 왜곡됩니다.
읽기Category
Tooling & Practice
Tooling & Practice · 9 min
AI 시대에도 비싼 SAS를 버리지 못하는 이유
제약 통계에서 SAS와 Python은 단순한 도구 차이를 넘어 전혀 다른 철학을 대표합니다. 하나는 재현성과 신뢰를, 다른 하나는 유연성과 확장성을 전면에 내세웁니다.
읽기