머신러닝 기반 매출액 고성장 제약회사 예측 연구 (A Study on Predicting High-growth Pharmaceutical Companies in Sales based on Machine Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 23권 / 1호 / 125 ~ 134페이지
· 저자명 : 서신원, 양혜영

초록

신약개발비의 급격한 증가로 인하여 제약회사들의 생산성에 대한 이해를 목적으로 한 많은 연구들이 수행되었다. 제약회사 연구개발의 핵심과정인 임상시험 단계가 생산성에 영향을 주는 단계라고 할 수 있음에도 불구하고 그동안 임상시험 단계는 크게 주목받지 않았다. 이에 본 연구에서는 제약회사 매출액 증가에 특허뿐만 아니라 임상시험도 관련이 있다는 가정하에, 특허 및 임상시험 건수를 활용한 머신러닝 분석을 통해 매출액 고성장성 여부의 예측가능성을 연구하였다. 임상시험과 특허데이터 그리고 매출액 데이터를 활용하였고, 머신러닝 알고리즘 중에서 좋은 성능을 보이는 알고리즘 중 하나인 랜덤 포레스트를 이용하였다. 특허 데이터만 입력데이터로 사용한 예측모형과 특허 및 임상시험 데이터를 동시에 입력데이터로 사용한 예측모형의 예측력을 비교하여 임상시험 데이터의 유무가 매출액 고성장성 예측력에 어떠한 영향을 끼치는지 알아보았다. 그 결과 특허 및 임상시험 데이터를 동시에 사용한 모형의 정확도와 F1-척도가 대체적으로 높게 나타났다.

영어초록

Due to the rapid increase in new drug development costs, various studies have been conducted to understand the productivity of pharmaceutical companies. Although the clinical trial is the core process of research and development for pharmaceutical companies and affects the productivity, the clinical trial has not received much attention. In this study, assuming that not only patents but also clinical trials are related to the increase in sales of pharmaceutical companies, the high-growth in sales was predicted through machine learning analysis using the number of patents and clinical trials. Using clinical trial data, patent data, and revenue data, a study was conducted to predict a high-growth of company's revenue using Random Forest, one of the machine learning algorithms. The predictive performance of the model using only patent data and the model using both patent and clinical trial data was compared to find out whether clinical trial data affects the predictive performance. As a result, the accuracy and F1-scale of the model using both patent and clinical trial data were generally high.

참고자료

· 없음