Union-FAST: 진단 후 치료를 받지 않은 B형 간염 환자의 항바이러스 치료 참여를 높이기 위한 인공지능 에이전트 중재 (Union-FAST)

1. 연구 개요 1.1 연구 제목 진단되었으나 치료받지 않은 B형 간염 환자의 항바이러스 치료 접근률 향상을 위한 인공지능 에이전트 중재(Union-FAST): 다기관 전향적 연구 1.2 연구 배경 세계보건기구(WHO) 2016년 글로벌 간염 전략은 2030년까지 만성 B형 간염(CHB)에 대해 ≥90%의 진단 커버리지와 ≥80%의 치료 커버리지를 목표로 하고 있습니다[1]. 그러나 글로벌 진전은 여전히 더디며: 2024년 기준 CHB 환자 중 26.1%만이 진단을 받았고 14.6%만이 항바이러스 치료를 받았으며, 2022년 말 기준 감염자의 단 13%만이 자신의 상태를 인지하고 <3%만이 치료를 받고 있습니다[2-3]. 전 세계적으로 가장 높은 B형 간염 바이러스(HBV) 부담을 지닌 중국도 동일한 격차를 직면하고 있으며, 우한 Union 병원의 항바이러스 치료 접근률은 2022년 중국 국가 지침 이후 55%에서 62%로만 상승하여 여전히 WHO 목표치보다 훨씬 낮습니다[4].

진단되었으나 치료받지 않은(DBU) CHB 환자는 제한된 질병 지식, 약물 부작용에 대한 우려, 단편화된 치료 경로, 불충분한 의사-환자 소통을 포함한 주요 장벽에 직면합니다. 전통적인 병원 기반 추적관리는 통합 병원 정보 시스템에 의존하여 2차 및 지역사회 의료로의 확장성을 제한합니다[5]. 반면, 인공지능 기반 지능형 에이전트 모델은 웹/모바일을 통한 교육, 동적 추적관리, 위험 평가를 가능하게 하며, CHB 관리에서 성숙된 적용 사례(예: 95% 진단 일치율, 실시간 지침 준수 계획 생성)가 있습니다[6].

이 연구는 중국 국가 중점 연구개발 프로그램(2022YFC2305100) 하에 개발된 음성 인식, 자연어 처리, 지식 그래프 검색, 대규모 언어 모델 추론을 통합한 클라우드 기반 인공지능 어시스턴트인 Union-Agent를 DBU CHB 환자 대상으로 평가합니다. Union-FAST 프레임워크(DBU 환자 발견, 장벽 분석, 중재 전략 수립, 도구 구현)는 치료 격차를 해결하고 항바이러스 치료 시작을 개선하는 것을 목표로 합니다.

1.3 연구 목표 주요 목표 Union-Agent가 2022년 중국 만성 B형 간염 예방 및 치료 지침을 충족하는 DBU CHB 환자에서 6개월 항바이러스 치료 시작률을 기준선 대비 최소 10% 포인트(또는 50% 상대적 증가)만큼 증가시키는지 평가합니다.

부차적 목표

1. Union-Agent의 데이터 수집 및 분석을 통해 DBU CHB 환자에서 항바이러스 치료에 대한 다층적 장벽(개인, 의료 시스템, 사회적)을 식별합니다.
2. Union-Agent의 지능형 교육 모듈을 통해 6개월 이내에 DBU 환자의 ≥80%에서 핵심 HBV 지식 인지를 개선합니다.
3. 불규칙한 추적관리 병력이 있는 DBU 환자에서 추적관리 순응도를 향상시킵니다(검진 간격 단축, 예정된 방문률 증가).
4. 실시간 위험 경고 및 조기 중재를 통해 고위험 사건(ALT 급등, HBV DNA 재상승, 초기 간경변, 간세포암 위험)을 적시에 탐지하고 말기 간질환 발생률을 감소시킵니다.
5. 계층적 치료 경로를 최적화하여 불필요한 3차 병원 의뢰, 대기 시간, 환자의 경제적 부담을 줄입니다.

1.4 연구 설계

자기 대조 기준선 설계를 가진 다기관, 전향적, 이중 코호트(관찰적 + 중재적) 연구입니다. 연구는 두 가지 핵심 단계를 포함합니다:

1. 기준선 횡단면 조사: DBU 환자의 특성 파악, 치료 장벽 식별, 중재를 위한 계층화 변수 설정.
2. 전향적 중재 코호트: 환자는 일상적인 치료에 더해 네 가지 Union-Agent 주도 서비스를 받으며, 치료 접근률과 임상 결과 평가를 위한 실시간 데이터 수집이 이루어집니다.

연구 장소: 중국 전역의 8개 협력 센터(3차, 2차, 지역사회 병원)

• 화중과학기술대학 통기의과대학 Union 병원(주관)
• 우한대학 부속 Zhongnan 병원
• Shihezi 대학 의학부 제1부속병원
• Shiyan Taihe 병원
• Yichang Central 인민병원
• 안후이 의과대학 제2부속병원
• 우한 Jinyintan 병원
• Zigui County 인민병원 중재: Union-Agent(웹/모바일 기반 AI 플랫폼)로 환자용 네 가지 핵심 모듈과 전용 의사 포털을 포함합니다(자세한 내용은 섹션 3 참조).

대조군: 자기 기준선(일상적인 임상 치료 외 추가 디지털 중재 없음).

2. 연구 대상 2.1 진단 기준 CHB는 최신 중국 만성 B형 간염 예방 및 치료 지침에 따라 HBsAg 양성이 ≥6개월간 지속되는 것으로 정의됩니다.

2.2 포함 기준

1. 만 18세 이상이며 HBsAg 양성이 ≥6개월간 지속됩니다.
2. 핵산(티드) 유사체(NUC)에 대해 치료 경험이 없거나, 과거 NUC 치료 경험이 있으나 지난 6개월간 약물 복용이 없는 경우(DBU 상태).
3. 스마트폰을 독립적으로 또는 가족 구성원의 도움으로 사용할 수 있습니다.
4. 자발적으로 서면 동의서(전자 버전)를 제공하고 연구 절차 및 추적관리에 동의합니다.

2.3 제외 기준

1. 연구 협력을 저해하는 심각한 정신적 또는 인지적 장애.
2. HBV 치료 결정에 영향을 미칠 수 있는 다른 중재적 임상시험에 현재 참여 중인 경우.
3. 감독 하에서도 스마트폰을 사용할 수 없는 경우.

4. 동의서 서명을 거부하는 경우. 2.4 표본 크기 근거 표본 크기는 95% 신뢰구간(CI)에 대한 고전적 단일 비율 정밀도 공식을 사용하여 계산됩니다: N = (Z_{0.975}^2 * p*(1-p)) / d^2

   • Z0.975=1.96 (95% CI 표준 정규 편차)
   • p=0.5 (분산을 최대화하기 위한 보수적 추정치)
   • d=0.022 (허용 오차 한계: ±2.2% 포인트) 계산된 표본 크기: 1,985명. 다음을 고려: DEFF = 1 + (m - 1) * ρ
   • 설계 효과(DEFF): , 다기관 설계의 센터 내 상관관계를 조정하기 위해 1.5-3.0.

   • 추적관리 중도 탈락: 10-15%. 최종 계획된 등록: 2,000명의 DBU CHB 환자(예상 스크리닝: 2,200명; 등록 기간: 6개월).

     3. 중재: Union-Agent AI 플랫폼 Union-Agent는 HBV 치료를 위해 개발된 클라우드 기반 지능형 에이전트로, 양방향 인터페이스(의사 + 환자)와 교육, 약물, 추적관리, 의뢰의 폐쇄형 관리를 갖추고 있습니다. 모든 기능은 2022년 중국 CHB 지침 및 2024년 WHO HBV 치료 지침을 준수합니다.

3.1 환자용 핵심 서비스

1. 지침 기반 맞춤형 교육: 기준선 HBV 지식에 맞춰 조정되며, 간결한 질병 정보, 항바이러스 치료의 이점, 약물 안전성, 짧은 지식 평가를 포함합니다.
2. 표준화된 치료 권고: 1차 NUC 요법(엔테카비르[ETV], 테노포비르 디소프록실 푸마르산염[TDF], 테노포비르 알라페나미드 푸마르산염[TAF])에 대한 명확하고 해석 가능한 지침.
3. 개인별 약물 복용 알림: 실시간 순응도 기록, 복용 누락 경고, 일반적인 부작용에 대한 대처 전략.
4. 의미론적 추적관리 및 위험 평가: 환자의 증상 자가 보고(음성/이미지 입력), 구조화된 데이터로의 변환, 고위험 사건에 대한 실시간 경고를 포함한 자동화된 위험 계층화.
5. 자동화된 일정 관리: 정기 검진, 검사, 예약에 대한 알림; 의사 검토를 위한 검사 결과 업로드 지원.

3.2 의사 포털 기능

1. 환자 프로필 생성 및 국가 지침에 따른 항바이러스 치료 적격성 확인.
2. 적격하지만 치료받지 않은 DBU 환자에 대한 자동화된 경고.
3. 환자 보고 증상, 구조화된 위험 평가, 고위험 사건 경고 검토.
4. 환자 인터페이스에 맞춤형 교육, 약물 복용 알림, 추적관리 작업 푸시.
5. 추적관리 누락 또는 미완료 작업에 대해 환자와 직접 소통(알림, 의뢰 링크, 임상 평가).
6. 개인별 장기 위험 평가(간경변, 간세포암, 간부전) 생성.

3.3 데이터 보안 및 개인정보 보호

• 다중 인증을 통한 승인된 인원만 접근 가능.
• 모든 데이터는 비식별화, 암호화된 형식으로 내보내기(k-익명화, 연합 학습; ISO/IEC 27799 준수).
• 중국 국가 정보 보안 규정, 헬싱키 선언, 임상시험 관리 기준(GCP)을 준수하는 통합 데이터 거버넌스 프레임워크.
• 개인정보 침해 위험: <2%. 4. 연구 절차 및 일정

전체 연구 기간은 18개월이며, 4단계로 나뉩니다(Union-FAST 구현은 모든 단계에 맞춤):

단계 시간 주요 활동

1. 연구 설정 및 시스템 검증 0-2개월 Union-Agent 모듈 최종화; 2회 시뮬레이션 사이클; 기관윤리위원회(IRB)/윤리위원회(EC) 승인 획득; 모든 센터의 연구자 교육.
2. 환자 모집 및 기준선 조사 3-8개월 2,200명 환자 스크리닝; 2,000명의 적격 DBU 환자 등록; Union-Agent 모바일 인터페이스를 통한 횡단면 기준선 조사(인구통계학적 특성, 병력, HBV 지식, 치료 장벽) 수행; 기준선 치료 시작률 및 계층화 변수 설정.
3. 중재 및 실시간 데이터 수집 9-14개월 6개월 Union-Agent 중재 시행; 실시간 데이터(치료 시작, 약물 순응도, 추적관리 방문, 검사 결과, 고위험 사건) 수집; 일상적인 임상 치료에 Union-Agent 서비스 추가 제공.
4. 데이터 분석 및 보고 15-18개월 포괄적인 데이터 정제 및 통계 분석; 임상 연구 보고서 준비; 1-2편의 동료 검토 논문 초안 작성; AASLD 2026/APASL 2027에서 중간 결과 발표; 2027년 최종 논문 제출.

4.1 추적관리 요구사항

• 빈도: Union-Agent를 통한 실시간 디지털 추적관리; 일상적인 CHB 치료 지침에 따른 대면/임상 추적관리(환자 위험 계층화에 따라 조정).
• 평가: HBV 지식 테스트(기준선 + 6개월); 검사(ALT, HBV DNA, 간 기능; 임상 필요에 따라); 치료 시작 상태(6개월); 고위험 사건 탐지(실시간); 환자 만족도 조사(6개월).

4.2 개별 환자에 대한 연구 종료

1. 환자의 자발적 철회.
2. 연구 참여를 방해하는 심각한 비연구 관련 질병 또는 사망.
3. 환자의 프로토콜 위반(예: Union-Agent 사용 불이행).
4. 연구자 판단(예: 긴급 중재가 필요한 임상적 악화).

5. 결과 측정 5.1 주요 결과 2022년 중국 CHB 지침 적응증을 충족하는 DBU 환자의 6개월 항바이러스 치료 시작률:

   • 절대 증가: 기준선 대비 ≥10% 포인트.
   • 상대적 증가: 기준선 대비 50%. 5.2 부차적 결과

1. 장벽 특성화: 기준선 및 중재 단계 데이터(Union-Agent 조사 및 임상 기록)를 통한 치료에 대한 개인/의료 시스템/사회적 장벽 식별.
2. HBV 지식 습득: 핵심 HBV 지식을 올바르게 인지하는 환자의 비율(6개월 시점 ≥80%).
3. 추적관리 순응도: 평균 검진 간격 변화(기준선 대비 30% 감소); 예정된 방문률; 추적관리 완료율.
4. 고위험 사건 탐지: 실시간 탐지된 고위험 사건(ALT 급등, HBV DNA 재상승, 초기 간경변)의 비율(≥90%); 말기 간질환 사건 발생률(역사적 대조군과 비교).
5. 치료 경로 최적화: 불필요한 3차 병원 의뢰 감소; 평균 예약 대기 시간 감소; 환자 만족도 점수(6개월 시점 ≥80/100).
6. 약물 순응도: ≥80% 약물 순응도를 보이는 환자의 비율(Union-Agent를 통한 실시간 기록).

5.3 안전성 결과

이 연구는 추가적인 약물/수술적 중재를 포함하지 않습니다(디지털 AI 기반 치료 지원만 해당). 안전성 결과는 다음을 포함합니다:

• 일상적인 HBV 항바이러스 치료와 관련된 이상사건(AE)(Union-Agent 및 임상 기록을 통해 포착).

• 심각한 이상사건(SAE): HBV 또는 그 치료와 관련된 생명을 위협하거나, 장애를 유발하거나, 치명적인 모든 사건(24시간 이내 IRB/EC에 보고).

• Union-Agent 사용과 관련된 예상되는 AE는 없습니다(비침습적 디지털 중재). 6. 통계 분석 6.1 분석 집단

  1. 의도 치료(ITT) 집단: 모든 등록 환자(주요 분석 집단), 중재 순응도 또는 추적관리 중도 탈락 여부와 관계없이.
  2. 프로토콜 준수(PP) 집단: 6개월 중재를 완료하고 모든 연구 절차를 준수한 환자(민감도 분석 집단).

6.2 기술 통계

• 연속 변수: 평균 ± 표준 편차(SD) 또는 중앙값(사분위 범위, IQR)(정규성 검정에 따라).

• 범주형 변수: 빈도 및 백분율(n, %). 6.3 추론 통계

  1. 주요 결과: 일반화 추정 방정식(GEE)(센터 내 상관관계 조정)을 통해 추정된 6개월 치료 시작률; 강건성 검사로서 일반화 선형 혼합 모형(GLMM).

  2. 부차적 결과:

     o 비율 결과(HBV 지식, 고위험 사건 탐지): 카이제곱 검정/피셔 정확 검정; 로지스틱 회귀(클러스터링 조정).

     o 연속 결과(검진 간격, 대기 시간): t-검정/맨-휘트니 U 검정; 선형 회귀(클러스터링 조정).

     • 하위군 분석: 회귀 모델의 상호작용 항을 통해 수행(예: 연령, 성별, 병원 등급, 기준선 HBV 지식).
  3. 결측 데이터: 다중 대체법(MI)으로 처리; 민감도 분석으로서 역확률 가중치(IPW).

6.4 통계 소프트웨어

• SPSS(버전 26.0) 및 R(버전 4.3.0)
• 유의수준: 양측 P < 0.05를 통계적으로 유의한 것으로 간주.
• 신뢰구간: 모든 주요/부차적 결과에 대해 95% CI 보고. 7. 연구팀 및 책임 7.1 핵심 연구팀

역할 이름 소속 주요 책임 총괄연구자 신 정 Union 병원, HUST 연구 설계, 전반적 조정, 데이터 품질 관리, 논문 최종화 공동연구자 Yanqin Du Union 병원, HUST 프로토콜 개발, 데이터 수집/분석, 논문 초안 작성, 연구자 교육 부연구자 Zhiyong Ma Zhongnan 병원, WHU 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Qingfeng Zhu Shihezi 대학 의학부 제1부속병원 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Zhongji Meng Shiyan Taihe 병원 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Qing Fang Yichang Central 인민병원 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Zhenhua Zhang 안후이 의과대학 제2부속병원 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Huadong Li 우한 Jinyintan 병원 하위 사이트 환자 등록/관리 부연구자 Junlin Lu Zigui County 인민병원 하위 사이트 환자 등록/관리 AI 연구개발 책임자 Di Liu Beijing Jiakang Zhongzhi Technology Co., Ltd. Union-Agent 소프트웨어 개발, 알고리즘 최적화 AI 연구개발 전문가 Ang Min Beijing Jiakang Zhongzhi Technology Co., Ltd. 데이터 통계, 시스템 통합, 플랫폼 유지보수 임상 연구자 Baoju Wang, Jun Wu, Bin Zhu, Junzhong Wang Union 병원, HUST 환자 등록/관리, 임상 데이터 수집 임상 연구 간호사 Juan Xu Union 병원, HUST 연구 조정, 업무 할당, 환자 추적관리 행정 조정자 Xue Bai Union 병원, HUST 센터 간 의사소통, 물류 지원 연구원 Yiwen Shu Union 병원, HUST 데이터 입력, 품질 관리, 조사 관리 외부 통계학자 독립 - 통계 설계, 중간/최종 분석, 데이터 해석 7.2 연구자 자격 • 모든 임상 연구자는 국가 GCP 인증서를 보유하고 감염병/간학을 전공합니다.

8.2 동의서

• 모든 환자로부터 연구 절차 전에 서면 동의서(전자 버전)를 취득합니다.
• 동의서는 평이한 언어를 사용합니다(문맹 환자의 경우 구두 설명 제공, 중립적 증인 입회).
• 환자는 서명된 동의서 사본을 받으며, 원본은 주관 센터에 보관됩니다.
• 환자는 언제든지 연구에서 철회할 권리가 있으며, 이에 대한 불이익이나 일상적인 임상 치료에 영향이 없음을 통보받습니다.

8.3 규제 준수

• 헬싱키 선언(2013), ICH-GCP 지침, 중국 국가 임상시험 규정을 준수합니다.
• 모든 연구 기록(동의서, 증례 보고서, 검사 결과, 데이터 로그)은 연구 완료 후 최소 5년간 보관됩니다(GCP 요구사항에 따라).
• 연구는 환자 등록 전 공개 국제 임상시험 등록 기관(예: ClinicalTrials.gov, WHO ICTRP)에 등록됩니다.

8.4 이해 상충 이 연구에 대해 개인 또는 기관의 재정적/비재정적 이해 상충은 존재하지 않습니다. 모든 연구팀 구성원은 이해 상충 신고서를 작성 완료했습니다.

9. 예산 및 자금 총 연구 예산: CNY 968137.92 (환자 보상 제공 없음)

예산 세부 내역(주요 범주):

• 연구 시작(IRB/EC 수수료, 조정): CNY 33621.86
• 인력(총괄연구자/공동연구자, 연구자, AI 연구개발): CNY 436368.84
• Union-Agent 개발 및 검사: CNY 143071.75
• 데이터 분석 및 의학 논문 작성/출판: CNY 57228.7
• 학회 발표(AASLD/APASL): CNY 78689.46
• 센터 간 연구자 출장: CNY 57228.7

• 간접비(간접비, 플랫폼 지원): CNY 161241.86 자금 출처: 이 프로젝트는 Gilead사에 의해 자금 지원을 받았습니다. 10. 확산 계획

  1. 학회 발표: AASLD 2026 또는 APASL 2027에서 중간 결과; 주요 간학/감염병 학회에서 최종 결과.

  2. 동료 검토 논문 출판: 2027년에 고영향력 저널(예: Journal of Hepatology, Hepatology, BMC Public Health)에 1-2편의 논문 제출(오픈 액세스 선호).

  3. 임상 실천 전환: 연구 결과를 중국 및 국제 간학 학회와 공유하여 HBV 치료 지침 및 디지털 헬스 정책에 정보를 제공.

  4. 공중보건 커뮤니케이션: 의료 제공자(특히 1차/지역사회 의료) 및 HBV 환자 그룹을 위한 결과 요약을 제공하여 질병 인식 및 치료 접근성 개선.

  5. 데이터 공유: 비식별화된 연구 데이터는 요청 시 자격을 갖춘 연구자와 공유됩니다(데이터 거버넌스 프레임워크 및 IRB/EC 승인에 따라).

  11. 참고문헌

  1. World Health Organization. Global health sector strategy on viral hepatitis 2016-2021: Towards ending viral hepatitis. Geneva: WHO; 2016.
  2. Yan R, Sun M, Yang H, et al. 2024 latest report on hepatitis B virus epidemiology in China: current status, changing trajectory, and challenges. Hepatobiliary Surgery And Nutrition. 2025;14(1):66-77.
  3. World Health Organization. Global hepatitis report 2024: action for access in low- and middle-income countries. Geneva: WHO; 2024.
  4. Du Y, Zheng Y, Wang H, Zheng X. The epidemiological characteristics of patients with chronic hepatitis B: a single-center retrospective study. APASL 2025, Beijing (PP0154); 2025.
  5. Deng Q, Wu S, Liu W. Effect of social influence on antiviral therapy behavior among chronic hepatitis B patients with different disease knowledge levels. BMC Public Health. 2025 Apr 17;25(1):1441. doi: 10.1186/s12889-025-22683-7. PMID: 40247234; PMCID: PMC12004565.
  6. Romero-Vico J, Feliu Anna, Vargas-Accarino Elena, et al. Enhancing Chronic Hepatitis B and D Management Through a Tailored Mobile Health Application: Real-World Outcomes From the Adaptation of the NORA App. J Viral Hepat.2026;33(4):e70160. doi:10.1111/jvh.70160