TERVYX Protocol
의료 데이터 신뢰도와 정책 재현성을 위한 거버넌스 프로토콜
Mission / 미션
TERVYX Protocol은 의료 및 공중보건 분야에서 축적되는 방대한 데이터를 정책으로 안전하게 연결하기 위한 데이터 거버넌스 프레임워크입니다.
김건엽은 이 프로토콜을 통해 복잡한 증거 체계를 정리하고, 정부·지자체·민간 파트너가 공유할 수 있는 신뢰 인프라를 설계하고 있습니다.
- 데이터 신뢰도 계층화: 근거 데이터의 출처, 품질, 업데이트 주기를 다층적으로 평가합니다.
- 정책 재현성 강화: 동일한 정책이 다른 지역·기관에서도 반복 검증될 수 있도록 시뮬레이션 기준을 제공합니다.
- 규제 협업 촉진: 보건의료 규제기관과의 협업을 염두에 둔 리포트 및 대시보드 구조를 정의합니다.
Core Design / 핵심 설계 요소
- Probability Floors
- 임상 및 행정 데이터의 최소 신뢰 구간을 지정해 의사결정의 하한선을 명확히 합니다.
- 데이터를 활용하는 주체가 리스크를 정량화할 수 있도록 가이드라인을 제시합니다.
- Heterogeneity Capping
- 자료의 이질성을 통제하여 다양한 집단 간 성과 비교가 가능하도록 조정합니다.
- 지역별 의료 접근성, 기관 규모 차이를 반영한 교정 알고리즘을 설계합니다.
- Evidence Revalidation Loop
- 정책 적용 후 데이터가 다시 수집·검증되는 재검증 루프를 구축합니다.
- 반복적인 피드백 구조를 통해 정책 신뢰도를 지속적으로 측정하고, 업데이트 기준을 제공합니다.
Implementation Roadmap / 구현 로드맵
| Phase | Key Milestones |
|---|---|
| Phase 1: Diagnostic | 공공·민간 의료 데이터 현황 분석, 신뢰도 기준 정의 |
| Phase 2: Framework Build | Probability Floor / Heterogeneity Capping 모듈 구축 |
| Phase 3: Pilot Simulation | 지자체·의료기관 대상 시뮬레이션 및 정책 리포트 배포 |
| Phase 4: Policy Integration | 중앙정부·규제기관 협력, 재검증 루프 도입 |
Collaboration / 협력 제안
- 보건의료 기관: 데이터 신뢰 진단 및 정책 검증 컨설팅
- 정부 및 지자체: 위기 대응 정책의 근거 체계 설계
- 기술 파트너: AI 기반 데이터 정합성 분석, 인터페이스 구축
📧 프로젝트 관련 문의: moneypuzzler@gmail.com