TrialCalibre: RCT 벤치마킹 및 관찰 연구 교정을 위한 완전 자동화된 인과 추론 엔진

TrialCalibre: A Fully Automated Causal Engine for RCT Benchmarking and Observational Trial Calibration

실제 데이터를 기반으로 설계된 연구들이 규제 및 임상 의사 결정에 점점 더 큰 영향을 미치고 있지만, 여전히 정량화하기 어려운 편향이 존재하여 신뢰성을 제한합니다. 최근 제안된 BenchExCal 프레임워크는 2단계의 벤치마킹, 확장, 교정 과정을 통해 이러한 문제를 해결하고자 합니다. 첫 번째 단계에서는 관찰 연구를 기존의 무작위 대조 시험(RCT)과 비교하고, 두 번째 단계에서는 관찰된 차이를 활용하여 새로운 적응증에 대한 인과 효과 추정을 위한 두 번째 관찰 연구를 교정합니다. BenchExCal은 방법론적으로 강력하지만, 많은 자원을 필요로 하며 확장하기 어렵습니다. 본 논문에서는 BenchExCal 워크플로우를 자동화하고 확장하도록 설계된 개념적인 다중 에이전트 시스템인 TrialCalibre을 소개합니다. 당사의 프레임워크는 오케스트레이터, 프로토콜 설계, 데이터 통합, 임상 검증 및 정량 교정 에이전트와 같은 특수 에이전트를 특징으로 하며, 이러한 에이전트들이 전체 프로세스를 조정합니다. TrialCalibre은 적응적이고, 감사 가능하며, 투명한 인과 효과 추정을 지원하기 위해 에이전트 학습(예: RLHF)과 지식 공유 기능을 통합합니다.

Real-world evidence (RWE) studies that emulate target trials increasingly inform regulatory and clinical decisions, yet residual, hard-to-quantify biases still limit their credibility. The recently proposed BenchExCal framework addresses this challenge via a two-stage Benchmark, Expand, Calibrate process, which first compares an observational emulation against an existing randomized controlled trial (RCT), then uses observed divergence to calibrate a second emulation for a new indication causal effect estimation. While methodologically powerful, BenchExCal is resource intensive and difficult to scale. We introduce TrialCalibre, a conceptualized multiagent system designed to automate and scale the BenchExCal workflow. Our framework features specialized agents such as the Orchestrator, Protocol Design, Data Synthesis, Clinical Validation, and Quantitative Calibration Agents that coordi-nate the the overall process. TrialCalibre incorpo-rates agent learning (e.g., RLHF) and knowledge blackboards to support adaptive, auditable, and transparent causal effect estimation.