UNOS, MIT의 모델로 폐 배정을 재설계하다 — 2023년 3월 9일 전국적으로 시행되다

미국 장기 공유 네트워크(United Network for Organ Sharing)는 1984년부터 미국 장기 조달 및 이식 네트워크(Organ Procurement and Transplantation Network)를 운영해 왔으며, 이는 곧 그 배정 공식이 후보자 한 명 한 명에 대해 누구에게 기증 폐를 제공할지 결정한다는 뜻입니다. 2019년 이 기구는 새로운 점수 체계를 중심으로 국가 폐 배정 정책을 재설계하는 작업에 착수했으며, 명확한 목표를 내걸었습니다. 즉 대기자 명단의 후보자들을 우선시하되, 더 효율적이면서 동시에 더 공평한 결과를 낳는 방식으로 말입니다. 더 많은 이식, 더 공정한 분배를 이루는 것이었습니다.

매사추세츠 공과대학(MIT)과 UNOS의 공동 팀이 OPTN 폐 이식 위원회의 정책 설계 작업에 합류했습니다. MIT 그룹은 MIT에서 개발된, 최적화와 회귀, 시뮬레이션을 결합한 분석 프레임워크를 가져왔습니다. 그 역할은 위원회에 답을 건네는 것이 아니라, 핵심적인 상충 관계를 밝히는 것이었습니다. 즉 제안된 점수 속성 가중치 조합에 대해, 그 분석은 대기자 명단 전반에서 결과가 어떻게 달라질지 보여줌으로써, 각 가중치 선택이 초래할 인간적 비용을 채택 전에 가시화했습니다.

위원회는 팀의 분석이 부각한 배정 공식 가중치를 선택했고, 2023년 3월 9일 그 제안은 미국 전역의 국가 폐 배정 정책으로 시행되었습니다. 이 작업은 고급 분석과 운영 연구 분야의 실무상을 수여하는 2022년 대니얼 H. 와그너상(Daniel H. Wagner Prize)을 위한 INFORMS Journal on Applied Analytics 특별호에서 인정받았으며, MIT–UNOS 협업은 그 최종 후보들 가운데 포함되었습니다.

대기자 명단 공식 자체의 가중치를 최적화함

배정 공식의 모든 가중치는 도덕적·의학적 판단이므로, 정직하게 결정하는 방법은 형용사를 논쟁하는 것이 아니라 각 가중치가 어떤 결과를 낳는지 시뮬레이션하는 것입니다.

배정 정책은 드물게, 그리고 전국 단위로 개정되므로, 채택 전에 상충 관계를 정량화하는 의사결정 도구는 잘못된 시행에 대한 사후 분석보다 훨씬 더 가치가 있습니다.

분석가들을 위원회에 보고하게 하는 대신 위원회 내부에 배치한 덕분에, 위원회의 질문이 곧 모델의 다음 실행이 되었습니다. 즉 분석이 선택의 순간에 그 선택을 형성했습니다.

이 프레임워크의 세 기법은 작업을 분담했습니다. 회귀는 임상 데이터를 포착했고, 최적화는 가중치 공간을 탐색했으며, 시뮬레이션은 현실적인 도착 패턴에 대해 제안된 공식들을 스트레스 테스트했습니다.

배정 규칙이 곧 산출물일 때는, 그 규칙 자체를 설계 공간으로 취급하십시오. 즉 채택 전에 그 가중치를 시뮬레이션하고, 승인하는 사람들을 분석 안에 두십시오.

위원회가 선택한 가중 점수 체계는 2023년 3월 9일 미국의 국가 폐 배정 정책으로 시행되어, 모든 대기자 명단 후보자에 대해 이전의 우선순위 규칙을 대체했습니다. 이 협업은 2022년 와그너상과 관련된 INFORMS Journal on Applied Analytics 특별호에 'Applying Analytics to Design Lung Transplant Allocation Policy'로 기록되어, 이식 정책에 다른 장기 체계와 국가들이 모방할 수 있는 모델 기반 규칙 설계의 실제 사례를 제공했습니다.