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"헬스케어 산업은 여러 차례의 임상을 거치면서 많은 시간과 비용 등이 필요하다. 인공지능(AI)으로 이 시간과 비용을 어떻게 줄일지 연구하는 게 최근 트렌드다."
전종수 마이크로소프트(MS) 공공사업부문 의료사업팀 이사는 24일 서울 강남구 파르나스호텔에서 열린 의료 AI 기업 아크릴의 연례 행사인 'ACRYL NEXT 2025'에 참석해 'AI를 통한 신약 개발 및 R&D 가속화 방안'을 주제로 발표를 진행하며 의료 분야에서의 AI 활용 트렌드 등을 소개했다.
통상적으로 신약 개발에는 임상 과정을 포함해 10년 이상이 걸린다. 이때 AI를 활용하면 시간은 물론 비용도 크게 감축할 수 있다. 한국보건산업진흥원에 따르면 신약 개발에 AI를 활용할 경우 개발 비용과 비용이 기존 2~3조원과 15년에서 6000억원과 7년으로 대폭 감소하게 된다.
전 이사는 제약사들의 AI를 활용 사례로 △임상 및 마케팅 콘텐츠 제작 간소화 △AI 기반 강화된 지식 공유를 통한 신약 개발 가속화 △AI 기반 제약 영업 담당자 교육을 통해 영업 성과 향상 △AI를 활용한 제약 제조 혁신으로 워크플로우 가시성 및 품질 관리 향상 △의료 영상에 대한 통찰력을 강화해 신약 개발 촉진 등을 언급했다.
MS 역시 글로벌 빅파마들과 협력해 AI 신약 개발을 적극적으로 돕고 있다. 덴마크의 제약사 노보 노디스크는 규제 업무, 조기 연구, 신약 개발 및 임상 시험 설계 등 다양한 업무에서 MS의 AI를 활용하고 있다. 양사는 MS 애저(Azure)에서 AI 플랫폼을 공동 구축했다. 이 플랫폼은 여러 애저 서비스와 도구를 결합해 협업, 데이터 관리 및 AI 기반 검색을 용이하게 한다. 연구원들은 이 플랫폼을 통해 데이터를 검색하고 활용하며, AI 기반 추론을 수행하고 협업할 수 있다는 장점이 있다.
AI 활용 신약 개발 시장이 점점 더 커지면서 빅테크 기업들의 해당 시장 진출도 당연한 일이 됐다 .
외신에 따르면 구글은 약물 개발 가속화할 수 있는 AI 모델을 개발중이다. 구글이 최근 공개한 새로운 오픈소스 AI 모델 'Tx젬마(TxGemma)'는 화합물과 단백질 구조를 분석해 연구자들이 신약의 안정성과 효과를 예측하는 데 도움을 준다고 알려졌다.
이밖에 엔비디아는 19일 유전자 분석에 특화된 생성형 AI 모델 '에보 2'를 선보였다. 또 양자 시스템 사용을 위한 플랫폼 모델 '쿠다-Q'를 개발해 미국 바이오텍 모더나와 함께 연구를 진행하고 있다.
의료 AI 업계 관계자는 "AI는 제약 산업의 구조와 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다"며 "AI 기술이 약물 발견 분야에는 이미 활발하게 적용 중이지만, 아직 임상 과정은 AI 기술 적용의 미(저) 개척 영역으로 평가받는다. 하지만 이러한 추세는 언제든 바뀔 수 있다"고 강조했다.
출처 ： 디지털타임스 / 이미선 기자 (https://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2025032402109931076005)