“생명과학 산업의 생성형 AI 도입 및 확산 전략”

 

 

금회는 국가생명공학정책연구센터 BioINglobal에 게재된 김지예 님의 “생명과학 산업의 생성형 AI 도입 및 확산 전략”을 전송드립니다.

 

분야별 생성형 AI 활용 현황을 요약하면 다음과 같습니다 

① 신약개발

 ►︎R&D: 신약 초기 개발 단계에서부터 분자설계, 비표적 효과예측, 독성평가 및 바이오마커 최적화에 활용

  - in silco 시뮬레이션을 통해 타겟 선별 및 최적화 등 다양한 작업에 AI를 적용하여 임상 성공률을 높이고 전체 R&D 과정 가속화,  - 비표적 효과 예측, 안전성 최적화, 원격 모니터링, 환자 유지 관리 기능 향상을 통해 신약승인율 향상과 임상시험 기간 단축 가능

  - 가치사슬 기능 영역 간 분절화로 인한 업무이관, 표준화, 데이터 사일로화 등의 비효율화 문제 존재. 과학자/공학자/마케팅 전문가 간 효과적인 협력을 위한 공통 언어 체계 수립이 필수

 ►︎임상: 생성형 AI 도입 시 단순한 효율성 개선을 넘어 혁신적 치료법의 환자 접근성을 근본적으로 개선 가능

  -프로토콜 설계 및 임상시험 최적화 프로토콜 공동 개발, 무작위 대조 임상시험 최적화 도구, 임상시험 개시 엔진,  -임상운영 최적화: 임상성과 보조 도구, 시험 사이트 관리 보조 도구,  -환자 참여·유지 관리: 환자 임상 관리

  -AI 기반 데이터·통계 분석 플랫폼: 스마트데이터 관리 도구, 생물통계 구축 도구,  -규제·허가 및 안전관리: 규제 인텔리전스 엔진, 주요 제출 문서 작성 도구, 시판 후 규제/의약품 안전성 감시 도구, -적응증 탐색: 적응증 탐색 엔진

 ►︎공정개발 및 제조: 신약공정 확장 및 안정적 운영을 위한 AI 기술 활용 요구

  - 레시피 개발 및 스케일업 병목 제거를 통한 임상 지연 방지, - AI 기반 공정 예측 시스템을 통해 제조 과정 오류 사전 방지하여 품질 편차 최소화, - 내부 생산시설 또는 외부 위탁생산기관(CMO/CDMO) 간 기술이전 리스크 줄어들어 품질 일관성 확보

  - 승인 후 주요 공정 개선 사항을 각국 시장에 신속하게 도입 가능

 ►︎공급망: 공급망 설계 및 운영을 AI 기반 통합 구조로 재설계하여 민첩성, 지속가능성, 복원력을 동시에 확보

  - 내·외부 데이터를 통합하여 수요 및 공급 복잡성을 정밀 예측·제어, - 상업화 전 공급망이 결정되어 장기적 유연성이 부족하고 제조 및 운영상 복잡성이 유발되는 문제점을 해결 가능

 ►︎상업화 및 서비스: AI를 활용하여 시장 접근, 마케팅, 고객 관여에 가치 창출 확대

  - 거래모델링을 통한 보험사 계약 협상 강화를 통한 시장접근 전략 모색, - 콘텐츠 생성, 의료손실 비율 프로세스 보조로 마케팅 분야 업무부하 감소, - 영업 및 현장 팀에게 개인화된 생성형 AI 기반 어시스턴트로 효율적 커뮤니케이션 및 응대 품질 향상

 

② 헬스케어

 ►︎제약사

  -신약 탐색 및 설계 가속화: 수백만 개의 분자 및 표적 단백질과의 상호작용을 분석하여 신약 개발에 활용,  -임상시험 계획 및 실행: 임상시험 설계 실행·분석 개선, -정밀의료: 환자 맞춤형 치료 개입 제공 기회를 임상의에게 제공

 ►︎의료기관

  -환자선별: AI 활용 음성 패턴 분석, 음성, 바이오마커로 비침습적 이상유무 탐지, -문서 자동 처리: 문서화, 청구, 사전 승인 및 이의 신청, 환자 접수, 일정 예약 프로세스 등 자동화

  -의료영상 인식: 의료영상 분류 및 해석을 위한 딥러닝 기술 활용으로 빠르고 정확한 진단 지원, -전자의무기록(EHR) 상호운용성: 다양한 EHR 시스템 간 상호운용성 향상을 통한 환자 데이터 관리 및 교환 개선

 ►︎보험/지불자

  -예방적 건강관리: 고위험군 식별, 사전적 건강관리 방안 제공.  -청구처리 자동화: 이전 청구 사례의 다양한 요인 기반 연결고리를 찾아 사기 패턴 탐지

 ►︎의료기기

  -생성형 제품 설계: 의료기기 설계·최적화를 통한 환자 개별요구 맞춤화 지원, -공급망 위험 식별 및 프로세스 강화: 공급망 관리 개선

 ►︎서비스 및 운영

  -합성데이터 생성: 생성형 AI와 머신러닝을 활용하여 의료용 합성 데이터셋 생성,  -재고 추적 및 보충: 의료 자산 및 재고 관리 최적화,  -데이터, 공유/상호운용성: 민감 데이터의 안전 사용 및 공유 지원

  -생성형 AI 클라우드 서비스: 의료를 위한 클라우드 기반 생성형 AI 서비스 개발

 ►︎공공보건기관

  -공중보건 감시: 감염병 대응을 위한 조기경보 시스템 구축,  -자원 배분 및 활용: 데이터 기반 공공 정책 결정 지원

 

③ 의료기기

 ►︎영상자동 분석

  -목적 및 기능: 판독속도 향상을 통한 조기진단 정확도 개선,  -데이터: 디지털 영상(안저, OCT,현미경 슬라이드 등),  -AI 기능: 검출, 분할, 분류 

 ►︎신호·이벤트 탐지

   -목적 및 기능:  생체신호 패턴 인식을 통한 이상 조기 탐지 및 자동화,  -데이터:  센서 데이터(뇌파 EG, 수면다원검사 PSG, 호흡, 음향 등), -AI 기능:  패턴인식, 알림생성

 ►︎실시간 수술 안내

  -목적 및 기능:  시술·수술 정밀도 향상, -데이터:  라이브 영상, 추적 데이터, -AI 기능:  등록, AR 기반 가이드

 ►︎위험 예측

  -목적 및 기능: 질환 진행 및 위험도 예측을 통한 임상 의사결정 지원, -데이터:  다중 모달 임상데이터, -AI 기능:  위험점수 산출, 추적 및 예측

 ►︎개인 맞춤 시술 계획

  -목적 및 기능:  환자 맞춤시술 계획 최적화, -데이터:  수술 전 영상, 3D 스캔,  -AI 기능:  시뮬레이션, 계획 수립

 ►︎ 분산형 보조 진단

  -목적 및 기능: 현장 신속 선별 검사 수행,   -데이터: 이미지, 센서, 수기 입력, 검체,  -AI 기능:  적응형 분류

 

한편 분야별 생성형 AI 활용 및 확산을 위한 중장기 로드맵은 다음과 같습니다

① 신약개발:  후보물질 탐색, 임상 설계 최적화부터 반영하여 장기적으로 AI 기반 신약 개발 모델 정착

 ►︎단기: 후보물질 발굴, 임상 설계최적화, 데이터 레이크 구축 등 AI 적용 PoC 단계,  ►︎중기: 전주기 임상 데이터 통합 관리, AI 기반 바이오마커 검증, 규제 기관협력 체계 구축

 ►︎장기: AI 기반 신약개발모델 정착을 통한 비용 및 기간 절감, 글로벌 데이터 공유 체계 구축

 

② 헬스케어:  행정 자동화 및 맞춤형 서비스에서 출발해 예방 중심 국가 AI 헬스케어 인프라로 발전 필요

 ►︎단기: 병원 내 행정 자동화, 맞춤형 환자 AI 어시스턴트, 데이터 프라이버시 강화,  ►︎중기: AI 기반 진단 및 치료 의사결정지원시스템 확산 및 원격 지원 통합 생태계 구축,  ►︎장기: 예방 중심 의료체체 전환, 국가 차원 AI 헬스케어 인프라 확립

 

③ 의료기기:  초기 AI 기기 상용화 후 생성형 AI 기반 환자 맞춤형 기기 생태계 확립

 ►︎단기: 초기 AI/ML 기기 상용화, 규제 대응, 사이버 보안 표준 마련,  ►︎중기: 적응형(자동 업데이트) AI 기기 승인 확대, 국제 규제 조화, 의료기기 CoE 설립 및 인재 육성

 ►︎장기: 생성형 AI 기반 의료기기 상용화, 환자 맞춤형 진단·치료 기기 확산, 데이터-기기-서비스 통합 생태계 구축

업무에 도움이 되시기 바랍니다.

 

 

김필주 기술사 드림  ::

 

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