인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 AI 활용사례
- 5장 생명과학 및 헬스케어 부문

AI로 신약 개발 속도와 공급망 효율을 높이다

딜로이트(Deloitte)가 최근 발표한 리포트에 따르면, 생명과학 및 헬스케어(Life Sciences & Health Care) 분야에서 AI는 신약 개발과 공급망 운영에서 핵심적인 역할을 하고 있다. AI를 활용하면 유전자 표적을 동정(identification)하고 검증하거나, 새로운 화합물을 설계해 신약 개발 속도를 크게 단축할 수 있다. 2019년 조사 대상 기업의 60% 이상이 AI 이니셔티브에 연간 2,000만 달러 이상을 지출했으며, 50% 이상이 2020년에 AI 투자를 더욱 늘릴 것으로 전망했다.

리포트 조사 결과에 따르면, 60% 이상의 기업이 AI 이니셔티브에 연간 2,000만 달러 이상을 지출했으며, AI 활용의 주요 목표로 기존 제품 개선(28%), 새로운 제품 및 서비스 개발(27%), 프로세스 효율성 향상(22%)을 꼽았다. 그러나 가장 큰 장애물로는 비즈니스 케이스의 정의, 데이터 이슈, 조직 내 AI 통합의 어려움이 언급되었다.

헬스케어 산업의 AI 도입 현황과 미래 전망

헬스케어 산업에서 AI 도입은 아직 초기 단계이지만, 빠르게 확산되고 있다. 현재 AI는 주로 행정 업무와 기초적 자동화에 초점이 맞춰져 있으나, 영상 진단과 같은 고도화된 임상 적용 사례도 점차 늘어나고 있다. AI는 바이오의약품 연구개발, 특히 신약 개발 분야에서 앞으로 3~5년 내에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.

AI는 환자의 건강 이력, 라이프스타일, 유전체 구성, 개인 선호도를 기반으로 환자 맞춤형 진료 계획을 제공하며, 개인화된 의료 서비스의 가능성을 열고 있다. 이를 통해 의료 제공자와 환자 모두에게 상당한 가치를 창출하며, AI의 정교한 임상 적용을 위한 발판을 마련하고 있다.

임상 시험 데이터 관리, AI로 디지털 혁명을 맞이하다

AI는 ‘인지 자동화(cognitive automation)’ 기술을 통해 임상 시험 데이터를 표준화하고, 자동화하여 효율성을 극대화한다. 기존의 임상 시험 데이터 관리 과정은 수작업과 비효율성이 특징이었으나, AI는 데이터 수집과 결과물 생성 작업을 간소화하여 비용과 시간을 대폭 절감했다. 특히, 단일 진실 공급원(SSOT, Single Source of Truth)을 구축함으로써 데이터의 일관성을 유지하며, 신뢰도 높은 의사결정을 지원한다.

AI는 과거 및 현재의 임상 시험 데이터를 기반으로 통찰력을 도출해 미래의 임상 시험을 개선하고, 출시 기간을 단축시키는 데 기여한다. 재사용 가능한 데이터베이스 구축도 AI 활용의 중요한 성과 중 하나다.

AI가 의약품 제조의 품질과 생산성을 책임진다

AI는 제조 공정에서 편차를 줄이고 품질을 개선하며, 공장의 생산성을 극대화한다. AI 기반 시뮬레이션과 모델링을 통해 제조 공정 중 다양한 매개 변수를 평가하고, 생산 효율성을 높이는 권고안을 제시한다. 또한, 내부 및 외부 시스템의 데이터를 통합 분석해 병목현상과 품질 문제를 사전에 해결할 수 있다. AI는 제조 과정에서 수율과 생산량을 높이고, 효율적이고 일관된 품질 관리 프로세스를 가능하게 한다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 높은 품질의 제품을 생산할 수 있다.

환자와 의료진을 연결하는 똑똑한 AI 마케팅

AI는 머신러닝 모델을 활용해 환자 및 의료 전문가와의 최적의 소통 방식을 제안한다. 장기간의 데이터를 기반으로 언제, 어떤 메시지를 전달해야 할지 예측하여 마케팅 효과를 극대화한다. 또한 채널별로 맞춤형 콘텐츠를 개발하고, 고객 여정 전반에 걸쳐 일관된 메시지를 제공함으로써 고객 참여도를 높이고 ROI(Return on Investment)를 증대시킨다. AI는 고객의 반응을 실시간으로 분석하여 마케팅 전략을 최적화하고, 구매 전환율을 높이는 데 중요한 역할을 한다.

소셜 미디어에서 환자 목소리를 찾아내는 AI의 힘

AI는 소셜 미디어 데이터를 분석하여 환자 및 의료 전문가의 피드백과 불만 사항을 실시간으로 파악한다. 이를 통해 제품 설계, 패키징, 교육 자료 등 다양한 영역에서 유용한 인사이트를 도출하고, 고객 요구를 보다 효과적으로 반영할 수 있다. 환자의 니즈와 우려를 더 깊이 이해함으로써 고객 만족도를 향상시키고, 불만을 줄이는 데 기여한다. 또한, 이를 바탕으로 보다 효과적인 제품 메시지를 개발할 수 있다.

AI로 위험과 규제를 예측하고 관리하는 비결

AI는 실시간 데이터 분석을 통해 사기, 뇌물, 규제 위반 등 주요 위험 요소를 식별하고 완화 조치를 마련한다. 정교한 다중 출처 분석과 머신러닝 기술은 컴플라이언스 위험을 최소화하고, 시간과 비용을 절감하는 데 크게 기여한다. AI 기반의 자동화된 규제 준수 시스템은 오류를 줄이고, 정책 변화에 유연하게 대응할 수 있는 민첩성을 제공한다.

AI는 자연어 처리 기술을 활용하여 환자에게 유의미한 정보를 제공하고, 의료 정보의 이해도를 높인다. 스마트 챗봇과 가상 비서는 진료 예약, 후속 조치, 진료 기록 확인 등에서 환자를 돕고, 만성 질환 관리에도 유용하게 활용된다. 또한, 개인 맞춤형 치료 계획을 제안함으로써 환자의 건강 관리 참여도를 높이고, 의료 제공자는 행정 업무 대신 환자 케어에 더 집중할 수 있다.

정밀의학의 진화, AI가 개인 맞춤형 건강관리로 이끈다

AI는 병리학 데이터를 분석해 질병 진단의 정확성을 높이고, 진단 속도를 크게 개선한다. 특히, AI는 극저온 전자 현미경 데이터를 포함한 고도화된 의료 영상을 분석하여 병리학자가 질병을 더 잘 이해하고 치료할 수 있도록 지원한다.

정밀의학은 AI를 활용해 유전체 데이터와 생활방식 정보를 분석하여 질병의 조기 진단과 예방을 가능하게 한다. AI는 방대한 데이터 세트를 빠르게 처리하고 분석하여 개인에게 최적화된 치료법을 제공하며, 치료 효과를 극대화한다.

AI로 병원 운영을 혁신하다: 더 적은 비용, 더 나은 결과

AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 자원 수요를 예측하고, 병원의 인력 및 물자를 최적화한다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 환자 수요에 선제적으로 대응할 수 있다. 숨겨진 트렌드와 패턴을 분석해 병원 운영의 효율성을 높이는 데 기여한다.

AI 기반 시스템은 다양한 의료 서비스를 지원하며, 환자의 요구에 신속히 대응한다. 공급망 관리에서는 AI가 문제를 사전에 감지하고 해결책을 자동으로 제공해 공급망 차질을 줄인다.

결론

AI는 생명과학 및 헬스케어 분야에서 혁신의 중심에 있다. 신약 개발, 제조, 마케팅, 병원 운영, 환자 경험 개선 등 다양한 영역에서 AI의 활용은 비용 절감과 품질 향상, 효율성 극대화를 이끌어내고 있다. 향후 AI 기술의 발전과 함께 헬스케어 산업은 더욱 큰 변화를 맞이할 것이다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.