생성형 AI(GenAI)는 여전히 전 세계적인 화제의 중심에 서 있습니다. 그러나 대부분의 기업에게 투자 대비 실질적인 성과는 여전히 요원합니다. MIT의 State of AI in Business 2025 보고서에 따르면, 전 세계 기업들은 이미 300~400억 달러를 GenAI에 투입했지만, 그중 95%는 측정 가능한 가치를 얻지 못하고 있습니다.
그 이유는 명확합니다. ChatGPT와 같은 범용 도구가 개인 생산성 향상에는 도움이 되지만, 기업 단위의 확장성을 확보하지 못하고 있기 때문입니다. 업무 프로세스는 여전히 사일로화되어 있고, 시스템은 학습하거나 적응하지 못하며, AI 솔루션은 실제 운영과도 유기적으로 맞물리지 못하고 있습니다. MIT는 특히 헬스케어와 제약 분야에서 이러한 도전 과제가 더 크며, 구조적인 변화나 의미 있는 혁신이 아직 제한적이라고 분석합니다.
그러나 임상시험 업계에게 이 격차는 위기가 아닌 전략적 기회입니다. 지금 이 시점에 적응형·워크플로 기반 AI를 임상 프로세스에 깊이 내재화하는 조직은 타임라인을 단축하고 리스크를 줄이며 더 나은 결과를 만들어낼 수 있습니다. 단순한 기술 도입을 넘어 업계의 새로운 표준을 형성하고 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 수 있는 것입니다.
임상시험에서 AI 투자의 효과를 극대화하는 방법
1. 범용 툴이 아닌, ‘깊은 워크플로 통합’과 ‘맞춤화’에 집중하라
MIT의 연구에 따르면, 대형 언어모델(LLM)은 단순한 업무에는 신뢰받지만 맥락 이해·기억·커스터마이즈 능력 부족으로 인해 정확성과 책임이 요구되는 핵심 업무에는 적합하지 않습니다. 특히 정밀함과 규제 준수가 필수인 임상시험에서는 이러한 한계가 더욱 치명적입니다. 따라서 기존 시스템 위에 범용 AI를 덧씌우는 접근보다는, 핵심 워크플로에 AI를 직접 통합해야 합니다.
예를 들어, 연구팀이 프로토콜을 검토하고 이를 데이터 포인트 단위로 분해해 EDC(전자데이터수집)나 eCOA 시스템에 구성하는 데 수 주가 걸리던 업무를 AI가 자동화할 수 있습니다.
AI는 업로드된 프로토콜의 비정형 데이터를 구조화된 사양으로 변환하고, 이를 기반으로 CRF(증례기록지)를 자동 생성하거나 데이터 필드를 매핑하며, 설정 검증까지 수행할 수 있습니다. 이러한 깊은 수준의 통합은 연구 개시 속도를 높이는 동시에 정확성을 개선하고, 재작업을 줄이며, 전문가들이 더 높은 부가가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 결과적으로, AI가 실제로 신뢰할 수 있는 결과를 제공하고 있음을 입증하게 됩니다.
2. ‘학습 가능한’ 적응형 시스템을 우선하라
MIT는 대부분의 GenAI가 피드백을 학습하거나 축적하지 못하는 ‘러닝 갭(Learning Gap)’을 지적합니다. 임상시험에서 이 격차는 단발성 효율 개선과 지속 가능한 ROI를 가르는 핵심 요인입니다.
의료 코딩을 예시로 보면 AI는 누락된 항목을 찾아내고 제안을 제공하며, 전문가의 결정에서 피드백을 학습해 시간이 지날수록 효율성과 일관성을 높입니다. 데이터 정합성(Data Reconciliation) 업무에서도, AI는 복잡한 데이터 간의 관계를 평가하고 사람의 판단으로 보완받아 점차 더 정확한 제안을 하게 됩니다.
즉, 학습하고 기억하며 진화하는 시스템을 도입해야, 시간이 지날수록 가치가 누적되고 초기 도입 단계 이후에도 성과가 지속됩니다. 이러한 축적된 효율성은 다시 다음 임상개발 단계로 재투자되어 가속의 선순환을 만듭니다.
3. ROI를 창출할 ‘고가치 운영 프로세스’에 집중하라
MIT는 기업들이 AI 예산의 50~70%를 마케팅이나 세일즈처럼 눈에 띄는 영역에 사용하지만, 실제로는 백오피스 자동화가 더 높은 ROI를 낸다고 지적했습니다.
임상 운영은 특히 AI가 즉각적인 가치를 입증할 수 있는 분야입니다.
- AI는 신약 개발 기간을 자산당 평균 6개월 단축시킨 사례가 보고되었습니다1.
- AI 기반 검증 도구는 임상시험 기간을 15~20% 단축하고, 오류 탐지 속도를 20% 이상 향상시킵니다2.
- 데이터가 폭발적으로 증가하는 환경에서 AI는 인간의 처리 한계를 넘어 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하게 합니다.
이러한 효과는 단순한 효율 개선을 넘어 투자 대비 명확히 측정 가능한 성과를 제시합니다.
4. 전문적인 솔루션을 활용하라
MIT의 분석에 따르면, AI 도입 성공률은 외부 전문 파트너와 협력할 경우 66%로, 내부 개발만으로는 33%에 그칩니다. 임상시험은 복잡한 규제와 운영 구조를 지닌 산업이기 때문에, 도메인 전문성을 갖춘 파트너와의 협력이 특히 중요합니다.
예를 들어,
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AI 기반 계약 검토 도구는 협상 시간을 최대 50% 단축해 사이트 개시를 가속화합니다.
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자동화된 지급 시스템은 사이트 만족도를 높여 장기적 파트너십을 강화합니다.
임상 워크플로에 대한 깊은 이해를 가진 전문 파트너와 협력할수록, 조직은 더 빠르게 가시적인 성과를 창출하고 실제 운영과의 정합성도 높일 수 있습니다.
앞으로의 방향
많은 산업이 아직 ‘GenAI 도입의 벽’에 머물러 있지만, 생명과학 분야의 낮은 도입률은 오히려 명확한 기회입니다. 지금이야말로 처음부터 전략적으로 접근해 빠르게 가치를 실현할 수 있는 시점입니다.
성공의 핵심은 단순히 AI를 도입하는 데 그치지 않고, 실질적 가치가 창출되는 지점에서 AI를 전략적으로 내재화하고, 학습과 적응이 가능한 시스템을 선택하는 것입니다. 또한 운영 효율을 직접 개선할 프로세스에 집중하며, 임상시험의 복잡성을 이해한 전문 솔루션을 활용하는 것이 좋습니다.
이러한 의도적이고 정교한 접근을 통해, 스폰서와 CRO는 지속 가능한 성과를 확보하고 환자와 연구 현장 모두에 실질적인 가치를 전달할 수 있습니다. 임상시험에서 AI의 미래는 더 이상 ‘과장된 기대’가 아닙니다. 그것은 측정 가능한 변화를 만들어내는, 전략적이고 현실적인 실행의 문제입니다.
References:
- McKinsey & Company. January 2025b. Unlocking peak operational performance in clinical development with artificial intelligence. Available at: https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/unlocking-peak-operational-performance-in-clinical-development-with-artificial-intelligence
- Vellanki, J. EXPLORE HOW AI-DRIVEN VALIDATION TOOLS CAN ENHANCE DATA INTEGRITY AND COMPLIANCE IN CLINICAL TRIAL MANAGEMENT. The International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. Volume 7, Issue 2, February 2025. DOI : https://www.doi.org/10.56726/IRJMETS68334. Used under Creative Commons Attribution (CC BY) license (https://www.irjmets.com/termsandcondition.php)
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