생성형 AI는 폭발적인 성장세와 급속한 도입률을 바탕으로 2023년을 를 대표하는 키워드가 되었고 현재도 ING 중입니다. 현재 생성형 AI는 데이터 기반 알고리즘을 활용해 텍스트, 이미지, 오디오, 합성 데이터 등 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있는 새로운 콘텐츠를 생성하고 있습니다. 이러한 모델은 입력된 정보와 데이터를 학습한 후 새로운 출력물을 생산할 수 있습니다.
생성형 AI는 광범위한 활용도 및 기능에 힘입어 다양한 산업 전반에 도입되었습니다. 전체 응답자 중 79%가 업무 및 업무 외적 분야에서 생성형 AI에 대한 일정 수준의 노출 경험이 있다고 답했으며, 22%는 직장에서 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했습니다(McKinsey, 2023). 반면 헬스케어, 제약 및 의료기기 산업의 경우, 업무 환경에서 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답한 비율은 6%에 불과했습니다(McKinsey, 2023). 하지만 약 3/4(70%)에 이르는 CEO가 경쟁력 유지를 위해 생성형 AI에 대한 투자를 가속화하고 있다고 답한 결과를 고려할 때, 이러한 상황에도 빠른 변화가 찾아올 것으로 예상됩니다 (EY, 2023).
Sanofi와 같은 선도적인 기업은 이미 성공적으로 내부 운영 환경에 AI를 대규모 구현했습니다. 또한 Insilico는 생성형 AI를 이용해 발견한 약물의 제2상 임상시험에 돌입했으며, 여성암과 관련해 새로운 요법들이 AI를 통해 계속해서 발견되고 있습니다 (Drug Dev, 2023).
AI의 신뢰도는 학습한 데이터의 신뢰도에 의해 좌우됩니다. 이러한 점은 생성형 AI의 도입을 저해하는 요소가 될 수 있으며, 특히 민감한 개인정보를 다루는 헬스케어 및 생명과학 산업에서 매우 중요합니다. 우리는 지금까지 유용한 기술이 언제나 완벽한 것은 아니라는 사실을 보여주는 여러 사례를 목격해왔습니다. 부정확성은 가장 흔하게 언급되는 위험 중 하나입니다 (McKinsey, 2023).
메디데이터의 생성형 AI
메디데이터는 생성형 AI를 활용해 규제 환경 속에서 민감 데이터를 수집하고 가치를 도출할 수 있는 정교한 기술을 개발했습니다. 20년 이상 광범위한 질병 및 치료 분야에서 글로벌 임상시험을 수행해온 메디데이터는 AI와 결합해 임상 개발자를 위한 차별화된 솔루션 솔루션을 제공할 수 있는 독보적 전문지식을 지원합니다. 메디데이터는 거의 모든 질병 영역에 이르는 경험을 보유하고 있으며, 심혈관 대사, 종양학, CAR-T와 같은 치료제 등 다양한 분야의 임상 개발자를 위한 고유한 솔루션을 개발했습니다. 이러한 솔루션은 임상시험 기간을 단축하고, 적절한 평가지표를 결정하고, 치료 효과를 평가하며, 기업이 과거 임상시험 데이터와 고급 분석 없이는 얻을 수 없는 인사이트를 도출할 수 있도록 도움을 줍니다.
메디데이터 AI는 과거 임상시험 데이터를 이용해 AI 및 고급 분석 분야에서 거둔 성공을 바탕으로 올해 Simulants를 출시했습니다. Simulants는 혁신적인 독점 알고리즘 제품군으로서 첨단 생성형 AI 기술을 활용해 실제 과거 임상시험 데이터에 기반한 합성 임상시험 데이터를 생성합니다. 합성 임상시험 데이터는 기초가 되는 실제 과거 임상시험 데이터의 패턴 및 특성을 모방하도록 설계되는 한편 익명성 유지 및 개인정보보호 규정 준수를 보장합니다. Simulants는 과거 임상시험에서 생성된 새로운 인사이트에 대한 확장된 액세스와 시험대상자 및 의뢰자의 개인 정보 보호를 동시에 제공하는 최초의 솔루션입니다.
2023년, 메디데이터 AI Simulants팀은 혁신적인 합성 임상시험 데이터 생성 프로세스에 대한 특허를 획득했습니다. 이 모델은 ICML등 동료 검토를 실시하는 산업 내 여러 유명 컨퍼런스에서 소개되었습니다. 또한 팀은 ICML에서 치열한 경합 끝에 최우수 논문상을 수상하기도 했습니다.
메디데이터의 고유한 생성형 AI 및 합성 임상시험 데이터는 많은 조직이 최적의 엔드포인트를 선택하기 위한 치료 반응 및 환자 결과 예측, 하위 집단 내 심각한 이상반응 발생 가능성을 파악하기 위한 위험 평가 수행, 과소대표 그룹을 업샘플링하기 위한 데이터세트 보강 등을 위해 다양한 방식으로 해당 데이터를 임상 개발 프로그램에 적용하는 데 관심을 가지는 계기가 되었습니다. 생성형 AI가 임상 환경에 미친 영향은 아직 시작에 불과합니다.