임상시험에서 AI는 더 이상 미래를 향한 베팅이 아닙니다. 이미 실질적인 운영의 현실로 자리 잡았습니다.
제약, 바이오테크, CRO의 고위 임상 운영 리더들을 대상으로 에베레스트 그룹(Everest Group)과 공동 진행한 두 번째 임상시험 내 AI 현황(State of AI in Clinical Trials) 설문조사는 현재 중대한 전환기를 지나고 있는 업계의 모습을 생생하게 보여줍니다. 조사 대상 기업의 3분의 1은 소수 혹은 대다수의 임상시험에 이미 AI를 활용하고 있으며, 나머지 3분의 2는 활발한 탐색 및 파일럿 단계를 거치고 있습니다. 조직의 82%가 임상시험 운영에 AI를 도입한 지 18개월 이하라는 점을 감안할 때, 이러한 물결은 아직 초기 단계에 불과하지만 매우 빠른 속도로 움직이고 있습니다.
예산은 증가하고 있으며, 초기 도입 기업들은 눈에 띄게 앞서 나가고 있습니다. 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기회의 창은 점차 좁아지고 있습니다.
모든 임상시험 관련 조직이 반드시 주목해야 할 5가지 핵심 인사이트를 소개합니다.
1. 92%의 기업이 향후 12~24개월 내에 AI 지출을 늘릴 계획이다
"대다수의 기업이 향후 1~2년 내에 AI 투자를 확대할 계획이라는 점은 명백한 신호를 보냅니다. AI가 단순한 혁신적 실험 단계에서 벗어나 전략적 예산 항목으로 완전히 자리 잡았음을 의미합니다. 이제 임상 운영 리더들은 "AI에 투자해야 할까?"라고 묻지 않습니다. 대신 "얼마나 빨리, 얼마나 깊게, 그리고 어디에 먼저 투자해야 할까?"를 고민하고 있습니다.
예상되는 예산 증가는 투자 수익률(ROI)에 대한 낙관적인 전망과 맞물려 있습니다. 응답자의 82%가 2~3배의 ROI를 기대하고 있으며, 대부분은 1~2년 내에 이러한 수익을 실현할 수 있을 것으로 보고 있습니다.
현재 선두 주자와 나머지 기업을 가르는 차이는 예산 규모가 아닙니다. 앞서 나가는 기업들은 해당 투자를 의미 있게 구현하고 효과적으로 확장하는 데 필요한 필수적인 기반을 이미 구축해 놓았습니다.
2. AI는 대량의 규칙 기반 워크플로우에서 기대치를 뛰어넘는 성과를 내고 있다
전반적으로 조사 응답자의 29%만이 현재까지 AI가 기대치를 충족했거나 초과했다고 답했습니다. 이 격차는 초기 AI 로드맵의 높은 기대치와 복잡한 멀티 시스템 배포가 성숙하는 데 걸리는 시간을 모두 반영합니다. 하지만 특정 목표를 가진 고빈도 워크플로우에서의 영향력은 명확합니다. 응답자의 46.5%가 작업/워크플로우 자동화 부문에서 기대 이상의 개선을 경험했다고 답했으며, 데이터 클리닝(40.5%)과 쿼리 해결(36.5%)이 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다.
이러한 부문은 자연스럽게 가장 먼저 가시적인 성과를 거둘 수 있는 영역입니다. 성과를 측정하기 쉽고, 이해관계자들을 설득력 있게 방어할 수 있으며, 진행 중인 임상시험을 방해하지 않으면서도 점진적으로 배포할 수 있기 때문입니다. 초기 도입 기업들은 동일한 지표에서 각각 62.2%, 45.9%, 48.6%라는 훨씬 더 높은 비율로 기대를 뛰어넘는 성과를 거두었다고 보고했습니다.
현재 기대 이상의 결과를 보고 있는 기업들은 오늘의 성공 사례를 발판 삼아 내일의 더 큰 야망에 필요한 자금을 확보하고 있습니다. 입증된 각각의 실제 사례는 조직의 신뢰를 구축하고, 점진적으로 더 복잡한 임상 애플리케이션으로 AI를 확장할 수 있는 예산 근거가 됩니다.
3. 18개월 이상 AI를 경험한 초기 도입 기업이 거의 모든 KPI에서 더 강력한 결과를 보고했다
이는 후발 주자들이 반드시 알아야 할 가장 중요한 통계입니다. AI 경험이 18개월 이상인 조직은 거의 모든 성능 지표 전반에서 다른 조직보다 기대 이상의 결과를 더 자주 보고했습니다. 이러한 격차는 달성하기 비교적 쉬운 초기 성과를 넘어, 현재 업계가 어려움을 겪고 있는 복잡한 성과 영역에서도 지속적으로 나타나고 있습니다.
개선하기 비교적 더 까다로운 지표 중 하나는 임상시험 기간 단축과 프로토콜 위반 감소입니다. 전체 조사 대상자 중 이 두 영역에서 기대 이상의 성과를 보고한 비율은 각각 15%와 26.5%에 불과한 반면, 초기 도입 기업의 경우 이 수치가 각각 29.7%와 40.5%로 급증했습니다.
이 결과가 주는 메시지는 명확합니다. 임상시험에서 AI의 가치는 시간이 지남에 따라 복리처럼 누적되며, 가장 중요한 결과일수록 실현되는 데 더 많은 시간이 걸린다는 점입니다. 이러한 종류의 KPI는 단 한 번의 파일럿이나 단일 배포만으로 개선되지 않습니다. 상호 연결된 여러 워크플로우 전반에 AI가 깊숙이 내재되어 개선 사항들이 서로 시너지를 내며 축적되어야 합니다.
전체 리포트에서는 8가지 고유 KPI 전반의 성과와 그에 따른 놀라운 격차를 자세히 분석하고 있습니다. 일찍 시작하는 것이 중요하지만, 이는 기업 전반에 걸친 대규모 배포를 가능하게 하는 기반과 결합될 때에만 진정한 가치를 발휘합니다.
4. 약 90%의 기업이 프로토콜 설계 및 최적화에 AI를 사용 중이거나 사용할 계획이다
현재 가장 활발히 사용되는 사례는 데이터 통합 및 표준화(69.5%가 현재 AI 사용 중)이지만, 프로토콜 설계 및 최적화가 임상시험 내 AI의 차세대 혁신 적용 분야로 급부상하고 있습니다. 현재 58%가 이 방식으로 AI를 사용하고 있으며, 추가로 32.5%가 도입을 계획 중입니다. 즉, 전체 기업의 90.5%가 이 영역을 향후 AI의 핵심 적용 분야로 바라보고 있습니다.
이 워크플로우에 집중하는 것은 타당한 이유가 있습니다. 잘못 설계된 프로토콜은 임상시험 실패를 야기하는 가장 흔한 원인 중 하나이기 때문입니다. 이는 프로토콜 수정을 유발하고, 환자 등록을 지연시키며, 비용을 폭등하게 만듭니다. AI는 과거의 임상시험 성과를 분석하고, 과도한 부담을 주거나 리스크를 초래하는 요소를 식별하며, 단 한 명의 환자가 등록되기 전에 실제 임상 데이터(RWD)를 바탕으로 잠재적 결과를 시뮬레이션함으로써 이 문제를 해결합니다.
프로토콜 위반 감소는 이 유스케이스의 직접적인 혜택입니다. 위에서 언급한 초기 도입 기업과 일반 기업 간의 성과 인식 격차는, 프로토콜 최적화 및 설계가 진정한 효과를 보기 위해 여러 차례의 배포와 전사적 규모의 확장이 필요한 대표적인 워크플로우임을 방증합니다. 더 먼저 움직이고 올바른 기반을 구축한 기업들이 후발 주자들보다 이 영역에서 기대 이상의 성과를 더 자주 경험하는 것은 당연한 결과입니다.
5. 시간은 흐르고 있다: AI 격차가 구조화되기까지 남은 시간은 18~24개월
특히 조직이 준비되어 있지 않을 때 더욱 악화됩니다. 본 리포트는 AI를 장착한 선도 기업들과 나머지 업계 간의 격차가 기술 도입만으로는 좁히기 힘든 '구조적 격차(Structural Gap)'로 고착화되기까지 약 18~24개월 정도의 시간적 여유가 남아있다고 예측합니다.
AI가 실질적인 가치를 제공하고 있다는 점에는 의문의 여지가 없습니다. 그러나 AI 여정을 깊이 진행해 온 기업들은 시간이 흐를수록 더 강력한 이점을 축적해 가고 있습니다. 이러한 역량은 단순히 새로운 도구를 구매하는 것만으로는 흉내 낼 수 없는 방식으로 결합되어 효과를 냅니다.
정제된 데이터 인프라, 내재화된 거버넌스 프로세스, 부서 간의 높은 AI 이해도(AI Literacy), 그리고 더 복잡한 워크플로우로 AI를 과감히 확장할 수 있는 자신감을 갖춘 팀을 보유한 조직이야말로 AI로부터 가장 많은 것을 얻어내고 있습니다.
활발히 파일럿 단계를 진행 중인 조직들에게 기회의 창은 열려 있지만, 점차 좁아지고 있습니다. 오늘 시작하는 조직들은 이러한 가치 누적 단계에 도달할 수 있겠지만, 시작을 미룰수록 선두와의 거리는 걷잡을 수 없이 멀어질 것입니다.
이 통계들은 2026년 현재 임상시험에서 AI 도입 트렌드와 AI가 제공하는 가치를 단면적으로 보여줍니다. 도입 트렌드, 버추얼 트윈(Virtual Twins)으로의 전환, 경험의 중요성을 수치로 입증하는 초기 도입 기업의 완전한 KPI 분석 내용을 자세히 확인하고 싶으시다면, 지금 바로 임상시험 내 AI 현황(State of AI in Clinical Trials) 리포트를 다운로드해 보세요.
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