AI 신약개발 기사를 보고 느끼는점

https://www.medicopharma.co.kr/news/articleView.html?idxno=57231 

[심층기획] '5년치 업무 하루 만에’…AI, 신약개발 비용 회수 앞당긴다 - 메디코파마

 

작년 기사이기는 한데, 어쩌다 보니 내 눈에 들어와서 이 기사에 관한 내 생각을 적어보려 한다.

 

제목은 "5년치 업무 하루 만에"인데 선행 논문 조사를 NLP로 대체하고, drug discovery를 AI를 이용해서 빨리 할 수 있는 점을 과장해서 적어 놓은 것 같다.

 

해당 기사 내용은 보건산업진흥원 리포트를 보고 적은 것 같은데, 내용에 대해 난 글쎄... 그닥...

 

가장 마음에 안 드는 부분은 다음과 같다.

 

"인공지능, 임상 전주기 ‘침투’…임상부터 인허가까지 ‘광범위’ "

-> 사실 인공지능이 임상 전주기에 침투해 있지는 않다.

그렇게 하려고 시도는 하고 있지만 현실 업무에 적용은 아직이다.

 

"임상 단계에서는 임상시험 설계, 피험자 모집, 임상시험 최적화, 계량약리학 분야 등에서 인공지능이 쓰이고 있다.

인공지능은 임상시험 환자 모집이나 복약 이행에까지도 확장성을 넓혀 사용되고 있다.

임상시험과 환자를 올바르게 매칭시키는 것은 연구자와 환자 모두에게 시간이 많이 걸리는 작업 중 하나다.

보건산업진흥원 보고서에 따르면, 임상 시험의 약 80%가 모집 일정을 충족하지 못하고 있으며, 3상 시험의 1/3은 환자 모집에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 임상 시험에 등록하는 암환자도 3%가 전부인 것으로 분석됐다. 인공지능이 임상 시험 환자 모집의 패러다임을 바꿔 놓을 것으로 기대되는 배경이다."

 

내 전 직장은 임상시험 참여자 모집 플랫폼이 메인 사업인 기업이다.

(나는 AI신약개발 부서였지만 회사가 작아서 대충 다른부서가 어떻게 돌아가는지 알게되었다.)

 

해당 기업은 참여자 모집 플랫폼을 운영할 뿐이지 해당 플랫폼에 AI는 들어있지 않다.

(회사에 AI하는 사람은 나혼자였다.)

AI기반 최적인 환자를 찾아 모집하려면, 환자의 의료기록을 기업이 가지고 있고, 그걸 토대로 AI 모델을 구축해야 한다.

현재는 여러 병원에 분산된 환자 데이터를 병원 밖으로 반출할 수 없을 뿐만 아니라, 한곳에 모을수도없다.

(결국엔 연합학습 해야하네...)

 

환자 모집에 AI는 국내에서는 "현재"는 적용되고 있지 않다.

(해외는 AI 기반 최적의 환자를 모집하는 기업이 있기는 하다.)

 

결론은 현재는 AI 신약개발이 임상 전주기에 "업무 현장"에 적용되고 있지는 않다.

- 정확하게 말하면 적용하려고 노력 중

 

AI는 만능이 아니니까, 너무 과장하여 리포트나 기사에 적지 않았으면 좋겠다.