AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자와 함께 생물제약 산업의 AI 신비 해제

6화에서는 AI 비즈니스 아시아 팟캐스트에서 저는 AstraZeneca의 글로벌 기술 책임자인 Dr. Santoshi Karthikeyan을 인터뷰했습니다. 바이오제약처럼 복잡하고 규제되는 분야에서 AI의 역할은 혁신적일 뿐만 아니라 필수적입니다.

카르티케얀 박사는 AI가 업계의 엄격한 데이터 프라이버시와 규제 요구 사항을 탐색하는 동안 약물 발견, 임상 시험 및 환자 결과를 어떻게 재편하고 있는지에 대한 내부자 관점을 제공합니다.

AI의 약물 발견에서의 역할: 시간 소모적인 과제

카르티케얀 박사는 약물 개발에서 가장 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 드는 단계인 약물 발견의 엄청난 과제를 강조합니다. AI는 이제 이 프로세스를 가속화하는 데 없어서는 안 될 도구로, 과학자들이 방대한 데이터 세트를 분석하고 유망한 새로운 분자를 더 빠르게 식별할 수 있도록 합니다.

• 타겟 식별: AI 기반 모델은 분자생물학에서 얻은 방대한 데이터 세트를 분석하여 잠재적인 약물 표적을 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다.
• 단백질 매핑: 알고리즘은 연구자들이 약물 발견의 효과에 중요한 복잡한 단백질 상호작용을 이해하는 데 도움이 됩니다.

임상 시험: 바이오제약 분야의 AI의 심장

임상시험 과정은 매우 중요하지만 길며, 안전성과 효능을 보장하기 위해 여러 단계를 거쳐야 합니다.

AI는 환자 모집, 시험 설계 및 모니터링을 지원하여 이러한 단계를 최적화합니다. Karthikeyan 박사는 AI가 환자 반응을 예측하여 시험 정확도를 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

• 예측 분석: 머신 러닝 모델은 환자 결과를 예측하여 더욱 구체적인 임상 시험 설계가 가능합니다.
• 데이터 기반 환자 선택: AI는 환자 데이터를 필터링하여 임상 시험에서 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 후보자를 찾아 속도와 정확도를 모두 높입니다.

규제 준수: AI를 통한 규제 환경 탐색

바이오제약은 규제가 엄격한 산업이며, AI 애플리케이션은 엄격한 규제 표준을 준수해야 합니다.

카르티케얀 박사는 데이터 무결성, 환자 안전 및 규정 준수를 보장하기 위해 AI를 책임감 있게 통합하는 AstraZeneca의 세심한 접근 방식을 강조합니다.

• 거버넌스와 투명성: AI를 구현하려면 데이터 사용, 특히 환자 데이터 사용을 모니터링하고 평가하기 위한 명확한 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.
• 윤리적 AI: AstraZeneca는 책임 있는 AI를 강조하며 알고리즘이 효과적일 뿐만 아니라 윤리적이어야 하며 환자의 기밀 정보와 데이터 개인 정보를 보호해야 한다고 강조합니다.

하이브리드 검색: 바이오제약 분야의 데이터 검색 향상

카르티케얀 박사는 임상 데이터 관리에서 전통적인 키워드 검색과 벡터 기반 검색 모델을 결합한 하이브리드 검색의 잠재력에 대한 통찰력을 공유합니다. 이 접근 방식을 통해 연구자는 특정 키워드가 누락된 경우에도 쿼리의 의미적 맥락을 이해하여 효율적으로 데이터를 검색할 수 있습니다.

• 의미적 맥락: 벡터 임베딩은 용어의 근본적인 의미를 포착하여 더 광범위한 맥락을 고려한 검색을 가능하게 합니다.
• 개선된 데이터 검색: 하이브리드 검색은 복잡한 데이터 세트를 탐색하는 데 도움이 되며, 연구자는 제한된 입력을 통해서도 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

부작용 예측을 위한 AI

바이오제약 분야에서 AI의 주목할 만한 응용 분야 중 하나는 부작용(ADR)을 예측하는 것입니다. Karthikeyan 박사는 분자 상호작용의 데이터를 활용하여 ADR을 분석하고 예측하는 예측 모델에 대한 AstraZeneca의 작업을 설명합니다.

• 실시간 모니터링: AstraZeneca는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 잠재적인 ADR을 예측하고 위험을 완화하며 환자 안전을 강화할 수 있게 되었습니다.
• 데이터 시각화 도구Tableau와 같은 시각화 플랫폼은 약물 반응에 대한 통찰력을 제공하여 과학자들이 데이터 패턴을 더 쉽게 분석하고 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

바이오제약 분야의 AI 미래: 생성적 피드백 루프와 책임 있는 AI

산업이 발전함에 따라 AI의 역할은 정적 분석에서 실시간 적응형 피드백 루프로 전환되고 있습니다. Karthikeyan 박사는 AI 모델이 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하고 개선될 것으로 예상하며, 이러한 전환은 역동적이고 반응성 있는 헬스케어 솔루션을 가능하게 할 것입니다.

• 생성적 피드백 루프: AI 모델이 실시간 데이터로부터 학습할 수 있게 함으로써, 바이오제약 회사는 지속적으로 적응하고 개선되는 역동적인 모델을 만들 수 있습니다.
• 책임 있는 AI 프레임워크: AstraZeneca와 업계의 다른 선도 기업은 투명성, 책임성, 환자 중심적 접근 방식을 강조하며 책임 있는 AI에 대한 벤치마크를 설정하고 있습니다.

지역 AI 개발: 책임 있는 AI에서 아시아의 역할

카르티케얀 박사는 책임 있는 AI 프레임워크를 구축하는 데 있어 아시아 국가, 특히 인도의 역할이 커지고 있다고 지적합니다. 이러한 프레임워크는 혁신과 윤리적 고려 사항의 균형을 맞추는 것을 목표로 하며, 특히 바이오제약과 같은 민감한 분야에서 그렇습니다. 국가 간의 협력적 접근 방식은 AI가 프라이버시와 데이터 보안을 존중하면서 번창할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다.

• 인도의 책임 있는 AI 컨소시엄: 인도는 책임 있는 AI를 위한 이니셔티브를 선도하고, 글로벌 표준을 준수하며 윤리적인 AI 배포를 보장하고 있습니다.
• 국제 협력: 아시아의 바이오제약 기업들은 AI 혁신의 최전선에 서기 위해 글로벌 기술 컨소시엄과 적극적으로 협력하고 있습니다.

카르티케얀 박사는 미래지향적인 관점으로 결론을 내리며, AI가 더 빠르고 정확하며 윤리적인 의료 솔루션을 만들어 바이오제약 분야에 혁명을 일으킬 것이라고 강조했습니다.

그는 신생 기업과 기존 회사 모두가 책임 있는 혁신에 참여하고, 업계 리더와 협력하여 영향력 있고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 만들 것을 장려합니다.

AI 도구는 기술적 문제를 해결할 뿐만 아니라 환자 안전과 데이터 무결성에 중요한 윤리 및 규제 표준을 준수해야 합니다.

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