생성˳ AI는 폭발적인 성장세와 급속한 도입률을 바탕으로 2023년을 를 대표하는 키워드가 되었고 현재도 ING 중입니다. 현재 생성˳ 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.
생성˳ AI는 광범위한 활용도 및 기능에 힘입어 다양한 산업 전반에 도입되었습니다. 전체 응답자 중 79%가 업무 및 업무 외적 분야에서 생성˳ AI에 대한 일정 수준의 노출 경험이 있다고 답했으며, 22%는 직장에서 생성˳ AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했습니다(McKinsey, 2023). 반면 헬스케어, 제약 및 의료기기 산업의 경우, 업무 환경에서 생성˳ AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답한 비율은 6%에 불과했습니다(, 2023). 하지만 약 3/4(70%)에 이르는 CEO가 경쟁력 유지를 위해 생성˳ AI에 대한 투자를 가속화하고 있다고 답한 결과를 고려할 때, 이러한 상황에도 빠른 변화가 찾아올 것으로 예상됩니다 (, 2023).
Sanofi와 같은 선도적인 기업은 했습니다. 또한 Insilico는 생성˳ AI를 이용해 발견한 약물의 제2상 임상시험에 돌입했으며, 여성암과 관련해 새로운 요법들이 AI를 통해 계속해서 발견되고 있습니다 (, 2023).
AI의 신뢰도는 학습한 데이터의 신뢰도에 의해 좌우됩니다. 이러한 점은 생성˳ 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 생성˳ AI
메디데이터는 생성˳ 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 생성˳ 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 모델은등 동료 검토를 실시하는 산업 내 여러 유명 컨퍼런스에서 소개되었습니다. 또한 팀은 ICML에서 치열한 경합 끝에 최우수 논문상을 수상하기도 했습니다.
메디데이터의 고유한 생성˳ 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. 생성˳ AI가 임상 환경에 미친 영향은 아직 시작에 불과합니다.