'딥시크 쇼크'에 제약·바이오 산업 생성형 AI 활용 주목

신약 개발·임상 설계에 AI 도입…"정확도·개인정보 유출 문제 해결해야"

  중국 인공지능(AI) 모델 딥시크를 계기로 생성형 AI에 대한 산업계 관심이 다시금 쏠리고 있다.

 글로벌 제약·바이오 업계도 신약 개발 등에 생성형 AI를 활발히 도입하는 추세다.

 9일 업계에 따르면 시장조사기관 글로벌마켓인사이트는 헬스케어 분야 내 생성형 AI 시장 규모가 2023년 18억 달러(약 2조6천억원)에서 2032년 221억 달러(약 32조원)로 연평균 32.6% 성장할 것으로 전망했다.

 글로벌 컨설팅 업체 맥킨지의 싱크탱크 맥킨지글로벌연구소(MGI)는 생성형 AI가 제약 및 의료제품 산업에서 신약 화합물 식별 과정 및 개발·승인을 가속할 것으로 예측했다.

 한국바이오협회는 생성형 AI가 특히 신약 개발 분야에 적지 않은 기여를 할 것이라고 평가했다.

 협회는 최근 발간한 보고서에서 "생성형 AI 모델은 원하는 구조나 기능을 가진 새로운 소분자, 핵산 서열 및 단백질을 생성하는 데 사용돼 신약 개발을 지원한다"며 "성공적인 약물의 화학 구조를 분석하고 변이를 시뮬레이션함으로써 기존 약물 방식보다 더 빠른 속도로 잠재적인 약물 후보를 생산할 수 있다"고 설명했다.

 아울러 신약 효능과 안전성을 예측하고 약물 개발을 위한 신규 표적을 정확히 찾아내 효과적인 치료법 개발에도 도움을 줄 수 있다고 협회는 부연했다.

 복잡한 임상 시험을 설계하고 수정하는 데도 생성형 AI를 활용할 수 있다.

 대규모 환자 데이터를 분석해 임상 시험에 적합한 대상군을 선정하고 시험 설계에 필요한 요소를 제시해 임상 시험 효율성을 높이는 것이다.

 텍스트 외 음성, 이미지, 동영상 등 여러 데이터를 분석하고 처리하는 AI 모델인 멀티모달 대형 언어모델(LMM)을 도입하면 패혈증 등 임상 악화의 초기 징후를 감지, 시험을 수정하거나 중지하는 데도 도움을 받을 수 있다.

 우리나라 제약·바이오 기업도 생성형 AI 시장에 속속 뛰어들고 있다.

 삼성바이오로직스는 지난해 말 생성형 AI를 활용한 단백질 디자인 기술을 보유한 미국 바이오 벤처 기업 '제너레이트 바이오메디슨'에 투자했다.

 신약후보물질 도출 가능성이 높은 기업에 투자해 향후 위탁생산(CMO), 공동개발 등 협력 관계를 구축하고 AI 기반 사업 성장을 촉진한다는 목적이다.

 SK바이오팜은 지난달 남미 최대 제약사 중 하나인 유로파마와 미국 내 조인트 벤처(JV·합작법인)를 설립하고 AI 기반 뇌전증 관리 플랫폼을 사업화한다고 밝혔다.

 자체 개발한 뇌파 분석 AI 기술 및 뇌파 측정 웨어러블 디바이스 기술을 활용, 뇌전증 발작 여부를 실시간 모니터링하고 의료진의 데이터 기반 치료 계획 수립을 지원한다는 방침이다.

 헬스케어 스타트업 숨빗AI는 작년 말 흉부 엑스레이 초안 판독문 작성 소프트웨어 'AIRead-CXR'의 임상시험계획 승인을 신청했다.

 해당 소프트웨어는 흉부 엑스레이(CXR)에서 탐지할 수 있는 다양한 소견에 대한 개인화된 초안 판독문과 비정상 가능성을 영상의학과 의료진에게 제공하는 생성형 AI 기반 의료기기다.

 다만 제약·바이오 산업에 생성형 AI를 활용하는 것과 관련한 우려도 제기된다.

 생성형 AI의 단점 중 하나로는 정확한 답을 찾지 못할 경우 학습 내용 중 비슷한 부분만 묶어 잘못된 정보를 제공하는 '환각' 현상이 지목된다.

 따라서 결과물이 환자에게 배포되기 전에 의료진 등 전문가가 이를 반드시 검토해야 한다고 한국바이오협회는 당부했다.

 생성형 AI가 수집하는 환자의 의료 데이터 등과 관련한 개인정보보호 문제도 부각된다.

 앞서 대웅제약 등 기업은 딥시크의 정보 유출 우려가 불거지면서 임직원 업무 PC에서 딥시크 접속을 차단한 바 있다.

 한국바이오협회는 "AI 사용에 따른 부정확한 진단과 치료는 개인 건강을 위협하고 의사결정 책임소재 문제와 의료현장 혼란을 유발할 수 있다"며 현장에서 활용되는 생성형 AI에 대한 구체적 규제 방안이 마련돼야 한다고 촉구했다.


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