[의학신문·일간보사=김상일 기자]다국적제약사들이 인공지능을 R&D 전 과정에 적극 도입하며 생산성 제고와 신약 개발 혁신을 가속화하고 있다. AI는 단순한 기술 도입을 넘어 제약산업의 가치사슬 전반에 걸쳐 핵심 경쟁력으로 자리잡고 있으며, 환자 맞춤형 치료와 환자 중심 의료를 앞당기는 ‘게임 체인저’로 부상하고 있다.
AI를 활용한 또 다른 중요한 변화는 ‘예측’이 가능해졌다는 점이다. 최근에는 과거 데이터뿐 아니라 글로벌 경제 상황이나 정책과 같은 다양한 거시적 요소를 함께 반영해 예측할 수 있는 툴을 적극적으로 활용하고 있다.
또한 매출과 비용을 예측하는 기능을 시스템에 접목하는 작업도 진행 중이다. 이러한 변화로 과거에는 재무 담당자들이 수작업으로 수행하던 많은 프로세스가 디지털화됐고, 동시에 전 세계 경영진이 동일한 데이터를 기반으로 논의하고 의사결정을 내릴 수 있게 됐다는 점이 큰 변화이다.
또 한 가지 중요한 변화는 경영진의 우선순위에 맞는 맞춤형 인사이트를 제공할 수 있다는 점이다. 예를 들어 CFO와 지역 리더, 각 비즈니스 리더가 중요하게 보는 지표가 서로 다를 수 있는데, AI는 이러한 차이를 반영해 각자의 관점에 맞는 정보를 제공한다.
이를 통해 각 리더가 중요하게 보고 있는 목표나 성과가 현재 어느 수준에 있는지, 어떤 부분이 목표 대비 미달되고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있으며, 이러한 인사이트를 기반으로 보다 효과적인 비즈니스 의사결정을 지원하고 있다.
사노피는 카카오헬스케어와 의료 데이터 기반 RWE(Real-World Evidence) 실증 연구 및 AI 솔루션 개발을 위한 MOU를 체결했다. 양사는 연합학습 기반 AI 모델을 공동 개발해 파브리병·천식 등 질환 영역에서 조기 진단과 맞춤형 관리 모델을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.
또한 사노피가 사용하는 AI 대표적인 툴로는 ‘Plai’와 ‘Concierge’가 있다. Plai는 회사가 보유하고 있는 다양한 데이터를 통합해 분석하고 실시간으로 정보를 제공하는 내부 데이터 통합 플랫폼이다.
과거에는 여러 시스템에 분산된 데이터를 각각 추출해 엑셀로 분석하는 과정이 필요했다면, 현재는 Plai를 통해 매출, 투자, 예산 등 주요 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다.
이를 통해 데이터 접근성이 크게 향상됐고, 특정 담당자에게 의존하지 않고 다양한 이해관계자들이 동일한 데이터를 동시에 확인할 수 있게 됐다. 그 결과 의사결정 속도가 크게 개선됐으며 리스크 관리와 기회 포착 측면에서도 많은 도움이 되고 있다.
바이엘은 사내 AI 플랫폼과 글로벌 파트너십을 통해 R&D 생산성을 높이고 있다. 사이 자스티 바이엘 데이터 사이언스 및 인공지능 총괄 부사장은 “AI를 활용해 2030년까지 R&D 생산성을 40% 향상시키는 것을 목표로 한다”며 “익명화된 환자 중심 데이터와 AI 플랫폼 아키텍처를 통합해 신약 개발 속도를 높이고 있다”고 밝혔다.
바이엘은 밴더빌트 대학교 의료센터, 핀젠(FinnGen), 싱가포르 프리시즈(PRECISE) 등과 협력해 글로벌 데이터 생태계를 구축하고 있으며, 심혈관·신장 질환 등 주요 분야에서 신약 개발을 가속화하고 있다.
화이자는 AI 기반 모델링·시뮬레이션을 통해 임상 성공률을 높이고 있으며, 코로나19 치료제 개발 과정에서도 AI를 적극 활용했다. 노바티스는 인공지능과 데이터 과학, 그리고 디지털 기술을 신약 개발 전 과정에 접목하기 위해 마이크로소프트와 전략적 제휴를 맺고, AI 기술을 통해 신약 개발 기간을 단축하고 데이터를 분석하는 전문 연구 조직을 운영하고 있습니다.
또한 AI 스타트업(PathAI, 릴레이션 등)과 협업하여 면역·피부과 질환의 새로운 표적을 발굴하고, 유전성 질환 진단에 AI 기술을 활용하여 분석 효율을 높이고 있다.
로슈는 엔비디아와 협력해 제약업계 최대 규모의 AI 팩토리를 구축, 암·신경계·희귀질환 연구를 가속화하고 있다. 아스트라제네카는 2026년 1월 미국 모델라 AI(Modella AI)를 인수하여 멀티모달 AI 파운데이션 모델을 항암제 연구에 도입하는 등 AI 기술을 핵심 성장 동력으로 삼고 있다
다국적제약사 관계자는 "다국적제약사들은 AI와 전략적 파트너십을 결합해 R&D 생산성을 높이고, 신약 개발 속도를 단축하며, 환자 맞춤형 치료를 구현하고 있다"며 "데이터와 AI의 결합은 제약산업의 새로운 시대를 열고 있으며, 환자 중심 의료와 맞춤형 치료 시대를 앞당기는 핵심 동력이 될 것"이라고 전망했다.
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