![<strong>딥시크</strong><br>
[중국 인공지능(AI) 딥시크 휴대전화 애플리케이션 로그인 화면. [연합]](http://www.hmj2k.com/data/photos/20250206/art_17390522034845_2315f5.jpg)
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.