제약·바이오의 반복 업무는 AI로 상당 부분 자동화할 수 있습니다. 이 글은 제약·바이오 업무를 자동화하는 현실적인 순서와 주의점을 정리합니다.
dgm은 osFoundry 공급사(OS LLC)와 독립된 AI 도입 지원 파트너이며, osFoundry를 만든 회사가 아닙니다.
자동화하기 좋은 업무
먼저 규칙이 반복되고 양이 많은 업무를 찾습니다. 제약·바이오에서는 다음이 대표적입니다.
- 신약 후보물질 탐색
- 임상시험 문서(프로토콜·CSR) 작성·검토
- 약물감시 안전성 신호 분석
- 규제제출(eCTD) 문서화
단계별 접근
- 반복 업무를 한두 개 선정합니다.
- 작은 범위로 개념검증(PoC)을 진행합니다(기업 AI 도입 5단계 참고).
- 효과가 확인되면 다른 업무로 확산합니다.
자동화에서 놓치기 쉬운 것
제약·바이오 분야는 식약처(임상·허가·GxP)와 개인정보보호위원회(임상 가명처리)의 규율을 받습니다. 임상데이터와 화합물 IP는 최고가치 영업비밀이라 온프레미스 처리가 필요합니다. 자동화 과정에서 개인정보가 외부로 나가지 않도록 개인정보 보호법(PIPA)을 지키는 도입을 함께 설계해야 합니다. 함께 보면 좋은 글: 제약·바이오 AI 도입 사례, 제약·바이오 AI 도구.
osFoundry는 모델·도구·데이터를 한 계층에서 묶어 업무 흐름을 자동화하며, BYOK와 로컬·자체 호스팅을 지원합니다. dgm은 독립 파트너로서 제약·바이오의 자동화 설계와 osFoundry 구현을 지원합니다.