제약·바이오 현장에서 AI는 더 이상 먼 이야기가 아닙니다. 이 글은 제약·바이오 분야의 현실적인 AI 활용 사례와, 도입을 어떻게 시작하면 좋을지를 정리합니다.
dgm은 osFoundry 공급사(OS LLC)와 독립된 AI 도입 지원 파트너이며, osFoundry를 만든 회사가 아닙니다.
제약·바이오의 주요 AI 활용 분야
| # | 활용 분야 |
|---|---|
| 1 | 신약 후보물질 탐색 |
| 2 | 임상시험 문서(프로토콜·CSR) 작성·검토 |
| 3 | 약물감시 안전성 신호 분석 |
| 4 | 규제제출(eCTD) 문서화 |
이 가운데 한두 가지 명확한 과제부터 시작하는 것이 성공 확률이 높습니다.
데이터·규제 고려사항
제약·바이오 분야는 식약처(임상·허가·GxP)와 개인정보보호위원회(임상 가명처리)의 규율을 받습니다. 임상데이터와 화합물 IP는 최고가치 영업비밀이라 온프레미스 처리가 필요합니다. 그래서 모델에 종속되지 않는(BYOK) 방식과 데이터를 국내·사내에 두는 구조가 중요합니다. 데이터 주권 관점은 국산 AI vs 해외 AI에서 더 자세히 다룹니다.
도입은 어떻게 시작하나
AI 신약 스타트업과 대형 제약 R&D는 활발하고 규제문서 LLM은 초기입니다(확인 필요). 작은 과제로 개념검증(PoC)을 거친 뒤 확산하는 방식이 안전합니다. 전체 절차는 기업 AI 도입 5단계를 참고하세요. 함께 보면 좋은 글: 제약·바이오 AI 도구·솔루션, 제약·바이오 업무 자동화.
osFoundry는 모델 종속이 없고(BYOK), 사용량 기반 과금에 로컬·자체 호스팅이 가능한 AI 오케스트레이션 플랫폼입니다. dgm은 독립 파트너로서 제약·바이오의 osFoundry 도입을 진단부터 운영까지 지원합니다.