[테크인트렌드] 커지는 AI 헬스케어...생성 AI 도입 늦으면 기회비용도 커진다

AI 헬스케어 2030년 260조원...연평균 성장률 37% 급성장

제약·바이오 '신약·관리·마케팅' 등 산업 전반의 경쟁력은 AI

전문가들 "생성 AI 프로세스 재편...기존 업무 방식 틀 깨야"

 

생성 인공지능(AI) 플랫폼 개발사 오픈AI의 챗GPT가 공개된 후 제약·바이오 산업에서도 생성 AI가 가져올 무한한 가능성에 대한 기대가 커지고 있다. AI 기술이 의료 분야에 점차 적용되기 시작한 2010년대 중반 등장한 ‘AI 헬스케어’에 대한 관심도 더욱 증폭됐다. AI 기술이 기업에는 그만큼 돈과 시간을 아껴주는 촉매제가 될 수 있기 때문이다.

28일 시장조사기관 프레시던스 리서치에 따르면 지난해 글로벌 AI 헬스케어 시장 규모는 206억5000만 달러(약 28조7000억원)에 이를 것으로 예상됐다. 또한 오는 2030년까지는 약 1879억5000만 달러(약 261조원)로 급성장하며 연평균 성장률(CAGR)이 37%에 달할 전망이다.

AI 헬스케어 시장은 개인화된 약물에 대한 수요 증가와 디지털 건강 데이터 보존 요구가 증가하면서 확대되고 있다. AI 헬스케어는 기존의 헬스케어 산업에 AI 기술이 합쳐진 것을 의미한다. 환자의 진료기록과 보험 청구 정보, 학계 논문, 생체 데이터, 유전체 정보 등 수집·통합된 정보를 AI가 분석해 적절한 진단과 치료 방식을 제공하는 방식이다.

시장 조사 업체 딜트로이트 인사이트에 따르면, 생성 AI는 제약·바이오 산업의 주요 이슈인 임상 개발과 의약품 제조 품질 관리, 마케팅 등 다양한 영역에서 그 영향력을 발휘할 것으로 관측된다.

AI는 제약·바이오 산업에서 신약 개발을 담당하는 임직원과 환자의 경험을 개선하고 궁극적으로 더 효과적인 치료법 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 

신약 개발의 경우, 기업 입장에서는 최소한의 비용을 들이고 최대한 짧은 시간 안에 입증할수록 이윤을 극대화할 수 있다. 최대한의 이윤을 내기 위해서는 신약 허가를 받기 위해 실시되는 임상 시험을 최대한 단축하는 것이 가장 중요하다. 그간 많은 기업은 적절한 비용으로 충족할 수 있는 유연한 임상시험을 실현하는 데 어려움을 겪어 왔다. 하지만 최근 AI 기술이 임상시험 전반의 일 처리를 빠르게 해 비용을 줄이고 있다는 소식이 잇달아 나오고 있다. 

AI는 의약품 제조 품질관리 영역에도 지대한 영향을 미칠 것으로 기대된다. 의약품은 인체에 직접적인 영향을 미치다 보니 의약품 제조 품질관리는 제약·바이오 기업이 주의를 기울이는 이슈이며 엄격한 규제 대상이다. 우선 AI가 관리 과정에서 보조 역할을 하면서 품질관리 담당자의 업무 절차와 작업을 간소화할 수 있다. 또한 사람의 두뇌와 손이 필요했던 수작업이 생성 AI의 자동화 기술로 대체되면서 문서화 및 검토 주기를 단축, 품질 관리의 효율성이 극대화할 수 있다.

이밖에도 생성 AI는 초개인화 콘텐츠 대량 생산, 상황에 알맞은 콘텐츠 제공, 방대한 양의 콘텐츠 관리 등으로 ‘고객 중심’ 마케팅 보조 역할을 톡톡히 해낼 수 있다. 특히 리더의 경우 모든 마케팅 영역에서 생성 AI의 잠재력을 활용할 수 있기 때문에 쉬우면서도 효과적인 마케팅 방안을 생각해 낼 수 있다.

전문가들은 현시점을 제약·바이오 산업의 생성 AI 도입이 불가피한 시대라고 진단한다. 제약·바이오와 같이 데이터 집약적인 산업에서는 특히 생성 AI에 대한 아무런 조치도 취하지 않을 경우 기회비용이 상당할 수 있다는 제언이다.

딜트로이트 헬스케어 산업 전문팀 관계자는 “제약·바이오 산업은 기존의 사업 운영에 혁신적인 변화가 일어날 가능성이 있는 문턱에 와 있다”며 “다른 혁신적인 기술과 마찬가지로 대중의 관심이 집중돼 있고 일각에서는 상당한 투자가 이뤄지고 있다”고 설명했다. 그러면서 “직원들이 생성 AI를 가지고 실험하고 비즈니스 프로세스를 재편하며, 기존 업무 방식에 대한 틀을 깰 수 있도록 하는 여력을 마련해줘야 한다”고 덧붙였다.