생명 과학, 약리학 및 의료 분야에서 AI를 위한 기회
이 단원에서는 생명 과학 및 제약 의료 시나리오에 중점을 둡니다. 이후 단원에서는 의료 제공자의 시나리오에 대해 설명합니다.
AI 기회
이러한 시나리오는 생명 과학 및 제약 의료 분야에서 AI 솔루션을 구현할 때의 주요 이점 중 일부를 다룹니다.
연구 개발(R&D) 비용 절감
제약 산업은 과학 논문, 광범위한 데이터베이스 및 실험적 연구 결과를 포함하는 엄청난 양의 연구 데이터를 처리합니다. 문서 AI 기술은 이러한 풍부한 정보를 효율적으로 분석하고 요약하여 상당한 이점을 제공합니다. 예를 들어, AI 기반 데이터 분석은 잠재적인 유전자 치료 응용 프로그램의 발견을 신속하게 처리하여 연구원이 특정 질병에 대한 유망한 유전 적 표적을 정확히 파악할 수 있게 합니다. 또한 Azure OpenAI Services와 같은 생성 AI를 통해 연구원들은 자연어 대화에 참여하여 복잡한 연구 문서에서 중요한 인사이트를 검색할 수 있습니다.
탈중앙화 약물 시험 촉진
전통적인 약 예심은 전통적으로 중앙 집중식 헬스케어 설정에 의지하고, 잠재적으로 편견을 소개하고, 특정 인구 통계 그룹을 제외했습니다. 그러나 AI는 전체 약물 시험 프로세스를 향상시키는 다각적인 솔루션을 제공합니다. 첫째, 기록 평가판 데이터를 활용하여 가장 적절한 엔드포인트 및 바이오마커를 식별하면서 보다 적응적이고 효율적인 프로토콜을 만들어 평가판 설계 최적화에 중요한 역할을 합니다. 둘째, AI는 웨어러블, 환경 데이터 및 전자 건강 기록과 같은 다양한 데이터 원본을 집계하여 실제 증거를 수용합니다. 이를 통해 통제된 임상시험을 넘어 약물의 실제 안전성과 효과를 지속적으로 측정할 수 있습니다. 마지막으로 AI는 광범위한 임상 시험 데이터를 능숙하게 처리하여 데이터 분석을 간소화하여 기존의 통계적 접근 방식에서 종종 간과하는 미묘하면서도 중추적인 추세와 상관 관계를 식별할 수 있도록 합니다. 이 전체적인 접근 방식은 약물 개발 및 유효성 검사를 극적으로 촉진하여 새로운 혁신 시대를 시작합니다.
공급망 최적화
많은 제약 제품은 효능과 안전을 유지하기 위해 특수 저장 및 운송 조건이 필요합니다. AI 기반 공급망 최적화는 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘은 환경 조건을 실시간으로 모니터링하여 온도에 민감한 약물이 지정된 범위 내에서 저장 및 전송되도록 할 수 있습니다. 또한 AI는 놀라운 정확도로 수요를 예측하여 제약 제품의 과잉 공급 및 낭비를 최소화하면서 환자에게 일관된 공급을 보장할 수 있습니다.
출시 시간 가속화
모든 산업에서와 마찬가지로, 가능한 한 빨리 시장에 약물을 얻는 것이 기본입니다. 이러한 모든 사용 사례는 제품을 준비하는 데 필요한 시간을 최적화하므로 더 빠르게 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 약물 후보 검사에서 AI 알고리즘은 방대한 화학 데이터 세트를 분석하여 기존 방법보다 더 빠르게 잠재적인 약물 화합물을 식별할 수 있습니다. 또한 AI 지원 임상 시험 모집은 적격 환자와 적합한 임상 시험을 보다 효율적으로 일치시킬 수 있어 등록 시간을 줄일 수 있습니다. 그 결과, 제약 회사는 생명을 구하는 약물을 보다 신속하게 시장에 출시하여 업계에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
빈번한 사용 사례
Microsoft AI에서 제공하는 다양한 의료 AI 솔루션을 통해 이러한 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 애플리케이션의 대부분은 생산성을 높일 수 있도록 의료 전문가를 지원하도록 설계된 Copilot 접근 방식을 따릅니다. 목표는 전문 지식을 확대하는 것이지 대체하는 것이 아닙니다.
다음은 해당 부문의 조직이 수행하는 작업의 몇 가지 예입니다.
| 사용 사례 | 설명 |
|---|---|
| 리서치 도우미 |
AI 기반 연구 도우미는 방대한 데이터 세트를 탐색하고 분석하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 이러한 솔루션은 광범위한 의학 문헌 데이터베이스를 신속하게 수색하여 연구원이 주목할 만한 추세, 상관 관계 및 지식 격차를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예시로서, 암 연구 분야에서 AI 연구 도우미는 다수의 종양학 간행물을 신속하게 분석하여 새로운 치료 방법과 잠재적인 약물 후보를 찾아낼 수 있습니다. |
약물 개발  |
생성 AI는 약물 검색을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 알고리즘이 화학 구조를 분석하고 약물 후보에게 잠재적 분자 조합을 제안하는 시나리오를 고려합니다. 이 예비 스크리닝은 초기 단계 약물 개발에 필요한 시간과 자원을 크게 줄여 연구원이 성공 가능성이 높은 가장 유망한 화합물에 집중할 수 있게 합니다. |
팀 커뮤니케이션  |
생명 과학, 제약 및 의료 부문 내의 학제 간 협력은 때때로 통신 스타일과 우선 순위가 다르기 때문에 어려울 수 있습니다. AI 기반 가상 도우미는 실시간 언어 번역 서비스를 제공하고 팀 구성원 간의 원활한 통신을 촉진하여 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 통신 도구는 방사선 전문의의 연구 결과를 모든 치료 팀 구성원이 쉽게 이해할 수 있는 용어로 변환할 수 있습니다. 이 솔루션은 복잡한 의료 절차 중에 명확하고 효율적인 의사 결정을 보장합니다. |
다음으로, 의료 공급자에게 가장 유용한 AI 사용 사례와 Microsoft AI를 통해 구현할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.