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AI, 임상 최대 난관 환자모집도 '척척'…2030년 '12조 시장' 성장

인공지능 활용 임상시험 증가…신약개발 기간 단축 장점
환자모집 대조군 구성 어려울 때 과거 데이터 활용 가능

[편집자주]

© News1 윤주희 디자이너
© News1 윤주희 디자이너

인공지능(AI)을 활용한 임상시험 솔루션 시장이 점차 증가하고 있다. AI 솔루션을 통해 임상시험의 최대 난관으로 여겨지는 대규모 환자모집 문제도 해결할 수 있는 만큼 신약 개발 시 활용 가치가 날로 높아지는 중이다.

21일 관련 업계에 따르면 AI 솔루션은 헬스케어 분야의 필수 요소로 성장하고 있다. 전세계에서 생성되는 데이터 양의 30%가 헬스케어 산업에서 발생하고 있어, 이 방대한 데이터 관리를 위해서라도 AI 몸값은 더욱 치솟는 상황이다.

세계 임상시험 분야에서 AI 솔루션을 활용한 시장은 2023년 18억8000만 달러(약 2조 5500억 원)에서 2030년 92억8000만 달러(약 12조 5600억 원)로 5배 넘게 성장할 것으로 예측된다. 이 기간 연성장률(CAGR)은 25.6% 수준이다.  

AI 솔루션이 주목받는 이유는 효율성 때문이다. 특히 AI 솔루션은 단순히 초기 물질 탐색 등에 소요되는 시간을 단축해 줄 뿐만 아니라 임상시험 과정에 있어 환자 모집의 어려움을 해결해 준다.

임상시험 IT 솔루션 기업 메디데이터는 임상시험 계획 및 기관 선정, 환자 모집 및 운영 단계에서 AI를 활용한 솔루션을 제공 중이다. 연구자들은 임상시험에 참여할 환자 모집을 가장 긴 시간이 필요하고, 개별 회사의 능력으로 조절할 수 없는 영역으로 지목한다.

실제 보건산업진흥원의 'AI를 활용한 신약개발 국내외 현황과 과제' 보고서에 따르면 임상시험의 약 80%가 환자 모집 일정을 충족하지 못하고, 임상3상의 30%가 환자 모집에 어려움을 겪는 것으로 나타났다.

임상시험 설계 시에는 윤리적 문제나 환자의 희소성을 이유로 대조군을 형성하기 어려운 상황이 발생하는데, AI는 과거 임상시험 데이터를 활용해 임상 설계에 따른 적합한 환자 대조군을 찾아내주는 역할을 한다.

또 해외 여러 국가에서 임상시험을 동시에 진행 중인 상황에서 지역별 환자 등록률과 경쟁 연구 대비 등록률 등을 분석할 수도 있다. 이때 연구자들은 환자 등록률이 떨어지면 원인을 찾아 분석하고, 개선해 임상시험 진행 속도를 높인다.

임상시험 솔루션 업계 관계자는 "국내의 경우 초기 임상 설계, 약물 탐색에 AI 솔루션 기능이 집중해 있지만, 해외에서는 환자 등록 등 다양한 단계에서 AI를 점차 활용하고 있다"면서 "AI는 임상시험의 실패 확률을 낮출 것"이라고 밝혔다. 
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