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인공지능 신약개발,인식과 정보의 간극 줄이는 게 급선무

한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터, 산·병·정 워크숍’ 개최



인공지능 기반 신약개발을 촉진하려면 인공지능과 신약개발 등 전문영역 간 인식과 정보의 간극을 줄여야 한다는 전문가들의 진단이 나왔다.


한국제약바이오협회 인공지능신약개발지원센터(센터장 김우연)가 보건복지부, 보건산업진흥원과 함께 지난 16일부터 양일간 충청남도 소노벨 천안에서 개최한 ‘제약바이오산업의 디지털 전환과 인공지능 활용 신약개발 가속화 산·병·정 워크숍’에서다.


제약기업 연구원과 인공지능 개발자, 정부 관계자 등 60명이 참석한 이날 워크숍에서 전문가들은 △AI 신약개발의 걸림돌과 해소방안 △산·병·정 협업 활성화 방안 △AI 신약개발 성공사례 도출 방안을 주제로 분임토의를 진행했다.


AI 개발자와 AI 의뢰자 간의 인식과 정보의 간극을 줄이는 문제와 관련, 분임토의 참석자들은 “AI에서 나온 결과값을 전문가가 보완하여 협업의 시너지를 낼 수 있다는 공통된 인식이 필요하다”고 입을 모았다. 또 “협업을 가로막는 정보의 비대칭 문제는 두 전문영역 사이에서 중개 역할을 할 융합인재 양성 및 인공지능신약개발센터의 역량 강화를 통해 풀어가야 한다”고 강조했다.


참석자들은 또한 “AI 기반의 신약개발 활성화를 위해선 성공사례 도출이 요구된다”면서 “임상 진입 등 단순하고 커다란 성공 지표를 설정하기 보다 실무적으로 합의된 성과를 기준으로 성과지표를 유연하게 설정하는 동시에 정교하고 세분화해야 한다”는 의견을 제시했다.


산·병·정 협업 활성화 방안에서는 제약기업의 주도적 역할과 정부의 마중물 역할이 중요하다는데 의견이 모아졌다. 분임토의를 이끈 한 참석자는 “신약개발의 복잡한 단계와 IP 공유 등 여러가지 관련 문제를 고려할 때, 산·병·정 협력 연구를 원활히 진행하기 위해서는 제약회사가 주도적으로 프로젝트를 이끌고 관리해야 한다”고 말했다.  또 “정부자금이 투여되는 사업이 유의미한 성공사례를 도출하려면 다수의 프로젝트가 추진되어야 하고 신약개발 과정의 특수성을 충분히 고려하여 지원할 필요가 있다”고도 했다.


특히 데이터와 관련해선 “데이터의 양과 품질이 중요하나 퍼블릭 데이터만으로는 한계가 있는데다 질병별로 데이터의 양과 질에서 편차가 심하고, 국내 대형병원의 데이터는 품질이 우수하나 접근하기 어렵다“면서 접근권 제한 규정 완화를 주문했다. 

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성과 중심 적정성 평가 전환에... 의료계 ‘기대와 긴장’ 교차 건강보험심사평가원이 공개한 ‘2026년도 요양급여 적정성 평가 계획’을 두고 의료계에서는 기대와 우려가 동시에 나오고 있다. 개별 질환 중심의 평가에서 성과 중심 종합평가로 전환하고, AI·디지털 기반 평가체계를 강화하겠다는 방향성에는 공감하면서도, 평가와 보상이 실제 현장의 부담을 줄일 수 있을지에 대해서는 신중한 반응이 적지 않다. 이번 계획의 핵심은 ‘성과중심의 실용적 평가체계 강화’다. 심사평가원은 의료기관의 진료 유형과 종별 기능을 고려한 평가·성과모형을 바탕으로, 성과에 따른 보상체계를 정비하겠다고 밝혔다. 의료계 일각에서는 “그동안 적정성 평가는 지표 충족 여부에 치우쳐 실제 의료의 질을 충분히 반영하지 못했다”며 “성과 중심 평가로의 전환 자체는 바람직한 방향”이라는 평가가 나온다. 특히 급성기 뇌졸중 평가에서 단순 치료 여부가 아닌 ‘최종 치료 역량’까지 반영하겠다는 방침에 대해서는 필수의료를 담당하는 의료기관들 사이에서 긍정적인 반응이 나타난다. 한 대학병원 관계자는 “중증·응급 환자를 실제로 감당할 수 있는 역량이 평가에 반영된다면, 필수의료를 유지하는 의료기관에 대한 사회적 인정이 커질 수 있다”고 말했다. 다만 성과 중심 평가가 또 다

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