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4일 오전 서울 강남구 인터콘티넨탈 호텔에서 열린 '넥스트 서울 2024' 컨퍼런스. 단상에 오른 이영철 셀트리온 데이터관리센터장(상무)이 '임상시험에서 환자의 간손상 지표가 정상치를 초과하면 어떻게 기록해야 하느냐'는 질문을 챗GPT에 던졌다. 답변이 돌아오자 객석에서는 작은 감탄사가 터져 나왔다.
오픈AI가 만든 생성형 인공지능 모델인 챗GPT는 이 센터장의 물음에 △임상시험 프로토콜 △피험자 상태 △임상의 판단 총 3가지 기준에 따라 기록 여부가 달라질 수 있다고 했다. 그러면서 기록할 때 필요한 용어를 국제공통의약용어집(MedDRA)에서 찾아 제공했다.
이 센터장은 "AI가 전부는 아니더라도 기본적인 업무를 해결할 수 있음을 보여주는 사례"라며 "앞으로 AI는 임상시험 과정 중에 발생 가능한 리스크를 미리 예측하고 해결책을 알려줄 수 있을 것"이라고 했다.
이 센터장은 이날 글로벌 임상시험 지원 플랫폼 기업인 메디데이터가 개최한 컨퍼런스의 연사로 참여해 신약개발과 임상시험에 들어가는 막대한 시간과 비용을 줄여줄 수 있는 AI 기술의 잠재력을 소개했다.
미국 식품의약국(FDA) 등에 따르면 임상 1~3상 시험을 진행하는 데는 약 10년의 시간과 20억달러(2조7000억원)의 비용이 발생한다.
이 센터장은 "임상현장에서는 AI 기술이 이미 보편적으로 사용되고 있다"며 "약물에 잘 반응하는 피험자를 선택해 임상시험에 투입하거나, 대조군을 사람이 아닌 데이터로 구성하는 시도도 이뤄지고 있다"고 설명했다.
이어 "국내에서 승인된 임상시험 수는 지난 20년 사이 14배가량 늘어났다"며 "최근에는 AI 기술로만 개발한 물질이 임상에 진입했다. 임상시험 진행 과정에도 AI 기능이 점차 늘어날 것"이라고 했다.
그는 셀트리온이 진행 중인 AI 연구도 소개했다. 임상시험에서 허가를 받고 채취한 환자들의 유전체로 구성된 데이터베이스인 '하이 뱅크(HI Bank)'다. 셀트리온은 이 데이터를 분석해 특정 질병과 개별 환자간 이해도를 높일 것으로 기대하고 있다.
이 센터장은 "몇 년 전부터 임상에 참여한 환자들의 추가 동의를 받아 유전체 데이터를 계속 축적하고 있다"며 "저희 AI쪽 그룹이 이를 모델링하는 등 열심히 연구하고 있다"고 밝혔다.
끝으로 이 센터장은 AI 기술이 우수한 기능만큼이나 아직 한계도 뚜렷한 만큼 사용 시 유의가 필요하다고 강조했다.
그는 "임상에는 표준화되지 않은 데이터가 많다 보니 노이즈(부정확성)가 커 활용하기 어렵다는 문제가 있다"며 "이밖에 윤리적 문제나 AI 모델의 신뢰성 등의 한계가 있다"고 했다.
그러면서 "기술적 한계 때문에 못 쓴다는 게 아니라 이를 이해하고 사용해야 한다는 뜻"이라며 "임상데이터를 더 이상 종이에 작성하지 않고 전산에 입력하듯이 AI 기술은 자연적으로 모든 업무 기능에 들어오게 될 것"이라고 내다봤다.
