'제약사도 생성형 AI 도입 속도' 연구 효율보다 중요한 것은…

AI 요약

제약·바이오업계는 생성형 인공지능을 연구개발뿐 아니라 의약품 인허가와 품질관리 업무에도 도입해 방대한 자료 검색과 연구보고서 작성에 걸리는 시간을 단축하고 있습니다. GC녹십자는 허가 변경 업무 지원 챗봇 레귤레이터(RegulAItor)를 자체 개발해 수시간 걸리던 근거 검토를 30분 이내로 처리할 수 있다고 설명했고 검색증강생성(RAG) 기술로 FDA 가이드라인과 사내 문서를 검색하도록 했으며, 삼성바이오로직스는 삼성SDS와 규제 대응 자동화 시스템을 개발해 2024년 1월부터 500명 규모 시범운영을 통해 하루 약 1500건의 AI 요청을 처리했다고 밝혔습니다. 페이지원은 전자연구노트 ELNpro에 4개 AI 기능과 4단계 검증 모델을 적용해 누적 검증 실행 2092회와 동일 질문 20회 시험에서 사전 판정 기준 충족을 보고했으나 이는 회사 자체 검증 결과로 모든 상황의 정확성이나 규제 적합성을 보장하지 못하며 업계에서는 데이터 완전성·감사추적 확보와 AI 답변 근거 검증 및 사람의 최종검토 유지가 중요하다고 강조하고 있습니다.