AI가 임상시험 설계 망친다?…“결함 학습해 실패 반복” 경고

AI 요약

임상데이터 분석 기업 페시(Phesi)는 60만 건 이상의 임상시험 프로토콜을 분석한 결과 실제 환자 데이터 및 결과와 연결된 프로토콜 비율이 29.3%에 불과했고, 종양학은 11만6746건 중 30.9%, 유방암은 1만5977건 중 31.2% 수준이라고 밝혔습니다. 페시는 많은 프로토콜이 기존 시험을 참고해 작성되므로 설계와 실제 환자 경험 간 단절이 반복될 수 있고, 젠 리 박사는 AI가 과거 템플릿을 대량 학습하면 기존 결함이 더 빠르게 확산될 위험이 있다고 경고했습니다. 페시는 과도히 제한적이거나 복잡한 설계로 인한 환자 모집 실패와 결과 미보고를 단절의 원인으로 지목하며, 리 박사는 AI 기반 최적화를 위해서는 실제 환자와 결과가 연결된 프로토콜을 식별할 수 있는 데이터 품질과 연결성 확보가 우선이라고 강조했습니다.