신약 개발 기간 7년에서 2년으로… 가트너가 전망한 제약산업의 최신 기술 동향

Top Technology Trends for Life Science CIOs for 2025

2028년까지 운영 효율 30% 향상 전망

생명과학 산업에서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술 도입이 급속도로 확산되고 있다. 이는 단순한 마케팅 차원의 유행을 넘어, 생명과학 기업들이 실질적인 성과를 거두고 있음을 보여준다. 가트너 보고서에 따르면, 2028년까지 생명과학 기업들은 AI 기반 자동화와 고급 분석 기술을 가치사슬 전반에 통합함으로써 운영 효율성을 30% 향상시킬 것으로 전망된다.

현재 인실리코 메디신(Insilico Medicine)과 리커전(Recursion) 같은 기업들은 AI를 활용하여 기존에 수년이 걸리던 유망 약물 후보 발굴 과정을 몇 주 만에 완료하는 성과를 보여주고 있다. 임상 개발 영역에서는 사노피(Sanofi)와 일라이 릴리(Eli Lilly)가 이섭(Yseop)과 같은 벤더의 자연어 생성 기술을 활용해 임상 문서 보고서 작성 시간을 약 30% 단축했다. 제약 제조 및 상업화 분야에서도 AI 기반 시스템이 예측 유지보수, 품질 관리, 시장 인텔리전스를 통해 운영 효율성을 높이고 있다. 더 나아가 IQVIA와 NVIDIA는 맞춤형 기초 모델과 에이전트 AI 워크플로우를 구축하여 연구, 임상 개발, 신약 접근성을 가속화하는 협력을 발표했다.

이러한 AI 혁신은 생명과학 기업에게 전임상 생산성 향상, 임상 시험 병목 현상 해결, 규제 프레임워크 발전, 인프라 투자 확대, 인력 개발이라는 과제를 안겨주고 있다. 기업들은 데이터 관리 전략 개발, 클라우드 및 고성능 컴퓨팅 인프라 투자, 정보학 및 IT 팀의 새로운 기술 경로 설정이 필요하다.

2027년까지 생명과학 기업 75%가 클라우드 기반 컴포저블 아키텍처 도입 예상

생명과학 기업들은 빠르게 변화하는 시장 상황에 대응하면서 비용을 관리하고 규제 준수를 개선하기 위해 클라우드 기반 컴포저블 아키텍처로 전환하고 있다. 가트너의 전략적 계획 가정에 따르면, 2027년까지 생명과학 기업의 약 75%가 AI 생성 비즈니스 애플리케이션을 구동하기 위해 클라우드 기반 컴포저블 아키텍처 접근 방식을 채택할 것으로 예상된다.

노바티스(Novartis)는 이미 AWS에서 컴포저블 아키텍처로 기술 운영을 구축한 사례로 꼽힌다. 이러한 아키텍처 접근 방식은 디지털 역량의 신속한 조립을 통해 조직이 운영을 간소화하고 혁신을 가속화할 수 있게 한다. 가치 사슬 전반에 걸쳐 데이터 접근성을 향상시킴으로써 기업은 변화하는 시장 요구에 빠르게 적응하고 기술 부채를 줄일 수 있다.

이 트렌드가 부상하는 이유는 확장성과 유연성 확보, 디지털 전환 가속화, 협업 및 데이터 접근성 개선, 비용 절감 요구, 기술 부채 감소 때문이다. 산업 클라우드 플랫폼(ICP)과 컴포저블 아키텍처 도입은 생명과학 기업의 IT 제공 방식을 재정의하고 있으며, 지속적인 생산성 향상, 운영 민첩성, 규제 준수 강화, 디지털 전환 가속화라는 중요한 이점을 제공한다.

이를 위해 생명과학 CIO들은 비즈니스 전략과 일치하는 컴포저블 아키텍처에 대한 명확한 비전을 수립하고, 산업 클라우드 플랫폼과 컴포저블 아키텍처를 활용하는 비즈니스 주도 IT 전략을 개발해야 한다. 또한 현재 클라우드 제공업체와 지원 방법론이 실제로 컴포저블 비즈니스를 지원하는지, 아니면 단순한 인프라 수준인지 평가하고, 컴포저블 접근 방식을 효과적으로 확장하는 데 필요한 조직 역량, 거버넌스 프레임워크, 아키텍처 표준을 정교화해야 한다.

2027년까지 40%의 기업이 고급 분석으로 의사결정

생명과학 산업은 빅데이터와 같은 고급 분석 기술이 핵심 운영을 재편하면서 변혁을 겪고 있다. 알파폴드(AlphaFold)의 혁신적인 단백질 구조 예측에서부터 화이자(Pfizer)의 코로나19 백신 프로그램에서 보여준 데이터 기반 임상 개발 전략에 이르기까지, 기업들은 혁신을 가속화하고 의사결정을 향상시키기 위해 분석 기술을 적극적으로 활용하고 있다.

가트너는 2027년까지 생명과학 기업의 40%가 고급 분석 플랫폼을 통해 주로 전략적 결정을 내리게 되어 더 빠른 개발 일정과 시장 성장 가속화를 이룰 것으로 전망한다. 이러한 변화는 단순한 운영 효율성을 넘어 새로운 기회와 경쟁 우위를 확보하기 위한 전략적 필수 요소가 되고 있다.

이 트렌드가 부상하는 원인으로는 데이터의 폭발적 증가, 전략적 투자와 비용 최적화 요구, 규제 압력, 기술적 발전을 꼽을 수 있다. 다양한 데이터 원천(유전체학, 웨어러블, 전자 의료 기록 등)의 급증으로 통찰력 생성을 위한 새로운 기회가 창출되고 있다. 예를 들어, 노보 노디스크(Novo Nordisk)의 세마글루타이드에 대한 다양한 치료 영역에 걸친 통합 분석은 포괄적인 데이터 분석이 어떻게 더 넓은 치료 기회를 드러낼 수 있는지 보여준다.

고급 분석과 데이터 기반 전략의 채택은 생명과학 기업의 운영 및 전략적 환경을 재정의할 것이며, 혁신 가속화, 증거 기반 개발, 운영 우수성, 환자 성과 개선, 인력 요구 변화와 같은 중요한 영향을 미칠 것이다.

이를 위해 CIO들은 점점 증가하는 통찰력 요구에 대응하는 데이터 및 분석 생태계 청사진을 작성하고, 모든 조직 수준에서 데이터 활용 능력을 향상시키기 위한 포괄적인 교육 프로그램을 만들어야 한다. 또한 규제 준수를 유지하고 민감한 정보를 보호하기 위한 강력한 거버넌스 정책을 수립하고, 공유 통찰력을 통해 혁신을 가속화하기 위한 기술 제공업체, 학술 기관, 의료 기관과의 전략적 파트너십을 구축해야 한다.

7년에서 2년으로: 디지털 변혁을 통한 신약 개발 기간 획기적 단축

생명과학 산업에서 디지털 변혁은 단순한 자동화를 넘어 핵심 비즈니스 프로세스와 조직 문화를 근본적으로 재구상하는 전략적 전환을 의미한다. 가트너의 전략적 계획 가정에 따르면, 2027년까지 생명과학 기업들은 프로세스 디지털화를 통해 비즈니스 성과를 개선하여, 제품이 임상 전 단계에서 상용화까지 7년 이내에 정기적으로 이동할 수 있게 될 것으로 예상된다.

규제 요구사항으로 인해 점진적인 프로세스 변환이 필요하므로, 기업들은 시간, 비용, 품질, 안전, 경험, 위험 감소 측면에서 체계적인 개선에 초점을 맞추고 있다. 이미 노바티스(Novartis)의 퀀텀블랙(QuantumBlack)과의 작업이나 브리스톨 마이어스 스퀴브(Bristol Myers Squibb)의 뉴로코어(Nurocor)와의 디지털 프로토콜 이니셔티브 작업과 같은 디지털 이니셔티브가 진행되고 있다.

이러한 변혁은 가치 사슬 전반에 걸쳐 나타나고 있다. 연구 개발에서는 AI 기반 발견 플랫폼, 디지털 바이오마커, 인실리코 연구가 후보 선정을 혁신하고 있으며, 임상 개발에서는 분산형 임상시험과 실제 증거 플랫폼이 연구 실행을 재정의하고 있다. 제조 영역에서는 디지털 트윈 기술과 스마트 공장이 생산 운영을 변화시키고, 상업 영역에서는 디지털 참여 플랫폼과 실제 데이터 분석이 시장 전략을 발전시키고 있다.

이 트렌드가 부상하는 이유로는 운영 모델 변화, 운영 효율성 확보, 클라우드 솔루션 도입, 데이터 확산, 자동화 및 로봇 공학 발전 등이 있다. 디지털 생명과학 아키텍처의 구현은 공급망 네트워크, 디지털 및 분산형 임상시험, 디지털 트윈, AI 활성화, 디지털 치료제 및 동반 앱과 같은 차세대 기술 투자를 위한 기반을 제공한다.

CIO들은 디지털화를 핵심 목표로 명시적으로 포함하고, 디지털 목표 추구에 있어 비즈니스 팀과 협력하여 성과 중심 지표(ODM)를 정의함으로써 새로운 디지털 솔루션이 구현될 때 이득을 모니터링하고 디지털 이니셔티브에 대한 진행 상황을 추적할 수 있도록 해야 한다.

2028년까지 보안 강화로 디지털 솔루션 채택 30% 증가 전망

생명과학 산업은 클라우드 호스팅 웨트랩과 같은 기술을 활용하고 원격 모니터링이 발견을 혁신하면서 디지털 전환을 진행하고 있지만, 이러한 발전은 공격 표면을 확대시키고 있다. 랜섬웨어, 내부자 위험, AI 기반 허위정보 캠페인과 같은 사이버보안 위협은 기업의 운영, 데이터 무결성 및 기관 신뢰를 위협하고 있다. 2017년 머크(Merck) 랜섬웨어 공격과 2024년 센코라(Cencora) 데이터 유출 사건(바이엘과 노바티스에 영향)과 같은 고위험 사례는 위협 환경이 점점 심각해지고 있음을 잘 보여준다. AI와 딥페이크 기술의 확산은 허위정보와 사칭 캠페인을 통해 과학적 프로세스에 대한 신뢰를 약화시키는 새로운 공격 벡터로 합성 미디어를 도입하고 있다.

가트너는 2028년까지 생명과학 기업들이 고급 사이버보안 및 허위정보 보안 조치를 통해 확보한 향상된 신뢰로 인해 디지털 솔루션 채택을 30% 가속화할 것으로 전망한다. 이는 보안 및 허위정보 방어 능력이 이해관계자 신뢰와 디지털 전환 목표에 직접적인 영향을 미침을 의미한다. 이 트렌드가 부상하는 이유로는 AI, 의료사물인터넷(IoMT), 클라우드 플랫폼과 같은 첨단 기술 채택, 지적 재산권(IP), 임상 시험 데이터, 보호 대상 건강 정보(PHI)와 같은 민감한 데이터 위험 증가, AI 기반 허위정보 캠페인 증가, 데이터 프라이버시와 규제 초점 강화 등이 있다.

CIO들은 데이터 보호 규정 준수를 위한 명확한 보안 관리 프로토콜을 수립하고, 다중 인증, 생체 인식 시스템, AI 기반 위협 탐지와 같은 현대적인 사이버보안 솔루션을 배포해야 한다. 또한 벤더와 파트너에게 엄격한 사이버보안 표준 준수를 요구하고, 합성 미디어 탐지 기술에 자원을 할당하며, 딥페이크와 랜섬웨어를 포함한 새로운 위협에 대한 인식을 구축해야 한다.

FAQ

Q: 생명과학 기업이 AI를 도입할 때 가장 큰 장벽은 무엇인가요?

A: 생명과학 기업이 AI를 도입할 때 직면하는 주요 장벽으로는 데이터 인프라 구축 문제, 규제 프레임워크 적응, 전문 인력 확보가 있습니다. 특히 FAIR(찾기 쉽고, 접근 가능하며, 상호운용 가능하고, 재사용 가능한) 데이터 원칙을 적용한 종합적인 데이터 관리 전략이 필요하며, 도메인 전문성과 AI/ML 역량을 결합한 하이브리드 팀 구성이 중요합니다.

Q: 디지털 전환이 생명과학 기업의 임상시험에 어떤 영향을 미치나요?

A: 디지털 전환은 분산형 임상시험과 실시간 데이터 모니터링을 가능하게 함으로써 임상시험 실행 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 팬데믹 기간 동안 기업들은 기존 임상시험 운영이 불가능해졌을 때 디지털 기술을 활용한 새로운 시험 운영 모델에 투자했습니다. 이를 통해 환자 모집과 모니터링이 더 효율적으로 이루어지고, 개발 일정이 단축되며, 실제 증거 데이터를 더 쉽게 통합할 수 있게 되었습니다.

Q: 생명과학 기업이 사이버보안 위협에 어떻게 대비해야 하나요?

A: 생명과학 기업은 다중 인증, 생체 인식 시스템, AI 기반 위협 탐지와 같은 현대적인 사이버보안 솔루션을 구현하고, 정기적인 보안 감사와 훈련을 실시해야 합니다. 특히 AI 기반 허위정보와 딥페이크에 대응하기 위한 합성 미디어 탐지 기술에 투자하고, 산업 내 다른 기업들과 협력하여 허위정보 위협을 식별하고 완화하기 위한 표준을 개발하는 것이 중요합니다.

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이미지 출처: 가트너

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.