“효율성 30% 향상, 낭비 50% 감소” AI가 임상 공급망을 뒤바꾸는 방식

Next Generation Supply Chains: The Road to an AI-Fueled Future

SAP와 글로벌데이터(GlobalData)가 공동 발표한 “Next Generation Supply Chains: The Road to an AI-Fueled Future” 백서에 따르면, 인공지능은 임상시험 등록 속도를 최대 15% 가속화하고 공급망 효율성을 30%까지 향상시키는 등 제약 산업 공급망을 근본적으로 변화시키고 있다. 이 변화는 2023년 10조 2천억 달러에 달한 글로벌 헬스케어 시장과 1조 5천억 달러 규모의 제약 부문에서 가시적인 성과로 나타나고 있다.

글로벌데이터의 ‘2025년 바이오 제약 산업 현황’ 보고서에 따르면 주요 글로벌 제약사의 비즈니스 의사 결정권자 중 약 20%가 AI를 내년에 가장 영향력 있는 산업 트렌드로 꼽았다. 이미 3,000개 이상의 약물이 AI를 활용해 개발되거나 용도가 변경되고 있어, 이 기술이 업계에 미치는 영향은 계속 확대될 것이다.

임상시험 80%, 환자 등록 지연 문제… AI로 15% 가속화 가능

전 세계 임상시험의 80% 이상이 환자를 제때 등록하지 못하는 심각한 문제에 직면해 있다. AI는 이 문제를 효과적으로 해결하고 있다. 연구에 따르면 AI 기반 시험기관 선택은 최적 등록 위치 식별을 30-50% 개선하고 임상시험 등록을 최대 15%까지 가속화할 수 있다.

AI는 대규모 의료 데이터베이스를 분석해 적격 참가자를 임상시험 기준과 일치시키고, 실시간 데이터 모니터링을 통해 이상 징후를 식별하며, 누락된 값을 예측한다. 또한 등록 및 약물 소비 데이터를 분석해 생산 계획을 최적화하고 낭비를 줄인다.

트라이얼 인텔리전스의 글로벌데이터 선임 애널리스트 소니카 라몬트는 “AI는 임상시험의 오랜 문제를 해결하고 있지만, 이는 시작에 불과하다”고 강조했다.

AI 기반 정밀 예측으로 임상시험 낭비 최소화, 환경 발자국 감소

최고의 AI 솔루션은 사전 예방적이면서 사후 대응적인 특성을 갖춰 연구원들에게 주도권을 부여한다. 특히 AI의 정확한 수요 예측 능력은 값비싼 임상시험용 약물의 낭비를 줄이고 환경 발자국을 크게 낮춘다.

마운트 시나이 메디컬 센터의 최근 사례에서 AI 기반 토폴로지 데이터 분석은 이전에 알려지지 않은 제2형 당뇨병 환자의 세 가지 하위 그룹을 식별해냈다. 로슈와 아스트라제네카 같은 대형 제약회사들은 이미 AI 기반 언어 모델을 도입해 임상시험 자격 기준을 최적화하고 있다.

SAP의 AI 솔루션, 공급망 효율성 30% 향상, 규정 준수 문제 50% 감소

임상 공급망이 디지털 혁명을 수용함에 따라 SAP 세포 및 유전자 치료 오케스트레이션은 AI 지원 컨트롤 타워와 동적 스케줄링을 통합해 치료 주문 관리를 혁신하고 있다. AI 에이전트는 최적 시간 슬롯 추천, 스케줄링 매개변수 조정, 데이터 불일치 감지 등의 기능을 수행한다.

한 기업은 머신 러닝과 로봇 프로세스 자동화를 포함한 SAP의 AI 기반 클라우드 ERP 솔루션을 도입해 공급망 효율성을 30% 높이고 규정 준수 문제를 50% 줄이는 성과를 거뒀다.

제약 산업 AI 채택률 89%, 첨단 치료제 개발 가속화

글로벌데이터가 2023년 실시한 조사에 따르면 제약 부문 임원의 89%가 디지털 트랜스포메이션 전략을 구현하거나 개발 중이다. 이미 40개 이상의 세포 및 유전자 치료제가 AI를 사용해 개발되었다.

제조 분야에서 AI는 품질 예측, 생산 설계 자동화, 원자재 생산 일관성 향상에 기여한다. 공급망 관리에서는 실시간 가시성과 의사 결정 능력을 강화해 시간과 온도에 민감한 세포 및 유전자 치료제의 물류 관리를 개선한다.

SAP의 지능형 임상 공급 관리와 세포 및 유전자 치료 오케스트레이션 솔루션은 실시간 데이터 분석과 자동화 프로세스를 통합해 바이오제조 가치 사슬 전반을 최적화한다. 빠르게 진화하는 시장에서 AI 기반 플랫폼에 투자하는 기업이 경쟁 우위를 확보할 것이다.

FAQ

Q: 인공지능이 임상시험에서 환자 모집을 어떻게 개선하나요? A: 인공지능은 대규모 의료 데이터베이스와 전자 건강 기록을 분석해 적합한 환자를 30-50% 더 정확하게 식별하고, 임상시험 등록을 최대 15% 가속화합니다.

Q: 세포 및 유전자 치료제 공급망 관리의 특별한 어려움은 무엇인가요? A: 이러한 치료제는 환자 자체 세포 기반으로 신원 확인과 안전한 관리가 필수적이며, 시간과 온도에 매우 민감해 콜드체인 물류와 실시간 추적이 필요합니다. 국가별 규제 차이로 인한 복잡한 문서 관리도 큰 과제입니다.

Q: AI가 제약 공급망의 지속가능성을 어떻게 개선하나요? A: AI는 정확한 수요 예측으로 과잉 생산을 방지하고 임상시험용 약물 낭비를 줄입니다. 최적화된 배송 경로 계산으로 탄소 발자국을 감소시키고, 전체 공급망 효율성을 30%까지 높여 자원 사용을 최소화합니다.

해당 기사에 인용된 리포트는 링크에서 확인할 수 있다.

이미지출처: SAP & GlobalData 리포트 캡쳐

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.