AI가 신약 개발 속도를 ‘주 단위’에서 ‘시간 단위’로 단축한다? 딜로이트가 본 2025년 제약바이오 산업 전망

2025 글로벌 제약바이오 산업의 당면 과제

경영진 60%가 주목한 게임체인저: 생성형 AI가 창출할 최대 11%의 가치

제약바이오 산업은 2025년 디지털 전환과 생성형 AI를 통한 혁신에 주목하고 있다. 딜로이트 인사이트의 보고서에 따르면, 제약바이오 기업 최고경영진의 약 60%가 ‘생성형 AI’와 ‘디지털 전환’을 주요 트렌드로 지목했으며, 또 다른 60%는 가치사슬 전반에서 생성형 AI 투자를 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 이는 기업들이 초기 시범 프로젝트를 넘어 본격적인 기술 도입을 통해 실질적인 가치를 실현하기 시작했음을 의미한다.

딜로이트의 분석에 따르면, 향후 5년간 제약바이오 기업의 인공지능 투자는 여러 부서 전반에서 매출 대비 최대 11%에 해당하는 가치를 창출할 것으로 예상된다. 의료기술 기업의 경우, AI를 도입하면 향후 2~3년 내에 총매출의 최대 12%에 해당하는 비용을 절감할 수 있을 것으로 추정된다. 특히 생성형 AI는 이전의 디지털 혁신보다 더 큰 변화 잠재력을 가진 것으로 평가받고 있다.

90% 실패율에 도전장: AI와 디지털 트윈이 R&D 기간을 시간 단위로 단축

제약바이오 산업에서 R&D 생산성 저하는 업계의 주요 관심사로 부각되고 있다. 설문조사에 참여한 의료기술 기업 경영진의 절반과 제약바이오 기업 경영진의 56%가 향후 12개월 동안 자사의 R&D 및 제품 개발 전략을 재고해야 한다고 응답했다. 전체 응답자의 약 40%는 업계 전반의 수익 감소를 극복하는 데 R&D 생산성 향상이 중요하다고 강조했다.

기존의 R&D 프로세스는 보통 느리고 단계적으로 진행되는 경우가 많으며, 신약 후보물질의 실패율은 90%에 달한다. 이를 해결하기 위해 일부 제약바이오 기업에서는 AI와 디지털 트윈(digital twin) 기술을 활용하고 있다. 환자의 가상 복제 모델인 디지털 트윈을 통해 신약 후보물질을 조기에 테스트함으로써 치료법의 잠재적 효과를 파악하고 임상 개발 속도를 높이는 데 도움을 주고 있다.

예를 들어, 사노피는 신약 개발 초기 단계에서 디지털 트윈을 활용하여 신약 후보물질을 테스트하고 있으며, 개선된 예측 모델링을 갖춘 AI 프로그램을 도입하여 R&D 기간을 주 단위에서 시간 단위로 단축하고 있다.

36%의 기업이 우선시하는 맞춤형 고객 경험: AI로 예측하는 다음 소통 채널

생명과학 기업들은 디지털 기술을 활용하여 고객 개개인에 맞게 소통하는 방식으로 변화하고 있다. 설문조사에 참여한 최고경영진의 36%는 고객 경험과 참여도, 신뢰도 개선이 매우 중요하다고 응답했으며, 29%는 고객 참여 전략에 우선순위를 두고 투자하고 있다고 밝혔다.

일본 존슨앤존슨 제약 부문은 AI를 활용해 피드백과 선호도를 기반으로 고객과의 소통을 개인맞춤화하고 있다. 일본 존슨앤존슨 제약 부문의 사장 겸 대표이사인 세키구치 슈헤이는 “커머셜 부문에서는 AI를 활용하여, 고객의 피드백을 수집하고 선호도를 파악하며 다음에 일어날 고객과의 상호 작용이 어떤 형태여야 할지, 어떤 채널을 사용할지 결정하고 있다”고 설명했다.

제약바이오 기업과 의료기술 기업은 소비자 경험을 위한 디지털 전략도 적극 도입하고 있다. 제약바이오 응답자의 54%는 환자 지원 프로그램 등록 절차를 간소화하는 데 주력하는 반면, 의료기술 응답자의 52%와 44%는 소비자 니즈에 맞춰 환자 지원 프로그램이나 치료 여정을 개인맞춤화할 계획이라고 답했다.

67%의 경영진이 중요하다고 평가: 사이버 보안 투자로 막대한 연구 손실 방지

디지털 혁신이 가속화됨에 따라 사이버 보안의 중요성도 높아지고 있다. 사이버 공격은 생명과학 산업에 심각한 위험을 초래하며, 공급망 차질, 제조 공정 마비, 수년간의 연구 무산, 막대한 재정적 피해 등의 결과를 가져올 수 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 설문조사에 참여한 경영진의 24%는 사이버보안에 대한 투자를 ‘매우 중요하다’고 평가했으며, 43%는 ‘중요하다’고 평가했다.

사이버보안은 단순한 위험 관리를 넘어 비즈니스의 핵심으로 자리잡고 있다. 사업 운영을 보호할 뿐만 아니라 기업이 원하는 성과를 달성하는 데 있어 중요한 역할을 한다는 인식이 확산되고 있다.

56%의 기업이 주목하는 실제 임상 데이터: 혁신을 위한 멀티모달 데이터 전략

설문조사 응답자의 절반 이상(56%)이 실제 임상 데이터(real-world evidence)와 멀티모달 데이터 역량을 우선순위에 두고 있다고 응답했다. 이러한 역량에는 다양한 출처에서 오는 데이터를 수집하고 표준화하여 비즈니스 사용자가 접근할 수 있도록 만드는 탄탄한 데이터 분석 인프라와 데이터 사이언스 전문성이 포함된다.

실제 임상 데이터에 대한 관심이 커지고 있지만, 다수의 생명과학 기업들이 여전히 멀티모달 데이터 전략에 필요한 역량이 부족한 실정이다. 이는 제약바이오 기업들이 앞으로 데이터 기반 의사결정과 AI 활용을 위한 역량 개발에 더 많은 투자가 필요함을 시사한다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 제약바이오 산업에 미치는 영향은 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 연구 개발 비용을 절감하고, 백오피스 운영을 간소화하며, 디지털 채널 전반에서 고객 셀프 서비스 역량을 강화하고, 기존 워크플로우에 도입해 개인의 생산성을 높이는 데 기여합니다. 향후 5년간 제약바이오 기업의 인공지능 투자는 매출 대비 최대 11%에 해당하는 가치를 창출할 것으로 예상됩니다.

Q: 디지털 트윈 기술은 어떻게 신약 개발에 도움이 되나요?

A: 디지털 트윈 기술은 환자의 가상 복제 모델을 만들어 신약 후보물질을 조기에 테스트할 수 있게 합니다. 이러한 시뮬레이션은 신약의 잠재적 효과를 파악하고 임상 개발 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 사노피는 이 기술을 활용해 R&D 기간을 주 단위에서 시간 단위로 단축하고 있습니다.

Q: 제약바이오 기업이 디지털 전환을 위해 어떤 준비를 해야 하나요?

A: 제약바이오 기업은 생성형 AI의 수혜를 가장 많이 받을 수 있는 전략적 이슈에 우선순위를 두어야 합니다. 또한 이해관계자 및 기술 전문가와 효과적으로 소통하고, 생성형 AI 모델을 대규모로 도입하는 데 필요한 인프라를 마련해야 합니다. 아울러 사이버 보안 강화, 데이터 역량 구축, 고객 경험 개선을 위한 디지털 전략 수립도 중요합니다.

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이미지 출처: 딜로이트

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.