Chat GPT' 열풍 약업계 어떻게 될까?

홍익대학교 바이오헬스 혁신융합대학사업단
2023-04-24
조회수 2263

<Chat GPT' 열풍 약업계 어떻게 될까? >


현재 지구촌 AI 산업 판을 뒤흔들고 있는 ChatGPT (챗 GPT) 가 우리 일상에 점점 가까워지고 있다. 방대한 데이터 학습량으로 다방면에서의 활약이 기대되고 있는 챗GPT의 등장이 약업계에 미칠 영향을 알아보자.

첫째, 복약상담 DT의 가속화
디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DT)이란 디지털기술을 사회 전반에 적용해 전통적인 사회 구조를 변화시키는 것을 의미한다. 약국 플랫폼들은 증가하는 복약상담 DT 수요에 맞춰 플랫폼 중 상당수가 1대 1 복약상담 서비스에 AI 기능을 접목하기 시작하며 효율성을 꾀했다. 디알엑스솔루션은 '내손안의약국'에 AI 기능을 접목해 ‘약사비서, 파미’ 서비스를 론칭했다. 또한 환자에게 맞춤형 건강 정보를 제공하는 데에도 AI가 적용되기 시작했다.

이 시점에서 차세대 AI 챗봇 서비스인 챗GPT가 등장했고, 최근 헬스케어 플랫폼 ‘굿닥’은 챗GPT API가 도입된 ‘건강 AI 챗봇’ 서비스를 출시했다.

챗GPT 기반의 더욱 고도화된 챗봇을 통해 환자 맞춤형 복약지도 및 건강 관리가 이루어질 수 있다. 그 과정에서 약사는 챗봇이 잘못된 정보를 답하는지 끊임없이 확인하는 최종 관리자로서 역할을 하게 될 것이다. 결국 챗GPT는 기존의 우려처럼 약사의 직능을 제한하기보다는, 약사의 복약지도를 효과적으로 향상시킬 도구로 사용될 것이라 전망한다.

둘째, 병원 내 하이브리드 CDSS의 개발
CDSS는 임상의사결정지원시스템으로 지식 기반의 CDSS인 DUR과 비지식 기반의 CDSS로 나누어져 있다. 지식 기반 CDSS인 DUR은 환자가 복용하는 약을 알지 못하고 처방 및 조제를 하여 환자에게 투여될 경우 우려되는 부작용을 방지하고자 제공되는 안전 정보 제공 서비스이다. 비지식 기반 CDSS는 인공지능을 통해 과거력이나 임상의료정보에서 발견된 패턴을 학습하여 의사결정을 제공한다. 이들은 의사결정의 서비스를 제공한다는 차원에서 업무의 효율화가 발생할 수 있다는 이점을 가지고 있다.

이 두 CDSS를 결합해 하이브리드 CDSS를 개발한다면 DUR을 기반으로 머신러닝, 딥러닝 등의 알고리즘을 통해 실질적인 처방 검토 업무를 수행해 낼 수 있을 것으로 기대된다. 하이브리드 CDSS가 도입될 경우 약사의 처방 검토에서의 업무는 인공지능이 도출한 결과를 확인하고 수정 및 개선해나가는 역할에 초점이 맞춰질 수 있으며 효율화된 업무를 통해 인력 부족으로 인해 제한되었던 환자 중심의 약료서비스를 고도화하는 데 집중할 수 있다.

셋째, 약물 개발 속도 향상
그동안 AI를 이용한 신약 개발 연구가 진행됐지만, 챗GPT를 활용했을 때와는 다른 차이점들이 존재한다. 그 중 첫 번째는, 신약 개발 과정 가속화이다.

챗GPT의 알고리즘 학습법 능력을 활용한다면 방대한 양의 생물학적 데이터를 처리하고 분석해 신약 개발에 사용할 수 있는 중요한 정보를 제공할 수 있다. 현재 후보물질 탐색부터 임상을 거쳐 신약으로 허가를 받는 기간이 15년이상 소요되는데 챗GPT는는 이를 절반이상 단축시킬 수 있다고 전망하고 있다.

또한 데이터 분석에 활용해 제약사들이 가장 효과적인 약을 선택하고 시장에 출시하는데 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 신약을 신속하게 식별할 수 있도록 지원하는 기술은 경쟁이 치열한 신약 개발 산업에서 필수적이다.

AI기반 신약개발 플랫폼 기업인 파미노젠의 김영훈 대표는 "인공지능(AI)은 다양한 산업에서 중요한 역할을 해오고 있으며, 제약 분야도 예외가 아니다"며 "OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델인 챗GPT는 많은 수동 공정을 자동화하고, 정확도를 향상시키며, 신약 개발에 걸리는 시간을 줄임으로써 제약 산업에 상당한 영향을 끼치게 될 것으로 예상된다"고 밝혔다.

넷째, 다른 AI기술과의 융복합 통한 기존 신약개발 단계 보완
AI기술이 발달하고 활용분야가 넓어지면서 인공지능 기술간의 융복합 역시 활발하게 진행되고 있다. 챗GPT 기술 역시 기존 AI기술과 합쳐져 신약개발 단계에서 나타날 수 있는 오류를 낮추고 새로운 단백질을 생성해내는 등 다양하게 활용될 수 있는 방법이 무궁무진하다.

먼저 챗GPT와 바이오 데이터를 통합, 분석하는 AI기술이 융합된 바이오 데이터 특화 챗GPT를 신약개발 단계 전반에 걸쳐 활용할 수 있다.

현재 개발 진행중인 '3X-GPT'가 대표적인 예시로 ‘3X-GPT’는 챗GPT와 공공 바이오 데이터베이스 통합, 과학서적 데이터 구조화, 바이오 데이터 분석 최적화 및 시각화 기술을 모두 하나로 융합한 기술로서 유전자 데이터, 질병 및 약물 데이터, 임상 및 네트워크 데이터가 하나로 통합된 데이터를 제공한다.

챗GPT와 단백질 구조 예측 AI를 융합하면 기존에 없던 새로운 단백질 기반 후보물질을 생성해내는 것도 가능하다. 이 기술을 활용하면 모양이나 크기, 기능 등 일정한 특성을 가진 단백질을 제작할 수 있고, 현재 이미 존재하는 단백질과는 전혀 유사점이 없는 완전히 새로운 단백질을 생성할 수 있다.

이처럼 챗GPT는 의약품 개발의 마스터 키로 약업계 전반에 영향을 미칠 것으로 분석된다.

하지만 실제 현장에 적용되기 전에 반드시 챗GPT의 한계를 인식하고 이를 보완해나가는 작업은 필수적이다. 최신 자료 습득에 어려움이 있고 신뢰도가 낮다는 문제로 당장 기술의 적용은 불가능한 상황이다. 환자의 안전이 최우선시돼야 하는 약업계에서는 기술의 섣부른 적용보다는 충분한 검토가 중요할 것으로 생각된다.

지난 2016년 유엔은 2045 미래보고서를 통해 미래에 사라지는 직업군 분석결과를 발표하면서 '약사'라는 직업이 사라질 것이라고 예측했다. 이는 약사 사회에 과연 'AI'가 아닌 '약사'가 할 수 있는 직능이 무엇인지에 대한 질문을 던졌다. 그로부터 7년이 지난 현재 우리는 그에 대한 해답을 찾아가는 과정에 놓여있다.

지금처럼 약사로서 지켜나가야할 직능을 잊지않으면서도 새로운 AI기술들을 잘 활용해 직능의 발전에 기여한다면 미래 약업계에 대한 정답에 한걸음 더 가까워질 수 있을것이다.


출처 : https://www.kpanews.co.kr/article/show.asp?category=E&idx=241645

0 0