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[보도자료] KDDF, 빅데이터를 통한 AI 신약개발에 한걸음 다가서다
2019년 03월 04일

KDDF, 빅데이터를 통한 AI 신약개발에 한걸음 다가서다

- 실제 환자 임상 데이터를 활용한 알고리즘 설계 훈련

- 임상 의사, 데이터 과학자 협업을 통한 신약 개발 기회 포착

 

최근 신약개발 업계에서 주목 받는 주제 중 하나는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)를 이용한 신약개발이다. AI 신약개발을 위해 국내 여러 제약기업이 도전장을 내밀었으며, 정부에서도 지원정책을 시행하고 있거나 시행예정이다. 그렇다면 정말로 AI는 우리에게 빠른 시일내에 글로벌 혁신신약을 가져다 줄 수 있을까?

 

AI를 활용한 신약개발의 성공을 위해서는 머신러닝이 필수적으로 선행 되어야 하며 이를 위해서는 방대한 양의 데이터를 다루고 해석할 수 있는 전문인력이 확보되어야 한다. 뿐만 아니라 실제 의료현장에서 미충족 수요를 포착하여 이를 신약개발로 연결할 수 있는 경험과 지식을 갖고 있는 임상 전문가와의 협업이 함께 이루어져야 한다.

 

하지만 국내에서는 머신러닝을 위한 데이터조차 충분하지 않은 상황이다. 그 이유는 병원마다 독립적으로 의료 데이터를 운영하다 보니 활용도가 낮고 흩어져 있는 정보를 하나로 통합하는데 어려움이 따르기 때문이다. 이러한 상황에서 AI 신약개발의 성공을 단언하기에는 여전히 많은 장애물이 존재한다.

 

지난 4일 (재)범부처신약개발사업단(단장 묵현상), (재)한국임상시험산업본부(이사장 지동현)와 서울대병원(원장 서창석)은 ‘KOREA CLINICAL DATATHON 2018’을 개최하였다.

 

11월 2일부터 4일까지 무박 3일간 진행된 이번 행사에는 미국 메사추세츠 공과대학교(MIT)와 싱가포르 국립대학교(NUS)의 경험 많은 전문가 7명이 멘토로 참여하였다. 병원에서 근무하는 임상의, 데이터 과학자, 관련 전공 대학원 학생들이 한 팀을 이루어 MIT가 수년에 걸쳐 구축한 실제 환자의 임상 데이터베이스(MIMIC® 데이터베이스)를 바탕으로 통계분석, 데이터 해석, AI기술 등을 응용하여 최적의 해답을 찾아낸 팀을 선정하였다.

 

대상은 ‘Validation of reduced-RIPD score using MIMIC-III data and a web-based machine learning platform’에 대하여 분석한 서울대학교병원 이형철 외 6인에게 돌아갔다. 최우수상은 ‘MILD score : Model for ICU outcomes of chronic Liver Disease’, KAIST 의과학대학원 최원묵 외 6인, 우수상은 ‘중환자실에 입실하는 암 환자의 특이적인 예후 예측 모델의 개발’, 연세대의과대학 김한상 외 6인이 수상하였다. 수상자에게는 소정의 상금과 SK C&C에서 제공하는 동계 인턴십의 기회, 구글 클라우드의 상금 등이 주어졌다.

 

‘KOREA CLINICAL DATATHON 2018’은 그동안 AI를 이용한 신약개발이 무엇인지 매체를 통해서만 접하였던 참가자들이 실제 데이터를 접하고 다양한 방법으로 분석하는 경험해볼 수 있는 기회를 제공하였다. 또한, 자기 전문분야 이외에 다양한 전문가들과 협업하여 서로의 관심분야에 대해 공유하고 네트워킹을 하였으며, 후속 연구를 위한 도모의 자리가 되었다.

 

(재)범부처신약개발사업단 묵현상 단장은 “최근 트렌드로 부상하고 있는 AI를 이용한 신약개발에 좀 더 실질적으로 접근하기 위하여 본 행사를 마련하였으며, 이를 통하여 신약개발 관련 종사자들이 현실 세계에 실제로 존재하는 의료 데이터에 최신 기술과 데이터 분석 기법을 적용하여 활용하고 훈련 하는 과정을 거쳐 AI 기반 신약개발 전문 인력으로 성장하는 계기가 되었으면 좋겠다.”고 말했다.

 

(재)한국임상시험산업본부 지동현 이사장은 “임상현장에서 산출된 실제 임상데이터를 통해 의사, 데이터과학자, 통계학자, 컴퓨터 엔지니어들이 협업하여 임상에서 필요로 하는 핵심 데이터를 찾아내는 과정은 미래 임상연구의 초석이 될 것이다.”라고 말했다.

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