최근에는 신약 개발 및 임상시험 효율성 향상을 위한 솔루션을 제공하는 기업들도 AI 기술을 활용하여 효율성과 정확성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

AI 기술은 임상시험의 모든 단계에서 혁신적인 접근 방식을 제시하여 의료 연구 및 개발에 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

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프랑스의 인공지능 바이오 업체인 오우킨(Owkin)은 암호화된 데이터와 AI를 결합하여 임상시험 설계를 개선하는 방법을 도입하고 있습니다.

연합학습(Federated Learning)을 활용하여 다양한 기관의 데이터를 활용해 강력한 인사이트를 얻고 성공적인 임상시험을 지원하고 있습니다.

또한, 연합학습은 데이터 보호와 협업 가능한 모델 훈련을 가능케 하며 여러 분야에서의 AI 활용을 가속화하고 있습니다.

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미국의 Deep 6 AI는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 알고리즘을 활용하여 임상시험 대상자 모집 방식을 개선하고 있습니다.

대량의 의료 데이터에서 유의미한 정보를 추출하여 환자 모집을 더욱 효율적으로 진행하며, 이로써 시간을 단축하고 더 많은 환자를 찾을 수 있도록 도와주고 있습니다.

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또한, 임상시험에서는 다양한 e임상솔루션을 통해 효율적인 임상시험을 진행하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.

예를 들어, 씨알에스큐브는 AI 기술을 사용하여 연구자의 업무를 최소화하고 전자증례기록(eCRF) 설정 과정을 자동화하여 시간과 노력을 절약하고 데이터 보호에도 신경을 쓰고 있습니다.

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이처럼 AI는 복잡한 임상시험 프로세스를 개선하고 의료 연구 발전에 기여하고 있습니다.

세계적으로 AI를 주요 어젠다로 삼아 국가 차원의 계획이 발표되고 있으며, 의약품 개발에서도 AI 활용이 활발하게 지원되고 있습니다.

그러나 윤리와 데이터 보호 측면에서 신중한 접근이 필요하며, 국내에서도 AI를 효과적으로 활용하여 의료 분야를 발전시키는 노력이 중요할 것입니다.

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