아스트라제네카, 임상시험에 인공지능 활용해 환자 치료 결과 혁신

대형 제약사들의 인공지능 도입 경쟁은 신약 발굴, 개발, 임상시험 전 분야에 걸쳐 진행 중이다. 그러나 아스트라제네카는 전례 없는 공중보건 규모로 임상시험에 인공지능을 도입함으로써 차별화를 이루었다.

경쟁사들이 내부 연구개발(R&D) 최적화에 집중하는 동안, 아스트라제네카는 이미 자사 AI를 국가 의료 시스템에 통합했습니다. 이 회사는 수십만 명의 환자를 선별하며, AI를 실험실에서 의료 현장 최전선으로 옮겨 실제 세계에 미치는 영향을 입증하고 있습니다.

임상 검증 결과도 이 모델을 뒷받침한다. 2025년 유럽 폐암 학회에서 발표된 아스트라제네카의 CREATE 연구에 따르면, 해당사의 AI 흉부 X선 도구는 54.1%의 양성 예측값을 달성해 사전 설정된 20% 성공 기준을 훨씬 뛰어넘었다.

이 수치 뒤에는 2022년 이후 태국에서 66만 명 이상을 검사한 결과가 있으며, AI는 사례의 8%에서 폐 병변 의심 사례를 표시했습니다. 핵심은 태국 국가보건안전처가 현재 3년간 4억 1,500만 바트(약 130억 원) 이상의 예산을 투입해 887개 병원에 이 기술을 확대 적용 중이라는 점입니다.

이는 제한된 시범 운영이나 개념 증명(PoC)이 아닙니다. 국가 의료 시스템 전체 규모로 운영되는 임상 시험용 AI입니다.

임상 시험용 AI의 상이한 전략

다른 제약사 리더들과의 대비는 시사점이 크다. 화이자의 머신러닝 연구 허브는 신약 개발 기간을 단축해 약 30일 만에 분자를 식별했다. 이 회사는 AI를 활용해 팍스로비드를 기록적인 속도로 개발했으며, 머신러닝이 환자 데이터를 기존 방식보다 50% 빠르게 분석했다. 현재 화이자의 임상시험 절반 이상에서 AI가 활용되고 있다.

노바티스는 노벨상 수상자 데미스 하사비스가 설립한 아이소모픽 랩스와 마이크로소프트와 협력해 AI 기반 신약 개발을 추진 중이다. 해당사의 '지능형 의사결정 시스템'은 컴퓨테이셔널 트윈을 활용해 시험 과정을 시뮬레이션하며, AI가 선정한 시험 기관은 기존 방식보다 환자 모집 속도가 더 빠른 것으로 알려졌다.

로슈는 '실험실 내 순환(lab in a loop)' 전략을 채택해 AI 모델과 물리적 실험을 반복적으로 연계한다. 파운데이션 메디신(Foundation Medicine)과 플랫아이언 헬스(Flatiron Health) 인수를 통해 로슈는 업계 최대 규모의 임상 유전체 데이터베이스(150개 이상의 종양 하위 유형에 걸쳐 80만 개 이상의 프로파일)를 구축했으며, 2026년까지 안전성 관리 효율성을 50% 향상시키는 것을 목표로 한다.

아스트라제네카의 임상시험 운영 우위

아스트라제네카의 임상시험 AI 차별성은 대규모 실행에서 비롯된다. 전 세계 240개 이상의 활성 임상시험을 진행 중인 이 회사는 생성형 AI를 체계적으로 임상 운영에 통합했다.

의학 작가들과 공동 개발한 '지능형 프로토콜 도구'는 문서 작성 시간을 최대 85% 단축한 사례다. 또한 CT 스캔의 3D 위치 탐지에 AI를 활용해 방사선 전문의의 수동 주석 작업 시간을 획기적으로 줄였다.

더욱 중요한 것은 아스트라제네카가 임상시험을 위한 가상 대조군을 선도하고 있다는 점이다. 전자건강기록과 과거 임상시험 데이터를 활용해 위약군을 시뮬레이션함으로써, 비활성 치료를 받는 환자 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 이는 임상시험 설계의 근본적인 변화다.

폐암 검진 사업이 바로 이 전략의 사례다. Qure.ai의 qXR-LNMS 도구를 활용한 아스트라제네카는 단순한 임상시험을 넘어 공중보건 인프라를 혁신 중이다. 2025년 12월 확대 계획에는 태국 4개 주 산업 근로자 5,000명을 대상으로 폐암 검진과 함께 심부전까지 탐지하는 신규 프로그램이 포함된다.

시간 단축을 위한 경쟁

산업 지표는 임상 시험에서 AI의 중요성을 강조한다. 기존 신약 개발은 10~15년이 소요되며 실패율이 90%에 달한다. AI로 발견된 약물은 1상 성공률이 80~90%로 기존 기준치(40~65%)의 두 배를 기록한다. 3,000개 이상의 AI 지원 약물이 개발 중이며, 2030년까지 200개 이상의 AI 기반 승인이 예상된다.

화이자는 분자 식별부터 임상시험까지 6주 주기로 진행한다. 노바티스는 수개월이 아닌 몇 분 만에 46만 건의 임상시험을 분석할 수 있다. 아스트라제네카의 모델은 즉각적인 환자 영향력을 발휘한다—현재 의료 서비스가 부족한 집단에서 암을 증상 발생 전에 조기 발견한다.

4,100억 달러 규모의 질문

세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 AI가 제약 산업에 연간 3,500억~4,100억 달러의 가치를 창출할 것으로 전망한다. 핵심 질문은 어느 전략이 더 큰 가치를 창출할 것인가다: 신약 개발 가속화인가, 임상 운영 효율화인가?

화이자의 계산 기반 신약 설계와 노바티스의 AI 기반 임상 사이트 선정은 획기적인 분자 발견으로 이어질 수 있다. 로슈의 통합 제약-진단 모델은 강력한 독점 데이터 우위를 창출한다.

그러나 프로토콜 설계부터 환자 모집, 규제 기관 제출에 이르기까지 임상 운영 전반에 AI를 접목하는 아스트라제네카의 전략은 시장 출시 기간을 현저히 단축시키면서 대규모 실제 세계 증거를 생성하고 있다.

해당 기업의 파트너십 모델 역시 독보적이다. 타사가 AI 기업을 인수하거나 내부 허브를 구축하는 반면, 아스트라제네카는 Qure.ai, 퍼셉트라(Perceptra) 같은 기술 파트너, 규제 기관, 국가 보건 시스템과 협력해 인프라 격차가 가장 큰 분야에 AI를 도입한다.

아스트라제네카가 2030년까지 신약 20종 출시와 800억 달러 매출 달성을 목표로 나아가는 가운데, 임상시험에서의 AI 우위는 단순한 속도 문제가 아니다. 이는 가장 엄격한 규제와 위험 회피 성향이 강한 신약 개발 단계에서 AI의 가치를 입증하는 것이다. 경쟁사들이 차세대 혁신 분자 발굴에 매진하는 동안, 아스트라제네카는 임상시험 수행 방식을 재설계하고 있다.

궁극적인 승자는 가장 진보된 알고리즘을 개발한 기업이 아니라, 규제 감독 하에 실제 의료 시스템 내에서 대규모로 환자 결과를 실질적으로 개선하는 임상시험에 AI를 적용하는 기업이 될 수 있다.

이 경쟁에서 아스트라제네카가 현재 선두를 달리고 있다.

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