[헬스코리아뉴스] 제약·바이오 산업 전반에 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산되고 있다. 신약 개발의 초기 탐색 단계부터 임상 설계, 제조 공정, 품질 관리, 나아가 마케팅과 영업 영역까지 AI 활용 범위가 넓어지고 있다. 과거 연구개발(R&D) 중심의 제한적 적용에서 벗어나, 산업 전 밸류체인으로 확장되는 점이 특징이다.

특히 글로벌 경쟁 환경에서 AI는 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있다. 신약 후보 물질 발굴 속도를 단축하고, 임상 성공 가능성을 높이며, 제조 공정의 효율성을 개선하는 데 활용되면서 기업들의 투자도 빠르게 증가하는 추세다. 국내 제약·바이오 기업들 역시 AI 플랫폼 구축, 데이터 기반 연구 시스템 도입 등에 속도를 내고 있다.

문제는 이러한 확산 속도에 비해 산업 구조와 제도적 기반이 충분히 정비되지 않았다는 점이다. AI가 생성하는 연구 결과의 신뢰성 검증 기준, 알고리즘 편향 문제, 데이터 활용의 투명성 확보 등은 여전히 명확한 기준이 부족하다. 특히 의료·제약 분야처럼 안전성과 직결되는 산업에서는 기술 도입 속도보다 검증 체계가 우선돼야 한다는 지적이 꾸준히 제기된다.

AI 도입이 일부 대형 기업 중심으로 빠르게 진행되면서 산업 내 격차가 확대될 가능성도 있다. 데이터와 연산 인프라를 확보한 기업과 그렇지 못한 기업 간 경쟁력 차이는 시간이 갈수록 더 벌어질 수 있다. 이는 결과적으로 산업 생태계의 다양성을 약화시키는 요인이 될 수 있다.

제약·바이오 산업에서 AI는 이미 되돌릴 수 없는 흐름이다. 중요한 것은 '얼마나 빨리 도입하느냐'가 아니라 '어떤 구조 안에서 안전하게 활용하느냐'이다. 기술 혁신이 산업 경쟁력을 좌우하는 시대일수록, 이를 뒷받침할 제도와 기준의 정교화가 함께 가야 한다.

AI 확산이 단순한 유행이 아니라 산업 패러다임 전환이라면, 지금 필요한 것은 속도가 아니라 균형이다.