AI를 통해 임상시험 환자 모집이 가능할까요?

AI를 통해 임상시험 환자 모집이 가능할까요?

최근 인터넷 뉴스에서 흥미로운 기사를 읽었습니다. 제목은 다음과 같습니다:

https://n.news.naver.com/article/421/0007553700
AI, 임상 최대 난관 환자 모집도 해결… 2030년에는 '12조 시장'으로 성장

인공지능(AI)을 활용한 임상시험 솔루션 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. AI 기술을 통해 임상시험의 가장 큰 난관 중 하나인 대규모 환자 모집 문제를 해결할 수 있게 되면서, 신약 개발에서의 AI 활용 가치가 점점 더 높아지고 있는 것이죠.

환자 모집의 어려움

임상시험의 가장 큰 도전 과제 중 하나는 환자 모집입니다. 데이터베이스(DB) lock 일정이 정해져 있지만, 모집할 대상자가 부족하여 일정을 조정해야 하는 경우도 자주 발생하곤 합니다. 이런 경우, 프로젝트 매니저(PM)는 뉴스레터 등을 통해 모집 기간을 연장하고, 각 기관에 환자 등록을 독려하는 등의 노력을 기울이게 됩니다. 하지만 현실은 그리 녹록지 않습니다.

환자 모집의 어려움이란?

임상시험의 약 80%가 환자 모집 일정을 충족하지 못하고, 임상 3 상의 30%가 환자 모집에 어려움을 겪는다는 보고가 있을 정도로, 환자 모집은 큰 문제입니다. 환자가 희귀 질환을 앓고 있거나, 선정/제외 기준이 매우 세밀하거나, 병원에 해당 환자가 많지 않은 경우, 적합한 환자를 찾는 것은 매우 어렵습니다.

또한 환자들은 임상시험 참여에 대한 두려움과 불신을 가지고 있을 수 있습니다. 충분한 이해가 없다면, 참여를 꺼리게 되는 것이죠.

AI의 역할

그렇다면 AI는 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

데이터 분석을 통한 신속한 환자 식별

AI는 대량의 의료 데이터를 분석하여, 임상시험 조건에 부합하는 환자를 신속하게 찾을 수 있습니다. 특히, 임상시험 설계 시 윤리적 문제나 환자의 희소성으로 인해 대조군을 형성하기 어려운 상황에서도, 과거 임상시험 데이터를 활용하여 적합한 환자 대조군을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

환자와의 커뮤니케이션 지원

AI는 환자들에게 임상시험에 대한 정보를 제공하고, 질문에 답변하는 등의 커뮤니케이션 역할도 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇이나 가상 상담사가 환자와 상호작용하면서 임상시험에 대한 이해를 돕고, 참여 의사를 높이는 데 기여할 수 있습니다.

또한, 이상사례를 실시간으로 모니터링하고 수집하는 데도 AI가 활용될 수 있습니다. 환자들이 편리하게 정보를 얻고, 안전하게 임상시험에 참여할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

AI 기반 임상시험 시장의 성장

AI의 도입은 임상시험의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 현재 글로벌 AI 의료 시장은 급격히 성장하고 있으며, 특히 임상시험 분야에서의 AI 활용이 큰 주목을 받고 있습니다. 전문가들은 2030년까지 AI 기반 임상시험 시장이 12조 원 규모로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 이는 제약 회사들이 AI의 효용성을 인식하고, 적극적으로 도입하고 있기 때문입니다.

AI 도입의 기대 효과

AI의 도입으로 임상시험의 효율성은 크게 향상될 것입니다. 신약 개발 과정에서 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 적합한 환자를 빠르게 모집하여 임상시험 기간을 단축시키고, 비용을 절감할 수 있습니다. 스크리닝 탈락이나 중도탈락의 가능성도 낮출 수 있을 것으로 예상되며, Protocol deviation도 예방할 수 있을 것입니다.

이러한 변화는 임상시험의 성공 가능성을 높여줄 것입니다.

변화에 대한 기대와 대응

AI가 임상시험에 미치는 영향은 앞으로도 계속 클 것입니다. 10년 후에는 지금의 전자 데이터 캡처(EDC) 시스템이 AI의 도움으로 어떻게 변화할지 기대가 됩니다.

우리는 AI가 가져올 변화를 두려워하기보다는, 이를 내 업무에 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해야 할 때입니다. AI는 우리의 업무를 더 효율적이고, 정확하게 만들어 줄 수 있는 도구로, 우리는 이를 잘 활용하여 변화에 맞춰 나아가야 할 것입니다.

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