제약·바이오 산업 전반에 인공지능 기술 도입이 본격화되면서 연구개발 방식과 산업 구조에 변화가 나타나고 있다. 과거에는 실험과 경험에 의존하던 신약 개발 과정이 데이터 기반 분석 중심으로 전환되며, 개발 기간 단축과 비용 절감 가능성이 동시에 거론되고 있다. 인공지능은 더 이상 일부 선도 기업의 실험적 도구가 아니라, 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡아가는 분위기다.

신약 개발 단계에서 인공지능은 후보물질 발굴 과정에 활용되고 있다. 방대한 화합물 데이터와 생물학적 정보를 분석해 질환과의 연관성이 높은 물질을 선별함으로써 초기 연구의 효율성을 높이는 방식이다. 이를 통해 실패 가능성이 높은 후보를 사전에 걸러내고, 성공 확률이 상대적으로 높은 파이프라인에 연구 역량을 집중할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.

임상시험 영역에서도 인공지능 활용은 확대되는 추세다. 환자 데이터 분석을 통해 임상 대상자 선정 기준을 정교화하고, 이상 반응 발생 가능성을 예측하는 데 활용되고 있다. 이는 임상 실패 위험을 줄이고 시험 설계의 완성도를 높이는 데 기여할 수 있다는 평가다. 특히 다국가 임상시험에서 복잡한 데이터를 통합 분석하는 과정에서 인공지능의 역할은 점차 중요해지고 있다.

생산과 품질 관리 분야에서도 변화가 나타나고 있다. 의약품 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 품질 이상을 조기에 감지하거나, 공정 최적화를 통해 생산 효율을 높이는 시도가 이어지고 있다. 이는 바이오의약품처럼 공정 변수가 많은 분야에서 안정적인 품질 확보를 위한 대안으로 주목받는다.

다만 전문가들은 인공지능 기술 도입이 만능 해법은 아니라고 지적한다. 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해서는 양질의 데이터 축적과 검증 과정이 필수적이며, 규제 기관의 기준을 충족할 수 있는 투명한 알고리즘 설계도 중요하다. 또한 인공지능이 제시한 결과를 해석하고 최종 판단을 내릴 수 있는 전문 인력의 역할 역시 여전히 핵심이라는 설명이다.

국내 제약·바이오 기업들 역시 인공지능 기술을 자체 개발하거나 전문 기업과의 협업을 통해 활용 범위를 넓히고 있다. 이는 단기적인 성과보다는 중장기 경쟁력 확보를 위한 투자로 평가된다. 글로벌 시장에서도 인공지능 기반 신약 개발 성과가 점차 가시화되면서, 기술 격차를 줄이기 위한 움직임은 더욱 빨라질 것으로 보인다.

인공지능의 확산은 제약·바이오 산업의 일하는 방식 자체를 변화시키고 있다. 연구 효율성과 의사결정 구조가 데이터 중심으로 재편되는 가운데, 기술과 규제, 윤리적 논의를 함께 고려한 균형 있는 접근이 향후 산업 발전의 중요한 과제로 남을 전망이다.