제약회사 연구원의 블로그

1. 서론: 의료 영상과 인공지능의 만남의료 영상 진단은 현대 의학에서 질병 조기 발견과 치료 결정에 있어 핵심적인 도구입니다. X-ray, CT, MRI, 초음파, 내시경 등 다양한 영상 장비를 통해 얻은 데이터를 기반으로, 전문 의료진이 질병 유무와 정도를 판독하는 방식은 수십 년간 의료의 표준이었습니다. 그러나 이러한 방식은 다음과 같은 한계를 안고 있었습니다:의료진의 피로도와 판독 오류 가능성영상 판독의 시간 소모경험에 따라 달라질 수 있는 진단 정확도이러한 문제를 해결하고자, 최근 AI(Artificial Intelligence), 특히 딥러닝 기반 영상 분석 기술이 의료 영상 판독 분야에 활발히 도입되고 있습니다. AI는 대량의 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석함으로써, 진단 효율성과 정확성..

1. 서론: 의료 패러다임의 전환과 IoT의 부상전통적인 의료는 병원 중심의 치료와 대면 진료를 기반으로 이루어졌습니다. 그러나 고령화와 만성질환 증가, 그리고 팬데믹과 같은 전염병 확산은 의료 시스템의 한계를 드러내며 비대면 진료와 지속적 환자 관찰의 필요성을 부각시켰습니다. 이러한 흐름 속에서 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 기술이 주목받고 있습니다.IoT 기반 환자 모니터링 시스템은 웨어러블 기기, 센서, 네트워크, 클라우드 플랫폼을 통해 환자의 건강 데이터를 실시간으로 수집·전송·분석할 수 있도록 합니다. 이는 환자의 생체 신호를 병원 외부에서도 지속적으로 추적 가능하게 하여, 의료진의 효율적인 대응과 환자의 조기 치료, 그리고 의료비 절감에 기여하고 있습니다.2. IoT ..

1. 서론: 디지털 헬스케어 산업의 급부상글로벌 헬스케어 산업은 기술 융합을 통해 빠르게 진화하고 있습니다. 특히 디지털 헬스케어(Digital Healthcare)는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 모바일 기술 등이 접목되면서 전통적인 진료 체계에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다.팬데믹은 이러한 변화에 불을 지폈습니다. 원격의료, 모바일 건강관리 앱, 웨어러블 기기, 디지털 치료제(DTx) 등 다양한 분야에서 기술 기업들이 의료 시장에 뛰어들며 디지털 헬스케어 스타트업의 IPO(기업공개) 및 벤처캐피털(VC)의 활발한 투자 활동이 이어지고 있습니다.2. 디지털 헬스케어 기업의 특징과 IPO 동향2.1 디지털 헬스케어 기업의 주요 특성기술 중심의 가치 창출: 직접적인 약물 생산이 아닌..

1.  기술이 바꾸는 의료의 미래의료 기술은 더 이상 병원이라는 공간에 국한되지 않습니다. 스마트워치로 심박수를 측정하고, 스마트폰 앱으로 혈당을 체크하는 시대가 이미 도래했으며, 더 나아가 인간의 생체 정보를 실시간으로 분석하여 질병을 예측하고 조기에 진단하는 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술의 중심에 있는 것이 바로 *생체 센서(Biosensor)’입니다.생체 센서는 인체에서 생성되는 생화학적 신호를 감지하고, 이를 디지털 신호로 변환해 분석하는 기술로, 질병의 징후를 조기에 포착할 수 있는 강력한 도구입니다. 의료 패러다임이 ‘치료 중심’에서 ‘예방 중심’으로 전환되는 흐름 속에서 생체 센서는 환자의 삶의 질 향상, 의료비 절감, 의료 자원의 효율적 활용이라는 점에서 주목받고 있습니다...

1. 서론: 디지털 헬스케어의 혁신과 인공지능의 부상최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)을 기반으로 한 기술들이 헬스케어 산업 전반에 빠르게 확산되고 있습니다. 특히, 환자와의 커뮤니케이션, 질병 예측, 개인 맞춤형 치료 설계 등 다양한 분야에서 인공지능의 활용이 두드러지는데, 이 중에서도 의료 챗봇(Medical Chatbot)과 가상 인간(Virtual Humans) 기술은 환자와 의료 서비스 간의 상호작용 방식을 근본적으로 변화시키고 있는 대표적인 사례라 할 수 있습니다.이 기술들은 단순히 대화를 주고받는 수준을 넘어서, 환자의 질환 상태를 파악하고, 건강 상담을 제공하며, 나아가 정서적 지지까지 제공하는 역할로 확대되고 있습니다. 특히 팬데믹 이후, 비대면 진료 수요가 폭증하면서 이러한 기술의 도입..

1. 임상시험의 패러다임 전환의약품 개발 과정에서 임상시험은 신약의 유효성과 안전성을 입증하는 핵심적인 단계입니다. 그러나 전통적인 임상시험은 환자의 직접 방문, 복잡한 절차, 높은 비용 등 여러 제약이 있어 왔습니다. 특히 팬데믹을 겪으면서 이러한 한계는 더욱 뚜렷해졌고, 새로운 방식의 임상시험 방식이 대안으로 주목받기 시작했습니다. 그 대안 중 하나가 바로 스마트 임상시험, 즉 분산형 임상시험(Decentralized Clinical Trials, DCT)입니다.DCT는 기존의 병원 중심 임상시험과 달리, 환자가 병원을 직접 방문하지 않고도 참여할 수 있도록 설계된 방식으로, 디지털 기술과 원격 모니터링 기술이 핵심 요소입니다. 임상시험의 공간적, 시간적 제약을 해소하면서도, 환자 편의성과 데이터 품..

1. 서론: AI가 바꾸는 신약개발의 판도신약 개발은 일반적으로 평균 10년 이상의 기간과 수조 원에 달하는 막대한 비용이 소요되는 고위험, 고비용 산업입니다. 특히 초기 단계에서 후보물질(Drug Candidate)을 발굴하고 검증하는 과정은 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라 성공률이 낮아, 글로벌 제약사들은 다양한 혁신 기술을 도입하며 효율화를 시도하고 있습니다. 이 가운데 최근 가장 각광받는 기술이 바로 인공지능(AI)입니다.AI는 방대한 생물학적, 화학적 데이터를 분석하고 신약 후보물질을 예측하는 데 뛰어난 효율성을 보이고 있으며, 실제로 다수의 신약 후보물질 도출과 초기 임상 진입을 가능하게 했습니다. 본 글에서는 AI가 신약 후보물질 예측과 검증에 어떻게 활용되고 있으며, 실제 글로벌 및 국내..

1. 서론: 노화와 관련된 질환의 증가인류의 평균 수명이 증가하면서 노화 관련 질환이 점점 중요한 의학적, 사회적 이슈로 대두되고 있습니다. 노화는 단순한 생리적 변화가 아니라, 다양한 질병과 연관되어 있으며, 특히 신경퇴행성 질환(알츠하이머병, 파킨슨병), 심혈관 질환, 대사질환(당뇨병, 비만), 암, 면역력 저하 등과 깊은 관련이 있습니다.이에 따라 세계적으로 항노화 및 노화 관련 질환 치료제 개발에 대한 관심이 증가하고 있으며, 여러 제약사와 바이오기업들이 노화의 기전을 연구하고 이를 치료할 수 있는 신약 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 유전체 연구, 단백질 분해 조절, NAD+ 대사 조절, 줄기세포 치료, 면역 조절 등 다양한 기술이 적용되고 있습니다.본 글에서는 노화 관련 질환 치료제 개발의 ..