임상 개발의 패러다임 전환과 에이전틱 AI

시네오스 헬스(Syneos Health)의 AI 및 혁신 부문 총괄인 라즈니시 파틸(Rajneesh Patil)은 임상 시험 리더들이 단순한 'AI 전략' 수립에서 벗어나 실제 비즈니스 가치를 창출하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 도입으로 전환해야 한다고 강조했어요. 에이전틱 AI는 사용자의 개입 없이 스스로 정보를 평가하고 다음 단계를 결정하며, 환경 변화에 유연하게 대처하는 자율적 시스템을 의미해요. 이는 기존의 단순 텍스트 생성이나 요약 수준에 머물렀던 1세대 생성형 AI(Generative AI)의 기술적 한계를 극복하고, 임상 개발 전반의 효율성을 개선하려는 CRO(Contract Research Organization, 임상시험수탁기관) 업계의 핵심 생존 전략과 맞닿아 있어요.

사일로를 허무는 연결된 인텔리전스의 가치

임상 시험은 연구 설계부터 환자 등록, 데이터 관리, 규제 제출에 이르기까지 수많은 부서가 독립적으로 협업하는 복잡한 프로세스예요. 에이전틱 AI의 핵심 가치는 단순히 개별 업무를 자동화하는 데 그치지 않고, 각 개발 단계의 데이터를 유기적으로 연결하는 컴파운드 인텔리전스(Compounded Intelligence, 복합 지능)를 구축하는 데 있어요. 임상 프로토콜 설계 과정에서 도출된 통찰이 환자 모집 및 모집단 최적화 단계로 실시간 연계되어 의사결정의 질을 높이게 돼요. 이를 통해 수백만 달러에 달하는 임상 시험 비용을 크게 아끼고 신약 개발의 타임라인을 대폭 단축할 수 있는 기반이 마련돼요.

파일럿 함정을 극복하기 위한 네 가지 현실

시네오스 헬스는 에이전틱 AI를 성공적으로 구축하기 위해 기업들이 마주해야 할 네 가지 현실적 장벽을 제시했어요. 모든 임상 업무에 인공지능 에이전트를 적용하기보다 규칙 기반의 전통적 자동화가 적합한 영역을 구분해야 하고, 개별 부서의 파일럿 프로젝트가 고립되는 파일럿 트랩(Pilot Trap, 시범사업의 늪)을 경계해야 해요. 또한 기술 자체보다 학제 간 협업이 가능한 조직 구조 설계가 선행되어야 하며, AI의 자율성이 커질수록 의사결정의 추적 가능성(Traceability)과 데이터 거버넌스(Data Governance) 등 명확한 규제적 안전장치가 필수적이에요. 이는 기술 도입 속도보다 데이터의 신뢰성과 투명성을 중시하는 규제 기관의 엄격한 잣대를 극복하기 위한 필수적 조치예요.

글로벌 CRO 업계의 에이전틱 AI 경쟁 지형

연간 약 800억 달러 규모로 추정되는 글로벌 CRO 시장에서 AI 주도권을 잡기 위한 경쟁은 이미 최고조에 달해 있어요. 경쟁사 아이큐비아(IQV)는 엔비디아(NVIDIA) 및 AWS와 손잡고 'IQVIA.ai' 마켓플레이스를 출시해 임상 데이터를 분석하는 고유의 에이전트 생태계를 확장하고 있으며, 아이콘(ICLR)은 마이크로소프트와 협력하여 멀티에이전트 플랫폼 '오비스(Orbis)'를 통해 임상 시작 계약 프로세스를 혁신하고 있어요. 비상장사인 시네오스 헬스는 이러한 빅테크 협력 모델 사이에서 현업 도메인 전문가 중심의 다학제적 통합 AI 운영 모델로 차별화를 꾀하고 있어요. 이러한 흐름은 향후 임상 수탁 기관을 선택하는 제약사들의 중요한 기준이 될 것이에요.