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[IT뉴스]"임상시험 90% 실패"...메디데이터, AI 플랫폼으로 해법 제시

온카뱅크관리자

2026-06-19 19:17:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WxIqCggRsN">
          <p contents-hash="29ad2c60bc9ce1fb2a2bab3647861a4f3fdaf354d8d36928df26ffc7eeb5006a" dmcf-pid="YMCBhaaema" dmcf-ptype="general"> [이데일리 홍주연 기자] "임상시험의 90%가 실패로 끝난다. 프로토콜이 복잡해질수록 시험기관당 환자 등록은 최대 50%까지 늦어지고 전체 임상시험의 80%는 등록 문제로 중단된다." </p>
          <p contents-hash="7cd6c463911858bab90582cfa242623feba04f213fb88df405df2f833490288c" dmcf-pid="GRhblNNdDg" dmcf-ptype="general">다쏘시스템의 생명과학기업 메디데이터가 이 같은 임상시험의 구조적 난제를 인공지능(AI)으로 풀겠다고 밝혔다. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="864af4244c7917c22eeeba7ca0292db3c3f5944adcb563fe2ff447a4d40d0872" dmcf-pid="HelKSjjJwo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="제프 벤티밀리아 메디데이터 수석부사장이 최근 서울 여의도에서 열린 기자간담회에서 발표하고 있다.(이미지=메디데이터)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/Edaily/20260619191306115vhhd.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="ygG6HrrNOj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/19/Edaily/20260619191306115vhhd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            제프 벤티밀리아 메디데이터 수석부사장이 최근 서울 여의도에서 열린 기자간담회에서 발표하고 있다.(이미지=메디데이터)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="e5102e7cf3354d63841a6bcfb13c5ce4c289abbe0b3da96f0443d3a5de082395" dmcf-pid="XdS9vAAiEL" dmcf-ptype="general">
           <p>메디데이터는 최근 서울 여의도에서 기자간담회를 열고 임상시험의 예측력과 정확도를 높이는 AI 기반 솔루션 '메디데이터 플러스'를 공개했다.</p>발표를 맡은 제프 벤티밀리아 메디데이터 수석부사장은 AI가 더 이상 실험 단계의 기술이 아니라 임상시험 전주기에서 실질적 성과를 만들어내는 핵심 인프라로 자리 잡았다고 강조했다. AI가 개별 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 흩어진 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 임상시험의 속도와 품질, 예측 가능성을 끌어올리는 역할을 할 수 있다는 의미다. 
          </div>
          <p contents-hash="9b45086b760a063da26c07294d921b30ca9f969bdf6e5c86f3cd936d34e8730f" dmcf-pid="Zsuo7WWIsn" dmcf-ptype="general">메디데이터는 AI를 활용해 임상시험을 계획하고 시뮬레이션을 통해 최적화를 이룬다. 환자 부담이 등록 속도에 미치는 영향과 같이 상충되는 관계를 정밀하게 분석해 의사결정의 확실성을 높이는 방식이다. 시험기관 선정 단계에서는 과거의 시험기관 데이터를 통해 가장 적합한 시험기관을 추천한다. 이를 통해 궁극적으로 비용과 시간이 낭비되는 프로토콜 변경(Amendments)을 최소화한다.</p>
          <p contents-hash="8ea29067f91157a358b63278cd2b3335b9a35b26494c8385661a43821b59e027" dmcf-pid="5O7gzYYCEi" dmcf-ptype="general">메디데이터 플러스의 중심에는 AI 오케스트레이터 '닷(Dot)'이 있다. 닷은 3만8000건 이상의 임상시험과 1200만명 이상의 환자, 700억개 이상의 데이터 포인트를 기반으로 구축됐다. 그동안 따로 관리되던 임상시험의 세 가지 핵심 축인 △환자 △스터디 △데이터 경험을 하나의 플랫폼으로 통합해 임상시험 전 과정을 지능형으로 연결하는 역할을 한다.</p>
          <p contents-hash="e261755667d836201bd4e9a3a4495d4a3784300bd612e798d8db587962299217" dmcf-pid="1IzaqGGhDJ" dmcf-ptype="general">메디데이터는 현재 임상시험 현장에 AI가 빠르게 도입되고 있지만, 단절된 도구와 수동 워크플로우, 파편화된 데이터로 인해 그 가치가 전사적으로 확장되지 못하고 있다고 진단했다.메디데이터 플러스는 이런 한계를 넘어서기 위해 임상시험 전 과정의 데이터, 워크플로우, AI를 하나로 연결한 엔터프라이즈급 솔루션이다. </p>
          <p contents-hash="e4f227dfe5676fc07d0fd62fa238ad1be77cb2ebe4544a2417f42b95f5046a79" dmcf-pid="tCqNBHHlmd" dmcf-ptype="general">최첨단 AI 역량과 검증된 메디데이터 솔루션을 단일 플랫폼에 결합해 더 신속한 스터디 구축과 효율적인 임상 수행, 대규모의 선제적 리스크 관리를 동시에 실현한다는 게 회사 측 설명이다. 특정 업무에 국한되지 않고 조직 전체가 전사적 차원에서 AI에 접근하고 확장할 수 있도록 돕는 올인원(All-inclusive) 연간 구독 서비스로 제공되며, 이를 통해 여러 연구에 걸쳐 일관성 있게 신속한 의사결정을 내리고 리스크를 선제적으로 탐지할 수 있다는 점이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="07deefa8d0249a2428de407fe745c3271ee88170c4e0a997cdd3e47479857b08" dmcf-pid="FhBjbXXSme" dmcf-ptype="general">실제 AI를 임상실험에 적용한 사례도 소개됐다. 박수범 한미약품 신제품임상팀 파트장은 같은 날 열린 메디데이터 컨퍼런스에서 만성요통 환자 대상 임상시험에 메디데이터의 전자 임상결과평가(eCOA)를 도입한 경험을 공유했다. eCOA 도입으로 환자 순응도를 높이고 고품질 데이터를 실시간으로 수집·관리할 수 있었다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="16e6859bf2bd1e9a944c148cb3850bf3727fb52ac755cfc6820f45558cfad9b6" dmcf-pid="3lbAKZZvOR" dmcf-ptype="general">제프 벤티밀리아 수석부사장은 "AI는 산재된 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써 임상시험의 속도와 품질, 예측 가능성을 높여준다"며 "AI를 활용한 임상실험으로 신약 개발이 보다 신속하게 진행될 수 있도록 메디데이터가 앞장서 나가겠다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="751b2fef1d591f8e3bc4d26217f82eace5885bba257db29ef48441755f82b09e" dmcf-pid="0SKc955TOM" dmcf-ptype="general">홍주연 (jyhong@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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