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의료와 건강

SK바이오팜, 신약개발 AI 모델 실증 완료

전자신문 SW·2026-11-06

요약

SK바이오팜이 신약개발에 특화된 714만건의 학습데이터를 구축해 AI 모델 개발과 실증을 완료했다고 6일 밝혔다. 이 AI는 신약 후보물질 발굴부터 임상시험 결과 예측까지 적용 범위를 넓혀 연구개발(R&D) 효율화를 목표로 한다. 이번 성과는 과학기술정보통신부가 주관한 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'에서 약 10개월간의 개발과 실증을 거쳐 나왔다. 이 프로젝트에는 SK바이오팜 외에도 루닛, 트릴리온랩스, 아이젠사이언스, 카카오헬스케어 등이 참여했다.

큐레이터 노트

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신약 후보물질 발굴과 임상시험 결과 예측은 전통적으로 시간이 오래 걸리는 단계로, 이번 모델은 이 두 영역에 AI를 적용한 사례에 해당한다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 IT조선도 이 '과기정통부 AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'의 10개월 성과를 보도하며 44억 토큰 규모 학습데이터 구축과 약물 독성·임상 결과 예측 모델의 활용 가능성 확인을 전했다. 하루 전인 11월 5일에는 국민경제자문회의 등 공동포럼에서 바이오 데이터가 부처별로 분절돼 AI가 쓰기 어려운 상태라는 지적과, 임상 실패 데이터까지 학습해야 AI 경쟁력이 커진다는 주장이 나왔다. 11월 4일에는 아이디바인이 지식 그래프 기반으로 임상시험 성공 가능성을 예측하는 유사한 방향의 기술을 개발 중이라고 밝힌 바 있다.

짚어야 할 점

  • 같은 프로젝트 성과를 전자신문은 '714만건 학습데이터', IT조선은 '44억 토큰'으로 다르게 표현했는데, 두 수치가 같은 데이터셋을 가리키는지 다른 단위인지는 기사만으로 알기 어렵다.
  • SK바이오팜 외에 루닛, 트릴리온랩스, 아이젠사이언스, 카카오헬스케어 등도 같은 프로젝트에 참여했다고 밝혀, 이번 발표가 산업 전체 성과 중 한 참여사의 결과물이라는 점을 함께 봐야 한다.
  • 11월 5일 공동포럼에서 제기된 '성공 데이터만으론 경쟁력이 없고 실패 데이터까지 학습해야 한다'는 지적과 비교하면, 이번 714만건 데이터에 임상 실패 사례가 얼마나 포함됐는지가 모델의 실질적 가치를 가를 변수로 보인다.
  • 아이디바인 등 다른 기업도 임상시험 성공 가능성 예측을 목표로 하고 있어, 유사한 접근이 여러 곳에서 동시에 진행되고 있다는 점이 눈에 띈다.

아직 확인되지 않은 것

  • 714만건과 44억 토큰의 관계, 즉 같은 데이터셋에 대한 서로 다른 집계 단위인지는 확인되지 않았다.
  • 이 AI 모델의 예측 정확도나 실제 신약 후보물질 발굴·임상 성공률 개선 효과를 뒷받침하는 구체적 수치는 제시되지 않았다.
  • 714만건 데이터에 실패한 임상 사례가 얼마나 포함됐는지, 즉 11월 5일 포럼에서 지적된 '실패 데이터 학습'의 요건을 충족하는지는 확인되지 않았다.
  • 이 모델이 실제 신약개발 현장에 적용돼 상용화되는 시점이나 계획은 밝혀지지 않았다.

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이 글에 나온 말

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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