AI가 심혈관 임상시험 검토에서 전문가 의사와 동등한 수준 도달

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인공지능(AI)이 심혈관 임상시험에서 임상 사건을 전문의 수준의 정확도로 성공적으로 판정함으로써, 신약 개발의 비용과 복잡성을 줄일 수 있는 잠재적 전환점을 맞고 있습니다. 연구진은 이번 주 시카고에서 열린 2025년 미국심장협회(American Heart Association) 연례 학술대회에서, AI 모델이 인간 임상 사건 위원회와 동등하게 심근경색, 뇌졸중, 심혈관 사망을 판별할 수 있음을 발표했습니다.​

이번 돌파구의 중심에는 대형 언어 모델(Large Language Models)과 자연어처리(Natural Language Processing)를 활용한 두 가지 첨단 AI 시스템이 있습니다. Auto-MACE 모델은 PARADISE-MI 임상시험에 참가한 5,661명을 대상으로 심혈관 사망에 대해 97%, 심근경색 89%, 뇌졸중 88%의 임상 사건 위원회와의 일치도를 보였습니다. 한편, 심부전 자연어처리(Heart Failure Natural Language Processing) 모델은 글로벌 DELIVER 임상시험에서 임상의와 83%의 전체 일치도, 특히 심부전 입원 판별에서 87%의 일치도를 기록했습니다.​

비용이 많이 드는 프로세스 간소화

임상 사건 판정은 임상 시험 중 특정 의료 사건이 실제로 발생했는지 확인하는 과정으로, 일반적으로 전문 의사 패널이 의료 기록을 수작업으로 검토해야 합니다. 이 노동 집약적인 과정은 주요 비용 발생 원인으로 작용하며, 심혈관 약물의 규제 승인 임상 시험 참가자 1인당 비용이 $35,000을 초과하기도 합니다.​

"AI가 사람이 직접 검토해야 하는 사례의 양을 줄임으로써, 판정 비용과 일정 지연의 주요 원인을 줄일 수 있습니다."라고 브리검 여성병원(Pablo M. Marti-Castellote 외 연구진)이 그들의 JACC 논문에서 밝혔습니다. Auto-MACE 모델은 사망 사례의 69%와 잠재적 뇌졸중의 81%를 자신 있게 판정했으며, 불확실한 사례에 대해서만 인간의 검토가 필요했습니다.​

업계 영향

화이자, 존슨앤드존슨, 노바티스 등 제약사들은 개발 기간과 비용 감소의 수혜를 받을 것으로 보입니다. IQVIA와 같은 계약연구기관들은 이미 AI 솔루션을 도입하고 있으며, 한 설문조사에 따르면 타당성 평가에 소요되는 시간이 90%까지 줄었다고 합니다.​

최근 업계 분석에 따르면, 임상시험에 AI를 통합하면 시험당 최대 70%의 비용 절감과 80%의 기간 단축이 가능하다고 합니다. 2030년까지 AI가 임상시험의 60~70%에 통합될 것으로 예상되며, 이는 제약업계에 연간 200~300억 달러의 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다.​

마이크로소프트와 IBM 등 테크 기업들은 임상시험 관리를 위한 AI-서비스형 플랫폼 개발에 유리한 위치에 있습니다. 심혈관 연구재단의 알렉산드라 포프마는 Auto-MACE의 결과를 "환상적"이라며, 이는 "AI를 임상시험의 일부로 공식적으로 도입하는 과정의 중요한 단계"라고 평가했습니다.