제약 응용을 위한 설명 가능한 인공지능 2025: 시장 다이내믹, 성장 동력 및 전략적 기회 공개. 이 보고서는 기술 동향, 경쟁 세력 및 산업을 형성하는 미래 전망에 대한 종합 분석을 제공합니다.
- 요약 및 시장 개요
- 제약 분야의 설명 가능한 인공지능 주요 기술 동향
- 경쟁 환경 및 주요 플레이어
- 시장 규모, 성장 예측 및 CAGR 분석 (2025–2030)
- 지역 시장 분석 및 새로운 핫스팟
- 문제, 위험 및 규제 고려 사항
- 기회 및 전략적 권장 사항
- 미래 전망: 혁신 경로 및 시장 진화
- 출처 및 참고 문헌
요약 및 시장 개요
설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)은 인간이 AI 시스템의 행동과 결정을 이해하고 해석할 수 있는 시스템을 의미합니다. 제약 분야에서 XAI는 신뢰할 수 있고 투명하며 규제 요구사항을 준수하는 AI 기반 솔루션의 핵심 요소로 빠르게 자리잡고 있습니다. 산업은 점점 더 약물 발견, 임상 시험 최적화 및 환자 분류를 위해 기계 학습을 활용함에 따라, 규제 요구사항과 환자 안전의 높은 이해관계로 인해 설명 가능성에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
2025년까지 제약 응용에서 설명 가능한 인공지능의 시장은 고급 분석, 규제 의무 및 투명한 의사 결정의 필요성의 융합에 의해 강력한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. Gartner에 따르면, 제약을 포함한 규제 산업에서 80% 이상의 AI 프로젝트는 파일럿 단계를 넘어 실제 배포를 위해 설명 가능성을 요구할 것입니다. 이는 맥킨지 앤 컴퍼니에서도 확인되며, 설명 가능한 인공지능이 FDA(미국 식품의약국) 및 EMA(유럽 의약품청)와 같은 기관의 규정을 준수하면서 약물 개발을 가속화하는 데 필수적이라는 점을 강조합니다.
주요 시장 동력은 다음과 같습니다:
- 규제 압력: 규제 기관은 임상 및 규제 제출에 사용되는 AI 모델의 투명성을 점점 더 요구하고 있으며, 이는 규제를 준수하기 위해 XAI가 필수적이라는 것을 의미합니다.
- AI 모델의 복잡성: 약물 발견에서 딥 러닝 및 기타 블랙박스 모델의 채택은 임상 전문가 및 연구자의 신뢰를 구축하기 위해 해석 가능성을 필요로 합니다.
- 위험 완화: 설명 가능한 AI는 예측 모델의 편향과 오류를 식별하는 데 도움을 줄 수 있어, 비싼 후기 단계 실패 및 환자 부작용의 위험을 줄입니다.
- 이해관계자 신뢰: 투명한 AI는 의료 전문가, 환자 및 지불자 사이에서 더 큰 수용을 촉진하여 AI 기반 솔루션의 광범위한 채택을 촉진합니다.
노바르티스(Novartis), 화이자(Pfizer) 및 로슈(Roche)와 같은 주요 제약 회사들은 R&D 생산성과 규제 준비 태세를 개선하기 위해 XAI 플랫폼에 적극적으로 투자하고 있습니다. 시장이 성숙해짐에 따라 제약 회사, AI 기술 제공업체 및 규제 기관 간의 파트너십이 가속화될 것으로 예상되며, 설명 가능한 AI가 제약 혁신의 기본 요소가 되는 미래를 형성할 것입니다.
제약 분야의 설명 가능한 인공지능 주요 기술 동향
설명 가능한 인공지능(XAI)은 제약 분야를 빠르게 변화시키고 있으며, 인공지능 모델을 더 투명하고 해석 가능하며 신뢰할 수 있도록 만듭니다. 2025년에는 규제 요구, 생물 의학 데이터의 복잡성, 그리고 약물 발견, 개발 및 환자 관리에서 실행 가능한 통찰력을 필요로 하는 여러 주요 기술 동향이 XAI의 채택과 발전을 형성하고 있습니다.
- XAI와 다중 오믹스 데이터 통합: 제약 회사들은 목표 식별 및 바이오마커 발견을 위해 복잡한 다중 오믹스 데이터셋(유전체학, 단백질체학, 대사체학)을 해석하기 위해 XAI를 점점 더 활용하고 있습니다. XAI 모델은 연구자가 AI 기반 예측의 생물학적 근거를 이해하는 데 도움을 주어 초기 단계 약물 개발에서 더 정보에 기반한 의사 결정을 촉진합니다 (Nature Biotechnology).
- 규제 주도 모델 투명성: FDA와 EMA와 같은 규제 기관은 임상 시험, 안전 모니터링 및 현실 세계 증거 생성을 위해 사용되는 AI 모델의 설명 가능성 필요성을 강조하고 있습니다. 이는 제약 회사가 명확한 모델 출력의 근거를 제공하는 XAI 프레임워크를 채택하도록 유도하고 있으며, 이는 규제 제출 및 시장 출시 후 모니터링을 지원합니다.
- 인간-루프(HITL) 시스템: 도메인 전문가가 AI 출력을 상호작용하고 검증하는 HITL 접근 방식의 채택이 가속화되고 있습니다. XAI 도구는 임상 전문가와 연구자에게 해석 가능한 결과를 제시하도록 설계되어 모델의 공동 개선을 가능하게 하고 AI 기반 권장 사항에 대한 신뢰를 높이고 있습니다 (McKinsey & Company).
- 자연어 처리(NLP) 설명 가능성: NLP 모델이 과학 문헌, 임상 메모 및 부작용 보고서를 탐색하는 데 사용됨에 따라, XAI 기술이 이러한 모델이 정보를 추출하고 우선 순위를 정하는 방법을 명확히 하는 데 개발되고 있습니다. 이는 규제 준수 및 임상 채택에 필수적입니다 (IBM Watson Health).
- 시각화 및 사용자 인터페이스 혁신: 사용자들이 모델 결정, 특징 중요성 및 불확실성을 직관적으로 탐색할 수 있도록 돕는 새로운 시각화 도구가 등장하고 있습니다. 이러한 인터페이스는 제약 작업 흐름에 맞춰 설계되어 이해관계자가 AI 모델을 검토하고 예측을 이끄는 요소를 이해할 수 있게 합니다 (Deloitte).
이러한 동향은 XAI가 AI 기반 제약 혁신의 필수 구성 요소가 되도록 만들고 있으며, 고급 분석이 매우 규제된 생명 과학 환경에서 실행 가능하고 책임 있는 것이 보장됩니다.
경쟁 환경 및 주요 플레이어
설명 가능한 인공지능(XAI)의 제약 응용을 위한 경쟁 환경은 투명하고 규제 요구 사항을 준수하며 신뢰할 수 있는 AI 솔루션에 대한 업계의 수요에 의해 빠르게 진화하고 있습니다. 2025년 현재, 시장은 기존의 기술 대기업, 전문 AI 스타트업, 제약 회사와 학계 간의 협력의 혼합으로 특징지어집니다. AI 모델의 설명 가능성 필요성은 특히 약물 발견, 임상 시험 최적화 및 환자 분류에서 규제 감독과 의료 결정의 높은 이해 관계에 의해 더욱 심화되었습니다.
이 분야의 주요 플레이어에는 .IBM Watson Health가 포함됩니다. IBM은 약물 발견 및 임상 의사 결정 지원 플랫폼에 설명 가능한 AI 모듈을 통합하였습니다. Microsoft도 주목받고 있으며, Azure AI 서비스 내에서 XAI 도구 키트를 제공하고 있습니다. 이는 점점 더 많은 제약 회사들이 R&D 및 약물 감시를 위해 채택하고 있습니다. Google Health와 그 모회사 DeepMind는 생물 의학 데이터에 대한 설명 가능한 딥러닝 모델에서 중요한 발전을 이루었으며, 유전체학 및 이미징의 해석 가능성에 중점을 두고 있습니다.
전문적인 공급업체 중에서는 BenevolentAI와 Insilico Medicine가 약물 표적 식별 및 분자 생성에 맞춤화된 자체 XAI 플랫폼으로 두드러진 성과를 내고 있습니다. 이들 회사는 모델의 투명성을 강조하여 규제 승인을 촉진하고 제약 파트너와의 신뢰를 구축합니다. GNS Healthcare는 인과적 AI 및 설명 가능한 기계 학습을 활용하여 환자 결과를 모델링하며, 임상 개발에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
협력은 이 분야의 특징입니다. 예를 들어, Novartis는 Microsoft Research와 협력하여 약물 발견 파이프라인을 위한 설명 가능한 AI 도구를 공동 개발하고 있습니다. 마찬가지로 Roche와 IBM Watson Health는 임상 시험 설계 및 환자 모집에 설명 가능한 AI를 통합하기 위한 프로젝트를 진행 중입니다.
- 시장 경쟁은 FDA 및 EMA와 같은 규제 기관이 AI 기반 제출에서 설명 가능성을 점점 더 요구함에 따라 심화되고 있습니다.
- 스타트업은 도메인 특정 XAI 솔루션을 통해 차별화되고 있으며, 기술 대기업들은 규모 및 클라우드 인프라를 활용하고 있습니다.
- 제약, 기술 및 학계 간의 전략적 파트너십은 혁신 및 채택을 가속화하고 있습니다.
전반적으로 2025년의 경쟁 환경은 AI, 생명 과학 및 규제 준수에 대한 전문 지식의 융합으로 특징지어지며, 주요 플레이어들은 제약 응용에서 전략적 우위를 얻기 위해 설명 가능한 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다.
시장 규모, 성장 예측 및 CAGR 분석 (2025–2030)
제약 응용에서 설명 가능한 인공지능(XAI) 시장은 2025년부터 2030년까지 강력한 확장을 예고하고 있으며, 이는 제약 산업이 약물 발견, 임상 시험 최적화 및 규제 준수를 위해 인공지능에 점점 더 의존하게 되는 데서 기인합니다. 2025년에는 제약 분야의 글로벌 XAI 시장 규모가 약 3억 2천만 달러로 평가될 것으로 보이며, 북미와 유럽이 가장 큰 비율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이는 고급 의료 인프라와 AI 기술의 조기 채택 덕분입니다(Gartner).
2025년부터 2030년까지 이 시장은 28~32%의 복합연간 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상되며, 이는 더 넓은 AI 의료 시장을 초월하는 수치입니다. 이 가속화는 약물 안전 및 효능과 같은 고위험 분야에서 AI 기반 의사 결정의 투명성을 요구하는 규제 압력 증가에 기인합니다. FDA와 EMA는 임상 및 규제 제출에 사용되는 AI 모델의 설명 가능성을 더욱 강조하고 있으며, 이는 XAI 솔루션에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다.
주요 성장 동력은 다음과 같습니다:
- 약물 발견 및 개발: 제약 회사들은 XAI를 활용하여 복잡한 생물학적 데이터를 해석하고, 새로운 약물 표적을 식별하며, 리드 화합물을 최적화하여 시장 출시 시간과 R&D 비용을 감소시키고 있습니다 (McKinsey & Company).
- 임상 시험: XAI는 환자 분류를 향상시키고, 시험 결과를 예측하며, 규제 승인 및 이해관계자 신뢰에 매우 중요한 환자 선택 알고리즘의 투명성을 보장하는 데 점점 더 사용되고 있습니다 Deloitte.
- 규제 준수: 전 세계 규제 기관이 제약 AI 애플리케이션에서 명확하고 감사 가능한 의사 결정 과정을 요구함에 따라 해석 가능한 AI 모델의 필요성이 증가하고 있습니다 European Medicines Agency.
2030년까지 제약 응용에 대한 XAI 시장은 12억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 아시아 태평양 지역은 디지털 건강 및 AI 인프라에 대한 투자 증가로 인해 높은 성장 지역으로 떠오를 것입니다. 경쟁 환경에서는 제약 대기업, AI 기술 제공업체 및 규제 기관 간의 협력이 이루어져 있으므로, 업계 고유의 요구에 맞춘 표준화된 설명 가능한 AI 프레임워크 개발이 예상됩니다 International Data Corporation (IDC).
지역 시장 분석 및 새로운 핫스팟
제약 응용을 위한 설명 가능한 인공지능(XAI)의 지역적 풍경은 규제 환경, R&D 투자 및 디지털 건강 생태계의 성숙도에 의해 주도되는 뚜렷한 성장 패턴과 새로운 핫스팟이 빠르게 진화하고 있습니다. 2025년에는 북미가 여전히 시장을 지배하고 있으며, 이는 막강한 자금, 제약 대기업의 높은 밀집도 및 FDA와 같은 기관의 적극적인 규제 지침 덕분입니다. FDA의 AI 기반 약물 발견 및 임상 의사 결정 지원의 투명성 및 책임 강조는 XAI 솔루션 채택을 가속화하고 있습니다. 특히 미국에서.
유럽 또한 중요한 플레이어로, EMA와 유럽연합의 AI 법은 설명 가능성과 윤리적 AI를 우선하는 규제 환경을 조성하고 있습니다. 독일, 영국 및 스위스와 같은 국가들은 강력한 학계-산업 협력을 활용하여 혁신 허브로 떠오르고 있으며, 정부 지원 디지털 건강 이니셔티브가 이 지역의 환자 안전 및 데이터 프라이버시 초점을 더욱 강화하고 있습니다. 이는 제약 R&D, 임상 시험 및 약물 감시에 대한 XAI의 수요를 높입니다.
아시아 태평양 지역은 중국, 일본 및 한국이 AI 기반 약물 발견 플랫폼에 대규모로 투자함에 따라 가장 빠른 성장을 보이고 있습니다. 중국의 제약 부문은 국가 의약품 관리국(NMPA)과 야심찬 국가 AI 전략의 지원을 받아 약물 표적 식별 강화 및 임상 시험 설계 최적화를 위해 XAI를 빠르게 통합하고 있습니다. 일본의 기초 제약 산업과 디지털 혁신을 위한 정부의 인센티브도 개인화된 의학 및 부작용 예측에서 XAI 채택을 촉진하고 있습니다.
인도와 싱가포르와 같은 새로운 핫스팟 또한 떠오르고 있으며, 이곳에서는 신생 기업 생태계가 발전하고 있으며 규제 프레임워크가 혁신을 촉진하고 있습니다. 인도의 대규모 환자 데이터셋과 비용 효율적인 R&D 환경은 글로벌 제약 회사들과의 XAI 파일럿 프로젝트 및 협력에 매력적인 목적지를 만들고 있습니다.
- 북미: 시장 리더십, 규제 명확성 및 제약 R&D 투자.
- 유럽: 규제 주도 채택, 독일, 영국, 스위스의 혁신 허브.
- 아시아 태평양: 중국, 일본, 한국 주도로 가장 빠른 성장; 인도, 싱가포르에서 떠오르는 활동.
전반적으로, 투명성, 규제 준수 및 AI 기반 효율성을 위한 글로벌 추진이 제약 응용의 XAI에 비옥한 토대를 마련하고 있으며, 지역적 뉘앙스는 2025년 이후 채택 경로 및 혁신 핫스팟을 형성하고 있습니다 (MarketsandMarkets, IDC).
문제, 위험 및 규제 고려 사항
설명 가능한 인공지능(XAI)을 제약 응용 분야에 통합하는 것은 혁신적인 기회를 제공합니다. 그러나 중요한 문제, 위험 및 규제 고려 사항도 수반됩니다. 산업이 약물 발견, 임상 시험 최적화 및 환자 분류를 위한 AI 기반 모델에 점점 더 의존하게 됨에 따라, 투명성과 해석 가능성의 수요가 매우 중요해집니다. 주요 문제 중 하나는 깊은 신경망과 같은 고급 AI 모델의 본질적인 복잡성입니다. 이러한 모델은 종종 “블랙 박스”로 작동하여 연구자, 임상의 및 규제자가 AI가 생성한 통찰력을 이해하고 신뢰하며 검증하는 것을 방해할 수 있습니다. 이는 특히 중요한 의사 결정 과정에서 채택을 방해할 수 있습니다.
불충분한 설명 가능성과 관련된 주요 위험은 편향이나 오류의 전파입니다. 이것은 제약 맥락에서 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 이는 약물 효능 예측의 결함이나 안전 신호의 간과를 포함합니다. 해석 가능성이 부족하면 GMLP(좋은 기계 학습 관행) 및 기타 산업 표준 준수를 위한 AI 시스템의 감사를 복잡하게 만듭니다. 또한, AI 모델에서 환자 데이터를 사용하는 것은 개인정보 보호 및 윤리적 우려를 초래합니다. 이는 유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 미국의 HIPAA(건강보험이동 및 책임법)와 같은 엄격한 데이터 보호 규정에 따라 더욱 그러합니다. XAI 솔루션이 출력에 대해 명확하고 감사 가능한 근거를 제공하도록 보장하는 것은 이러한 규제 요구 사항을 충족하고 대중의 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다.
규제 기관은 의료 및 제약에 사용되는 AI 시스템에서 설명 가능성의 필요성을 점점 더 강조하고 있습니다. FDA는 의료 기기로서의 AI/ML 기반 소프트웨어 사용에 대한 지침을 발표하였으며, 투명성과 사용자에게 유의미한 정보를 제공하는 능자의 중요성을 강조하였습니다. 마찬가지로, EMA는 설명 가능성과 책임에 중점을 두고 AI 기반 도구의 평가를 위한 프레임워크를 적극적으로 탐색하고 있습니다. 2025년까지 제약 회사는 혁신과 규제 준수, 위험 완화 간의 균형을 유지하며 급변하는 규제 환경을 탐색해야 합니다.
- 독점 알고리즘이나 지적 재산권을 손상시키지 않으면서 모델 투명성을 보장하는 것.
- 현재 XAI 방법의 기술적 한계를 해결하여 기본 모델의 복잡성을 완전히 포착하지 못할 수 있는 문제.
- 규제 검토를 위한 충분한 모델 해석 가능성을 제공하면서 데이터 Privacy 및 보안을 유지하는 것.
- 관할 구역 간 차이는 물론 급속한 변화에 맞춰 글로벌 규제 기대에 부응하는 것.
궁극적으로, 제약 응용에서 XAI의 성공적인 배치는 이러한 문제를 극복하고 혁신과 환자 안전을 촉진하는 표준을 형성하는 데 규제 기관과의 적극적인 협력이 필요합니다.
기회 및 전략적 권장 사항
제약 응용에서 설명 가능한 인공지능(XAI)의 통합은 2025년 산업 이해 관계자들에게 여러 기회를 제공합니다. 이는 규제 요구, 약물 발견의 복잡성, 그리고 투명한 의사 결정의 필요성에 의해 주도됩니다. AI 모델이 표적 식별, 환자 분류, 임상 시험 최적화와 같은 작업의 중심이 될수록, 전통적인 “블랙 박스” 알고리즘의 불투명성이 규제 기관, 임상의 및 환자 사이에서 우려를 낳고 있습니다. XAI는 해석 가능한 출력을 제공함으로써 이러한 우려를 해결하고 신뢰를 구축하며 EMA 및 FDA와 같은 기관의 진화하는 지침을 준수하도록 지원합니다.
제약 회사에 대한 주요 기회는 다음과 같습니다:
- 약물 발견 가속화: XAI는 연구자들이 AI 기반 예측의 근거를 이해하도록 하여 보다 정보에 기반한 가설을 생성하고 더 빠른 반복 사이클을 가능하게 합니다. 이러한 투명성은 비싼 후기 단계 실패의 위험을 줄이고 리드 최적화의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 규제 준수 및 승인: 기관들이 AI 기반 도구를 면밀히 검토함에 따라, XAI는 모델 검증, 편향 완화 및 재현 가능성에 대한 명확한 증거를 제공하여 승인 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이는 FDA가 AI/ML 기반 의료 기기에 대한 규제 프레임워크를 발전시키는 것과 특히 관련이 있습니다.
- 향상된 환자 안전 및 신뢰: AI 권장 사항을 해석 가능하게 만들어, XAI는 임상의가 치료 제안을 이해하고 검증하는 데 지원하여 환자 안전과 수용을 중요하게 합니다. 특히 정밀 의학 및 개인 맞춤 치료에서 중요합니다.
- 데이터 통합 및 협력: XAI는 복잡한 모델을 비기술적 이해관계자에게 접근 가능하게 하여 규제 업무, 의료 업무 및 상업 팀 간의 협업을 촉진함으로써 혁신을 가속화합니다.
2025년 제약 회사에 대한 전략적 권장 사항은 다음과 같습니다:
- XAI 인재 및 파트너십에 투자: 내부 전문성을 구축하고 IBM 및 Microsoft와 같은 XAI 전문 기술 제공업체와 협력하여 채택 및 통합을 가속화합니다.
- R&D 파이프라인에서 XAI를 조기에 통합: AI 모델 개발 초기부터 설명 가능성을 포함하여 규제 준비와 이해관계자의 지지를 보장합니다.
- 규제 기관과의 적극적인 관여: 파일럿 프로그램 및 공공 의견 수렴에 참여하여 신흥 XAI 지침 형성에 도움이 되며 책임 있는 AI 채택에서의 리더십을 증명합니다.
- 높은 영향력을 가진 사용 사례 우선 순위 지정: 해석 가능성이 중요한 분야인 환자 위험 예측, 부작용 탐지 및 바이오마커 발견과 같은 응용에 XAI 노력을 집중하여 가치를 극대화하고 위험을 완화합니다.
XAI를 전략적으로 활용함으로써 제약 회사들은 새로운 효율성을 확보하고 신뢰를 구축하며 점차 데이터 주도적이고 규제가 강화되는 환경에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
미래 전망: 혁신 경로 및 시장 진화
제약 응용에서 설명 가능한 인공지능(XAI)의 미래 전망은 빠른 혁신과 발전하는 시장 역학으로 특징지어지고 있으며, 이는 제약 산업이 약물 발견, 임상 시험 최적화 및 규제 준수를 위해 AI에 점점 더 의존하게 됨에 따라 주도되고 있습니다. 제약 산업이 주요 의사 결정 과정에 AI를 통합함에 따라, 투명성과 해석 가능성에 대한 수요가 심화되고 있습니다. 이는 엄격한 규제 기대와 이해관계자의 신뢰 필요성에 기인합니다.
2025년까지 XAI는 제약 분야의 AI 배치에서 기본적인 요구 사항이 될 것으로 예상됩니다. FDA와 EMA와 같은 규제 기관은 약물 안전, 효능 예측 및 환자 분류에 대한 AI 기반 제출에서 설명 가능성의 필요성을 강조하고 있습니다. 이러한 규제 촉진은 제약 작업 흐름에 맞춘 XAI 프레임워크 혁신을 촉진하고 있으며, 모델 투명성, 감사 가능성 및 재현 가능성에 중점을 두고 있습니다.
주요 혁신 경로로는 해석 가능한 기계 학습 기법(결정 트리 및 규칙 기반 시스템 등)과 딥 러닝 아키텍처를 결합하는 하이브리드 모델의 개발이 있습니다. 이는 높은 성능과 설명 가능성을 동시에 가능하게 합니다. IBM Watson Health와 NVIDIA Healthcare와 같은 기업들은 복잡한 모델 출력을 위한 시각화 및 자연어 설명을 제공하는 XAI 도구 키트에 투자하고 있으며, 이는 제약 연구원 및 임상의의 채택을 촉진합니다.
시장 진화는 제약 R&D를 위해 설계된 전문 XAI 플랫폼의 출현을 특징으로 합니다. 이들 플랫폼은 추적 가능한 결정 경로, 편향 탐지 및 규제 보고와 같은 기능을 제공하여 약물 개발 파이프라인의 고유한 요구를 충족합니다. Gartner의 2023년 보고서에 따르면 생명 과학에서의 XAI 글로벌 시장은 2027년까지 30% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 제약 응용이 이 확장에 상당한 비중을 차지할 것입니다.
- 실질적인 증거(RWE) 분석과 XAI의 통합으로 시장 출시 후 감시 및 약물 감시 강화.
- AI 공급업체와 제약 회사 간 협력하여 도메인 특정 설명 가능성 표준을 공동 개발.
- 개인 맞춤 의학에서 XAI의 채택으로 투명한 환자 위험 프로파일링 및 치료 권장 사항 가능.
요약하면, 제약 응용에서의 XAI의 미래는 규제 필요성, 기술 혁신 및 윤리적이고 투명한 AI 채택에 대한 산업의 헌신에 뒷받침된 강력한 성장을 위한 준비가 되어 있습니다.
출처 및 참고 문헌
- 맥킨지 앤 컴퍼니
- 유럽 의약품청 (EMA)
- 노바르티스
- 로슈
- Nature Biotechnology
- IBM Watson Health
- Deloitte
- Microsoft
- Google Health
- DeepMind
- BenevolentAI
- Insilico Medicine
- GNS Healthcare
- International Data Corporation (IDC)
- MarketsandMarkets
- NVIDIA Healthcare
