반응형 AI 데이터 편향 문제1 AI가 개발한 신약 후보물질의 실패 사례 분석 : 기술의 한계와 교훈 AI가 개발한 신약 후보물질의 실패 사례 분석 : 기술의 한계와 교훈1. AI 신약 개발이 주목받는 이유 신약 개발은 평균 10년 이상, 수천억 원의 비용이 소요되는 복잡한 과정이다. 초기 단계에서 수많은 화합물을 설계하고, 그중 극소수만이 임상시험을 통과해 실제 의약품이 된다. 이러한 과정에서 시간과 비용을 절감하고, 성공 확률을 높이기 위해 제약업계는 인공지능(AI)을 도입하기 시작했다.AI는 방대한 화학 데이터, 단백질 구조 정보, 유전자 데이터를 학습해 질병 표적과 결합할 가능성이 높은 분자를 빠르게 찾아낼 수 있다. 전통적인 실험 방식에 비해 수십 배 빠른 속도로 후보물질을 설계할 수 있어, 연구 초기 단계의 효율성을 높이는 데 특히 강점을 가진다.2. AI가 약물을 설계하는 방식 AI 기반 신.. 2025. 8. 11. 이전 1 다음 반응형
