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인공지능의 학습은 해가 지날수록 진화하고 있다. 기존의 아날로그 방식의 데이터 분류와 분석은 인공지능의 정교함을 통해 대체되고 있다. 특히 인공지능이 하드웨어와 소프트웨어의 발전으로 머신러닝, 딥러닝의 전개에 따라 진단, 의약품, 헬스케어 서비스의 다방면의 분야에서 투자 대비 효용을 극대화 할 수 있을 것으로 판단하고 있다.

해외 뿐만 아니라 국내에서도 컴퓨터 사이언스와 바이오 테크가 결합된 벤처기업들이 다수 나오고 있으며 기존의 ICT 기업들도 자신이 가지고 있는 인공지능 솔루션에 바이오 데이터를 접목하여 사업 확장을 꾀하고 있다. 국내 인공지능 바이오 벤처 중 최초로 상장을 한 뷰노의 경우 동종업계에 있는 타 상장기업에 비해 재무실적이 좋지 않지만 2,000억대의 시가총액을 유지하고 있다.

인공지능을 도입한 많은 바이오벤처들이 의료기기를 다루는 경우가 많지만 유전정보나 임상정보 등의 ...

인공지능의 학습은 해가 지날수록 진화하고 있다. 기존의 아날로그 방식의 데이터 분류와 분석은 인공지능의 정교함을 통해 대체되고 있다. 특히 인공지능이 하드웨어와 소프트웨어의 발전으로 머신러닝, 딥러닝의 전개에 따라 진단, 의약품, 헬스케어 서비스의 다방면의 분야에서 투자 대비 효용을 극대화 할 수 있을 것으로 판단하고 있다.

해외 뿐만 아니라 국내에서도 컴퓨터 사이언스와 바이오 테크가 결합된 벤처기업들이 다수 나오고 있으며 기존의 ICT 기업들도 자신이 가지고 있는 인공지능 솔루션에 바이오 데이터를 접목하여 사업 확장을 꾀하고 있다. 국내 인공지능 바이오 벤처 중 최초로 상장을 한 뷰노의 경우 동종업계에 있는 타 상장기업에 비해 재무실적이 좋지 않지만 2,000억대의 시가총액을 유지하고 있다.

인공지능을 도입한 많은 바이오벤처들이 의료기기를 다루는 경우가 많지만 유전정보나 임상정보 등의 빅데이터를 다루어 임상의 흐름을 예측하거나 임상의 기간을 단축시킬 수 있는 등 인공지능이 개발기간을 단축시킬 수 있는 분야에 적용이 된다면 신약개발에도 인공지능의 도입이 다수 될 것으로 예상한다.

천랩과 같이 마이크로바이옴을 연구하는 바이오벤처에서 데이터사이언티스트와 컴퓨터 사이언스 전공자를 다수 채용하는 것도 이와 일맥상통한다고 볼 수 있겠다.

빅데이터와 인공지능은 앞으로의 세상에서 멀리 둘 수 없는 키워드이다. 그리고 그 단계는 아직도 얼리스테이지라고 판단한다. 의료기기 및 진단이 메인인 인공지능의 활용은 다양한 형태로 소비가 될 것이며 관련 종사자들은 이 흐름을 놓쳐서는 안될 것이다.

한편, 인공지능 바이오 생태계가 글로벌 경쟁력을 갖기 위해서는 유망한 바이오 벤처들이 트렌드의 앞단에 설 수 있는 정책 수립이 필요하다. 그러나 이를 막는 이해당사자들의 글로벌 트렌드를 방해하는 정책 고집 등이 결국 더 많은 혜택을 받을 수 있는 소비자들에게 악영향을 끼칠뿐더러 서비스의 질을 악화시켜 결국 바이오 산업의 국가경쟁력을 저해할 수 있다.

선진국들이 모두 오픈하고 있는 원격진료의 경우 한국은 공급자들의 이해관계로 법개정이 어려웠지만 COVID-19의 특수한 상황이 업계의 인식을 변화시켰다. 결국 큰 그림에서는 수요자의 편익을 위해 생태계는 변화할 것이기에 선진국으로 가는 길목에서 모든 이해당사자들은 조금 더 멀고 큰 그림에서 모두가 이익이 될 수 있는 의사결정이 필요한 때이다.

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