신뢰할 수 있는 AI를 활용하여 제약 라이프사이클의 모든 단계에서 획기적인 발전을 가속화해 보세요.

AI를 활용하여 신약 개발을 위한 새로운 분자 구조의 식별 속도를 높이고, 수백만 개의 데이터 포인트를 요하는 고도로 복잡한 과학적 프로세스를 간소화합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 더 빠른 의사결정
• 신뢰할 수 있는 인사이트
• 경쟁 우위

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 머신 러닝을 활용한 방대한 데이터 분석으로 신약 발굴의 효율성과 성공률을 제고
• 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 약물 표적을 식별하고 약물 상호작용을 예측
• 합성 데이터로 데이터 공백을 채우고, 임상시험을 시뮬레이션하며, 환자 개인정보를 보호

AI 활용의 장점:

• AI 기반 대규모 데이터 세트 분석을 통해 약물 표적을 더욱 신속하게 식별
• 합성 데이터를 생성 및 활용하여 분자 간 상호작용을 심층 분석
• 약물 후보군의 안전성과 효능을 예측하여 유망 화합물의 우선순위를 선정하고 전임상 시험 단계를 최적화합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 합성 데이터를 통해 더 풍부한 인사이트를 단시간에 확보할 수 있는 차별화된 기회를 포착합니다.
• 과학적 관련성에 기반한 알고리즘을 제공합니다.
• 신약 개발 프로세스의 실질적인 개선을 지원하는 모델을 구축합니다.

AI와 LLM 기술을 활용하여 표준화된 데이터 생성 및 검증, 합성 데이터 생성 등을 지원함으로써 FDA 승인 준비를 자동화 및 가속화하고 데이터 품질을 혁신합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 수작업 부담 경감, 제출 일정 단축, 오믹스(OMICS) 및 디지털 헬스 기기의 복잡한 데이터를 처리합니다.
• 코드 검증의 효율성 및 정확성을 향상시킵니다.
• 임상시험의 정확도 제고, 오류 감소 및 규정 준수를 강화합니다.
• 승인 제출 프로세스 가속화 및 문서 품질을 개선합니다.
• 효율적인 데이터 변환을 위한 전략적 의사결정 인사이트를 제공합니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 메타데이터 기반 자동화
• LLM
• 자동화 및 합성 데이터 생성
• 멀티 에이전트 프레임워크

AI 활용의 장점:

• SDTM(Study Data Tabulation Model) 및 ADaM(Analysis Data Model)의 지속적인 업데이트를 지원하고, 코딩의 필요성을 줄여 효율적인 데이터 검토 환경을 조성합니다.
• 코드 및 결과 검토 자동화로 수동 검증 작업을 최소화합니다.
• 데이터 불일치 감지 및 검증 워크플로우를 자동화합니다.
• TLF(Tables, Listings and Figures) 생성 시간을 단축하고, 조기 코드 검증을 지원하고, 데이터 투명성을 확보합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• SDTM, ADaM, TLF/ADRG(Analysis Data Reviewer's Guide) 생성 및 구성 관리를 자동화합니다.
• AI 기반 코드 검증 및 규정 준수 여부를 확인합니다.
• 오류 탐지 및 검증 로직을 자동화합니다.
• 합성 데이터 생성, 이상 징후 탐지 및 문서화를 자동화합니다.
• SDTM, ADaM 및 TLF/ADRG 변환 아키텍처를 위한 전략적 인사이트를 제공합니다.

AI와 디지털 트윈 기술을 활용한 예측 분석을 통해 임상시험 참여자의 안전을 보호하는 동시에 임상 연구의 효율성을 제고합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 안전성 강화
• 혁신을 가속화합니다.
• 의사결정 속도 향상

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• AI 에이전트가 이상 반응의 조기 지표를 포착하여 실시간으로 임상시험 계획서 조정을 권고
• 디지털 트윈을 활용한 약물 상호작용 시뮬레이션, 약물 재창출 후보 식별 및 환자별 대체 경로 분석
• 예측 분석을 통해 미래에 출시될 약물에 대해 최적의 반응을 보일 환자군 식별

AI 활용의 장점:

• 질병, 환자군, 약물 상호작용 및 효능에 대한 심층적인 이해 지원
• 환자 안전을 보장하는 동시에 임상 연구 속도 향상
• AI 에이전트가 임상 연구의 설계, 모니터링 및 의사결정 프로세스에 지능형 자율 시스템을 임베딩하여 임상시험 참여자의 안전을 보호

AI 모델이 제공하는 기능:

• 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 통해 연구자가 실제 환자를 실험적 치료에 노출시키기 전에 위험을 미리 예측하고 계획서를 최적화할 수 있도록 지원
• 예측 모델을 통해 특정 치료로 혜택을 받거나 부작용을 겪을 가능성이 높은 환자군을 식별함으로써 연구자의 조기 개입을 돕고 임상시험의 무결성과 안전성을 동시에 확보

임상시험 시 확장 대조군(Extended Control Arms)은 전통적인 대조군의 대안이 될 수 있습니다. 이는 환자를 위약군이나 표준 치료군에 직접 등록하는 대신, 과거 임상 데이터, 리얼 월드 데이터(RWD) 또는 합성 데이터 등 기존 데이터를 활용하여 대조군을 시뮬레이션하는 방식입니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 데이터 부족, 시간 제약 또는 윤리적 문제로 전통적인 대조군 구성이 어려울 때 대조군 시뮬레이션을 지원합니다. 예를 들어, 확장 대조군은 희귀 질환, 치명적인 질환 및 종양학 분야의 임상시험에서 특히 유용합니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 대조군 확장 시 실제 환자 데이터를 모방하되 실제 개인 정보와는 무관한 인위적 생성 데이터를 활용합니다.
• AI 에이전트가 대규모 리얼월드 데이터(RWD)를 분석하여 치료군 환자와 과거 임상 데이터 내 유사 환자를 매칭하고, 확장 대조군의 결과를 시뮬레이션합니다.
• AI 에이전트가 대조 조건 하의 환자 상태를 반영하는 디지털 트윈을 생성합니다.

AI 활용의 장점:

• 리얼월드 데이터셋에서 과소 대표된 환자 프로필을 합성 데이터로 시뮬레이션하여 데이터 공백을 메우고, 대조군의 다양성과 견고성을 개선합니다.
• AI로 생성된 합성 데이터 세트를 통해 단 한 명의 환자를 등록하기 전에도 수천 개 임상시험 시나리오의 모델링이 가능하도록 지원함으로써 실패율을 줄이고 설계를 최적화하여 임상시험 설계를 가속화합니다.
• 위약군 운영의 필요성 감소로 과학적 엄밀성을 유지하는 동시에 더 많은 환자가 잠재적으로 생명을 구하는 치료를 받을 수 있도록 보장합니다.
• 합성 대조군은 특히 무작위 대조 시험(RCT)이 불가능한 상황에서 FDA의 신속한 약물 승인을 촉진하는 용도로 사용합니다.
• 최근에는 가상의 환자 복제본을 생성하는 디지털 트윈 기술을 사용하여 약물 상호작용 모델링 및 이상 반응의 대규모 예측을 지원합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• SAS Data Maker가 다양한 AI 모델과 기술을 활용하여 고품질의 합성 데이터를 생성합니다.
• 모델이 프라이버시 보호 임계값을 준수하면서 합성 데이터가 원본 데이터와 얼마나 유사한지 정밀 평가합니다.
• 모델이 SMOTE, 생성형 적대 신경망(GAN), 프라이버시 위험, 유사성 점수 모델 등 각종 유사성 지표와 프라이버시 위험 점수 및 합성 데이터 품질 지표를 평가합니다.

모델을 활용하여 정보를 이관하고, 자료를 템플릿에 즉시 삽입 가능한 "프로토콜 준비(Protocol-ready)" 상태로 전환함으로써 임상시험 계획서 작성 프로세스를 간소화하며, 이를 통해 임상 프로젝트 관리자, 설계자 및 의료 책임자가 직접 작성하는 데 소요되는 시간을 대폭 단축

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 혁신을 가속화합니다.
• 자동화 구현 및 반복 가능한 문서화된 프로세스를 통한 생산성을 극대화합니다.

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• LLM이 연구자와 임상시험 계획서 작성자의 임상 자료 및 콘텐츠의 개발 과정을 가속화합니다.
• 소형 LLM으로 작성자가 제한된 특정 컨텍스트 윈도우 내에서 계획서를 정확하게 템플릿화할 수 있도록 보장합니다.
• 지능형 의사결정이 투명하고 자동화된 워크플로우를 제공하여 비즈니스 요구사항을 충족하고 AI 에이전트 행동을 가이드합니다.

AI 활용의 장점:

• 다양한 규제 요건에 부합하도록 LLM 및 소형 언어 모델의 맞춤형 설정을 지원합니다.
• 연구자가 인적 오류를 줄이면서 임상시험 계획서를 더 빠르게 생성, 편집 및 업데이트할 수 있도록 지원합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 대형 및 소형 언어 모델이 계획서 개발 과정을 압축하여 작성자의 귀중한 시간을 절약합니다.
• 대형 및 소형 언어 모델이 템플릿 내용을 채워 넣고 임상시험 계획서 구성 항목 생성을 자동화하여 효율성을 향상시킵니다.
• 대형 및 소형 언어 모델이 규제 요건 준수를 위한 임상시험 계획서의 세부 항목 조정을 지원합니다.

환자, 실시기관, 시험자 및 연구팀과 보다 효율적이고 효과적으로 소통할 수 있는 챗봇을 구축합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 더 빠른 문제 해결 속도
• 고객 서비스 개선
• 대규모 환자 및 회원 집단 대상의 개인 맞춤형 아웃리치 연중무휴 지원

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 대형 언어 모델(LLM) 및 자연어 처리(NLP)를 활용한 챗봇 학습으로 환자 및 연구팀과의 효과적인 상호작용을 지원합니다.
• 지능형 의사결정을 통한 참여 경험의 품질을 향상시킵니다.

AI 활용의 장점:

• 리소스 최적화 및 참여 효과 개선
• 데이터 프라이버시를 보호하는 동시에 환자, 실시기관 및 이해관계자의 만족도를 증대합니다.
• 혼란과 불확실성의 시기에도 신속하게 대응할 수 있는 준비 태세 확립

AI 모델이 제공하는 기능:

• 대화형 AI이 제공하는 확장 가능한 방식으로 지원합니다. 대형(LLM) 및 소형(SLM) 언어 모델 기반의 챗봇으로 환자, 실시기관, 연구팀에게 부작용, 물류, 임상시험 계획서 등과 관련된 답변을 연중무휴 제공합니다.
• 지능형 의사결정을 통해 에이전트가 개인 맞춤형 아웃리치를 수행합니다. 임베디드 AI 에이전트가 환자를 행동 및 위험도별로 세분화하고, 아웃리치를 위한 점수를 산정하며, 진료팀에 최적의 개인 맞춤형 후속 조치를 추천합니다.
• AI 에이전트가 고위험군 식별, 자동화된 환자 분류 및 후속 조치, 결과를 반영하여 지속적으로 학습하는 지능형 워크플로우를 구동하여 조정 업무를 개선하고 수작업 부담을 경감합니다.
• 신뢰 및 규정 준수 보장을 위해 모든 AI 시스템에 '휴먼 인 더 루프' 방식의 거버넌스를 기본 내장(예: 고위험 의사결정에 대한 인간의 감독, 설명 가능성, 감사 가능성, 규제 표준 반영 등)합니다.

LLM 기반의 챗봇과 AI 에이전트를 활용하여 SKU(재고 관리 코드) 수준의 창고 재고를 최적화하고, 업데이트된 수요 예측에 따라 재고 시나리오를 동적으로 조정합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 재고 최적화
• 높은 정확도의 재고 예측
• 의사결정 속도 향상
• 효과적인 확장성

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• AI 기반 머신 러닝 모델이 방대한 데이터 분석과 패턴 인식, 지속적인 학습을 통해 정확한 자동 재고 예측 및 위험 평가를 지원합니다.
• 소형 언어 모델(SLM)과 자연어 처리(NLP)를 사용하는 생성형 AI가 사용자 입력을 이해하고 문맥에 맞는 응답을 생성하며, 리소스 효율적인 방식으로 커뮤니케이션 업무를 자동화하여 인간과 유사한 수준의 효율적 상호작용을 구현합니다.
• 지능형 의사결정이 투명하고 자동화된 워크플로우를 제공하여 비즈니스 요구사항을 충족하고 AI 에이전트 행동을 가이드합니다.

AI 활용의 장점:

• 머신 러닝 기반 인사이트를 통해 데이터 중심의 예측으로 재고 수준을 최적화함으로써, 낭비를 줄이고 비용을 절감하며 전체 공급망의 효율성과 전반적인 성과를 개선합니다.
• 모델이 리드 타임, 보관 비용, 유효 기간, 공급업체 신뢰도 등을 종합적으로 고려하여 재고 수준을 최적화하고, 필요한 시점에 적정 재고를 확보할 수 있도록 지원합니다.

AI 모델이 제공하는 기능:

• 머신 러닝 모델이 과거 판매 데이터, 계절적 추세, 시장 수요 및 규제 변화 등 외부 요인을 분석하여 미래 재고 수요를 더욱 정확하게 예측함으로써 품절이나 과잉 재고 발생을 방지합니다.
• 머신 러닝 모델이 새로운 데이터 입력에 따라 장기적으로 학습하고 적응하여, 시장 상황이나 제품 수요, 공급망 변동에 따른 예측 정확도를 향상시킵니다.
• 모델이 공급망 중단, 수요 변화, 공급업체 지연 등의 위험을 지속적으로 모니터링하고 실시간으로 동적인 위험 평가 결과를 제공합니다.
• AI 에이전트가 재고를 관리하고 공급 중단 상황을 예측합니다.
• AI 에이전트가 운송 업체 주문을 자동화하고 공급망 효율성을 개선합니다.

AI 에이전트와 NLP를 활용하여 대규모의 다양한 데이터 세트에서 환자 그룹의 추출 및 정제 작업을 자동화합니다.

이 솔루션이 보험사에 제공하는 가치:

• 더 많은 리얼월드 에비던스(RWE) 생성
• 의사결정 속도 향상
• 참여자 모집 시간 및 비용 절감
• 환자 안전 보호
• 분산형 임상시험(DCT) 방식 지원
• 인력을 고부가가치 업무로 전환

이 솔루션에 적용된 AI 기술의 특징:

• 멀티 에이전트 시스템 내의 AI 에이전트가 코호트 생성 전 과정을 간소화하고 모니터링 프로세스를 구축
• NLP가 비표준 데이터 형식의 맥락을 파악하여 분석 속도 향상
• NLP가 환자 특성 식별 작업을 가속화

AI 활용의 장점:

• NLP를 통해 다양한 데이터 소스를 분석하고 쿼리를 자동화함으로써 임상 연구를 위한 코호트 생성의 효율성과 정확성 개선
• 더 적은 시간과 전문 인력으로 임상시험, 성과 연구 및 운영 분석을 위한 코호트를 구축

AI 모델이 제공하는 기능:

• NLP가 환자 코호트 생성 시 중추적인 역할을 하면서 데이터 추출 자동화, 코호트 정의의 정확도 향상, 다양한 데이터 소스 통합을 구현
• 지속적으로 발전하는 AI 모델을 통해 연구 역량 강화, 임상시험 간소화 및 환자 치료 결과 개선
• 환자 모집용 AI 에이전트가 전자 의무 기록(EHR) 및 소셜 미디어를 분석하여 적격 참여자 식별
• 후보자 선정용 AI 에이전트가 바이오마커와 동반 질환을 분석하여 최적의 코호트 구성 지원