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임상시험을 위한 AI

EU의 새로운 공급업체 활용 패러다임

글로벌 서비스 공급업체 및 임상시험 아웃소싱 전문가들 사이에서 혁신적인 비용 절감, 운영 효율성 향상, 임상시험 비용 관리 강화를 위해 AI 솔루션을 구현해야 한다는 압박이 갈수록 커지고 있습니다. 임상연구는 막대한 비용을 들여야 하는 것으로 악명이 높습니다. 신약을 출시하기까지 드는 평균 R&D 비용은 치료 영역에 따라 1억 6100만 달러에서 45억 4천만 달러에 이릅니다. 2019년 기준 생명과학 분야의 임상시험 관련 언어서비스 시장의 규모는 10억 1천만 달러로 추산되었습니다. 2023년에는 전 세계 언어서비스 및 기술 시장 규모가 26억 8천만 달러로 추산되었습니다.

신약 후보물질이 사람을 대상으로 하는 1상 임상시험을 성공적으로 통과하면 임상 개발은 다국적으로 진행되므로 글로벌 임상 개발 계획을 지원하기 위해 광범위한 언어서비스 및 로컬라이제이션이 필요하게 됩니다. 그러나 AI가 이미 다음과 같은 임상시험 과정에 혁신을 일으키고 있는데도 임상시험의뢰자들은 임상시험과 임상연구 언어 결과에 관해 AI를 도입하는 것을 위험 우려로 회피하는 경우가 많습니다.

  • 설계
  • 수행
  • 분석

라이온브리지(Lionbridge)는 EU가 단행한 임상시험 신청 방식의 개혁이 특별히 AI 언어 결과물을 지원하고 생명과학 번역 서비스와 공급업체 간 전략적 파트너십을 강화한다는 점에서 생명과학 기업을 위한 AI 서비스의 주요 사례가 될 것으로 확신하고 있습니다.

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EU 전역에서 시행되는 서류 제출의 중앙화: 새로운 기회

EU에서 임상시험정보시스템(CTIS)을 도입함에 따라 임상시험의뢰자와 의료기기 제조업체는 EU 내에서 수행하는 다국적 임상시험에 대해 단일 임상시험 신청 서류를 제출할 수 있게 되었습니다. EU 규정(CTR, MDR, IVDR) 및 CTIS 플랫폼 덕분에 EU 회원국 어디서도 공동 승인 프로세스를 진행하기 쉬워졌습니다.

임상시험 승인 프로세스의 기간이 45일로 간소화되었으며, 한 회원국이 보고 회원국(RMS) 역할을 하면서 모든 관련 회원국이 실시한 평가를 조정할 책임을 지게 됩니다. 이 프로세스에 따라 승인 절차가 기존의 60일보다 15일이 단축되었습니다. 여기에는 다음과 같은 순차적 단계가 포함됩니다.

  • 26일간의 평가 단계
  • 12일간의 공동 심사 단계
  • 7일간의 통합 단계

이와 동시에 동일한 45일의 평가 기간 동안 각 회원국의 윤리위원회는 신청 서류의 제2부를 검토합니다.

공동 심사 및 통합 단계 동안 언어 결과물을 신속하게 수정해야 하며, 규제기관에서 현지 언어로 추가 정보를 요청할 수도 있습니다. 임상시험팀은 규제기관의 정보 요청에 신속하게 대응하고 모든 국가의 언어 활동을 신속하게 관리하여 지연이나 자동 신청 누락을 방지해야 합니다.

EU의 임상시험 승인 프로세스

언어서비스의 중앙화: 임상시험을 위한 AI의 전략적 필수 요건

개정된 EU 규정의 엄격한 일정과 암묵적 결정 원칙에 따라 임상시험의뢰자는 임상시험 번역 서비스를 중앙화하여 하나로 모아야 합니다. 지역 분산형 임상시험 관리 기능을 통해 언어 결과물을 관리하는 것은 임상시험 승인 절차를 일치시키고 간소화하려는 규제기관의 노력에 모순되는 행위입니다. 여러 EU 국가에서 중추적인 임상연구가 많이 이루어는 가운데, 탈중앙화는 중요한 3상의 이정표를 세우는 데 위험 요소가 될 수 있습니다. 또한, 다중 공급업체 활용 전략을 고수할 경우, 임상시험의뢰자는 다음을 포함하여 단일 AI 시스템과 AI 번역을 임상시험에 사용함으로써 얻을 수 있는 상당한 비용 절감의 기회를 놓칠 수 있습니다.

  • 중앙화를 통한 번역 규모의 확대
  • 요약
  • 콘텐츠 작성

품질관리 시스템에 따라 결정되는 다중 공급업체 활용 전략은 사업 위험을 완화하고 경쟁력 있는 가격을 확보하는 데 도움이 됩니다. 그러나 동일한 임상 개발 프로그램 내에서 여러 언어서비스 제공업체로부터 언어 결과물을 제공받는 것은 바람직하지 않으며, 중앙집중식 접근방식보다 더 위험할 수 있습니다. 다중 공급업체의 QMS 절차를 따르다 보면 종종 불일치가 발생하고 임상시험 예산에도 부담을 주게 됩니다. 특히 R&D 비용을 엄격하게 검토하는 업계에서는 이러한 부담이 더욱 가중됩니다.

임상시험의뢰자가 임상시험에 AI를 활용하면 점진적으로 비용을 절감하고, 언어 품질과 일관성을 개선할 수 있습니다. 다음 중 어느 단계에서든 이 목표를 구현할 수 있습니다.

  • 임상시험 단계
  • 안전성 및 유효성 평가 단계
  • 치료 단계
CTR, MDR, IVDR에 따라 AI를 활용하여 언어 결과물 중앙화, 효율 촉진 및 개선

의약품-의료기기 복합 연구를 위한 언어 결과물의 중앙화

AI 기반 언어 결과물의 잠재력은 제품 수준에만 있지 않습니다. 의약품 조사에 체외진단기기의 성능 연구 또는 의료기기의 임상 조사를 결합하는 임상시험이 점차 늘어나고 있습니다.

CTR, MDR, IVDR 등 임상시험 승인 프로세스 전반에서 일관성 부족 상태가 확인되었지만, 언어 결과물을 한데 모아 관리하는 방식을 통해서도 복합 연구의 효율성을 높일 수 있습니다. 라이온브리지는 복합 연구의 콘텐츠 유형 전반에서 임상시험 언어 전략에 AI를 활용할 것을 권장합니다. 맞춤형 의약품 개발을 위해 의약품과 결합시킨 체외진단기기에서도 용어집, 언어 자산, 콘텐츠 등을 공유할 수 있습니다. 의약품 및 의약품과의 동반 진단법을 개발하는 동안 AI 워크플로를 사전 정의하고 용어집과 함께 구현하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 효율성 증대
  • 절차 변경
  • 상호 평가변수를 뒷받침하기 위한 문구 및 효능 주장 조정

CRO처럼 대해야 할 언어서비스 제공업체

임상연구 비용이 증가하면서 CRO(임상시험수탁기관)는 임상시험을 성공적, 효율적으로 이끄는 데 꼭 필요한 존재가 되었습니다. 시간이 지나면서 CRO의 역할은 임상시험의 행정 업무를 담당하는 서비스 제공자에서 다음 부분에도 영향을 미치는 진정한 파트너로 발전했습니다.

  • 임상시험 설계
  • 데이터 관리
  • 임상시험 참여자 모집

디지털 임상시험이 시행되고 임상시험을 위한 AI가 등장하면서 B2B 관계 전반에서도 전략적 파트너십을 체결할 수 있는 새로운 길이 열렸습니다.

대규모 언어 모델(LLM)이 콘텐츠 여정 전체를 혁신함에 따라, 임상시험의뢰자도 이제 언어서비스 제공업체와 전략적 파트너십을 맺고 임상시험에 AI를 최대한 활용할 수 있게 되었습니다.

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작성자
Pia Windelov, 생명과학 전략 및 제품 마케팅 부문 부사장

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