20250302 '대한민국 미래 바이오 헬스포럼'을 다녀와서

 

20250228 국회의원회관 에서 개혁신당 이주영의원님이 주최한

대한민국 미래 바이오 헬스포럼을 다녀왔다. 

 

개인적으로 정치적인 선호 및 개혁신당에 대한 선호도는 전혀 

관계없이 바이오 헬스캐어 분야의 이야기를 듣고 싶어 

참여하게 되었다. 

 

아마존, 구글, 마이크로소프트, 카카오, 네이버, 오라클,

SK 바이오팜에서 참여하여 발제를 하였다. 

 

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아마존, 구글, 마이크로소프트는 전반적으로 

비슷한 이야기를 하였다. 

수익의 파이프라인이 헬스케어에 초점이 맞춰져 있는 회사가 

아니다보니 전반적으로 자신들이 이미 서비스하고 있는

클라우드를 기반으로 '신약개발, 스크리닝 툴 개발, 논문 찾기'등을 

하면 직접 개발하는 것보다 싼 가격에 빠르게 할 수 있다. 

이것을 강조하고 있었다. 

또한, 구글은 Gemini를 기반으로 구동되는 로봇을 

라이브 데모를 해주었는데 

솔직히 말하면 신기하기는 했으나 

'이 기술을 발전시켜서 과연 세상에 어떤 변화를 만들 수 있을까?'

'Chat GPT가 더 성능이 좋은 것 같은데?' 라는 생각의 연속이었다. 

 

대다수의 회사들이 비슷한 서비스를 출시한 것 같은데 

내 눈에는 아직 각 서비스마다의 차별점이 보이지 않았고

내가 이해한 팔란티어의 온톨로지 관점에서 판단해보자면

자신들이 지금 어떤 가치를 위해서 기술을 발전시키는 것인지 

모르고 신기능을 추가하고 발전시키는 것 같아서 

다소 실망스러웠다. 

 

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다음으로는 네이버와 카카오에서 발표를 해주셨다. 

 

인상깊었던 점은 카카오헬스케어의 CEO인 황희님 께서 

'어떻게 기술을 보통의 사람들이 잘 쓸수 있게 설계할까를 고민한다.'

라는 말이었다. 

 

출시되어 있는 다양한 서비스들이 있고, 

각각의 장점과 단점이 있을 것인데 

어찌되었든 사람들이 그 서비스를 이용하게 하려면 

그 서비스를 사용함으로써 얻는 효용이 있어야한다. 

그렇게 하려면 서비스를 설계할 때부터 

현재 나와 있는 기술들을 이해하고 잘 조합해서 

가치를 만들어내려는 심사숙고가 바탕이 되어야한다고 생각한다. 

 

무엇이든지 의미가 있고, 가치가 있으려면 

세상에 어떤 이점을 가져다 줄 수 있는지가 명확해야

한다고 생각한다. 

 

AI는 knowledge AI에서 thinking AI의 시대로 변화하고 

있다고 한다. 

기존의 LLM에서 한단계 나아가서 그것을 기반으로 

추론을 해서 답을 찾아나가는 AI의 시대로 가고 있다는 뜻이다. 

 

AI라는 기술이 잘 설계가 되어 

세상에 이점을 제시할 수 있는 서비스가 출시되면

세상이 어떻게 바뀔지 기대되는 순간이었다. 

 

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카카오벤쳐에서 제약바이오와 인공지능의 접점에 대해 

이야기해주셨다. 

 

최근 리커젼 파마슈티컬스(RXRX), 템퍼스 AI, 루닛등등 

제약, 의료관련된 AI들이 많이 등장하고 있는데 

도대체 이 기업들의 수익구조는 어떻게 될까 개인적으로 

궁금한 부분이 있었다. 

 

임상시험이 크게 3단계로 나뉘는데 

이 단계를 줄여줌으로써 더 많은 신약개발 가능성을 

높여주는게 주 목적인가 라고 생각했는데 

 

물론 앞서 말한 것도 의미가 있지만 

사실 저 단계를 줄인다는 것이 

실제로 경제적 이득이 있는지 알아보기에는 

다소 어려움이 있지 않을까 생각이 든다. 

약제 하나하나 개별적인 특성이 있고,

개발기간, 비용 등 다 차이가 존재할 수밖에 없어서

비교가 어렵다고 생각이 든다. 

 

그렇다면 또 다른 수익모델이 있을까?

루닛이 AZ와 계약을 한것이 그 힌트가 될 수 있을 것 같다. 

AZ는 NSCLC의 EGFR mutation에 작용하는 

타그리소라는 약을 만든 회사이다. 

이 약이 물론 잘 팔리지만 

EGFR mutation이 있을 것으로 보이는 환자군을 

늘린다면 더 잘 팔릴 것이다. 

루닛 scope 라는 프로그램이 

바로 그 것을 해결해줄 수 있어서 

AZ가 루닛에 투자를 한 것 이었다. 

 

유럽에서는 NSCLC환자가 와도 EGFR검사 결과는 

2주정도로 오래 걸리는 반면에 다른 유전자 검사는 

1주정도 걸려서 의사들이 EGFR 검사 셜과를 

잘 보지 않고 약을 처방하는 경향이 있다고 한다. 

한국과 비교하면 이해가 되지 않지만 

유럽의 특성상 그것이 가능하다고 한다. 

그래서 AZ가 루닛 scope를 활용해서 

EGFR mutation이 있을 가능성이 높은 환자군을 

스크리닝해서 의사들이 2주정도 걸리는 

EGFR mutation검사를 기다릴 수 있도록 

한다고 한다. 

 

또 다른 예시로 Pfizer에서 tafamidis라는 

ATTR amyloidosis 에 쓸수 있는 약을 만들었는데 

이 질병이 사실 매우 드문 질환이라 

약의 이용율이 떨어질 수 밖에 없다. 

그래서 EKG, TTE를 활용해서 ATTR amyloidosis를 

스크리닝하는 기술에 투자하여 

조기발견해서 tafamidis를 쓰게 하는 

그런 측면으로 AI를 활용하고 투자한다고 한다. 

 

그간 품었던 궁금증이 풀리는 순간이었다. 

 

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단순히 진료만 하는 의사는 앞으로 도태될 것 같다는 

생각이 자주드는 요즘이다. 

나만의 차별점을 만들고 세상에 이득이 될 수있는 점을 

제시할 수 있어야 살아 남을 것 같다. 

 

진료의사가 아니라 앞선 의료 AI관련 기업에서 

Data scientist로 일하며 세상에 가치를 제시하는 

사람이 되어야하나도 고민되는 요즘이다.